A hotelaria e restauração é um trabalho que se concentra em picos: o jantar das sete horas, a noite de sábado, o fim de semana com uma agenda cheia de reservas e eventos. Muitas horas são dedicadas ao contacto com o hóspede, à preparação, ao serviço no próprio momento, e à organização em torno disso — compras, planeamento, escalas, stock. Isso torna o setor sensível a duas coisas que parecem ter pouco a ver uma com a outra, mas que ambas determinam o que a IA pode fazer aqui: a imprevisibilidade da procura, e a medida em que a experiência do hóspede depende de uma pessoa que reage a outra pessoa.
Essa combinação orienta o resultado. Trabalho que é previsível e não está diretamente ligado ao contacto com o hóspede — conceitos de escalas, propostas de compras, sinais de stock, planeamento da ocupação de pessoal com base na afluência esperada — presta-se a ser assumido pela IA. Trabalho que gira em torno do momento em si, da improvisação à mesa ou da avaliação de uma situação difícil com um hóspede, continua a ser trabalho humano, ou exige, no mínimo, supervisão humana contínua.
Em partes da hotelaria e restauração, a mudança já está a acontecer. Sistemas de reservas que propõem eles próprios a melhor forma de planear uma noite. Propostas de compras que acompanham o consumo e o desperdício. Conceitos de escalas que têm em conta a afluência esperada, o que já é uma tarefa muito diferente de aprovar a escala em si ou ajustá-la a quem está doente naquela semana. Este último ponto — a aprovação, a correção com base em algo que o sistema não podia saber — é a segunda categoria: a IA faz a proposta, uma pessoa aprova ou rejeita e diz porquê.
A terceira categoria, o próprio contacto com o hóspede, é a que menos se desloca. Um hóspede que tem uma reclamação sobre o serviço, uma equipa que precisa de improvisar quando a cozinha está atrasada, um sommelier que sente o que combina com um grupo — isso continua a cargo das pessoas, não porque a IA não pudesse tentar fazê-lo, mas porque o valor do contacto está, em grande parte, no lado humano.
Por que é que isto avança mais rápido numa empresa do que noutra? Muitas vezes a diferença não está na técnica, mas na questão de saber se alguém na organização é o dono da decisão. Uma cadeia com uma função central de compras pode introduzir relativamente rápido uma proposta de compras da IA, porque já existe um único ponto que é proprietário desse processo e tem competência para o ajustar. Um estabelecimento independente em que o próprio proprietário compra, planeia e serve à mesa não tem essa separação entre quem avalia a proposta e quem faz o trabalho — e por isso a IA continua ali, mais frequentemente, uma ideia do que uma prática.
As direções na hotelaria e restauração formulam ambições que, em si mesmas, parecem lógicas: menos tempo dedicado ao planeamento, mais atenção ao hóspede, resposta mais rápida à procura. O problema só surge quando essa ambição é traduzida um nível mais abaixo. O que significa "menos tempo dedicado ao planeamento" para o floor manager que atualmente elabora a escala? Quem vai avaliar a proposta de um sistema, e essa pessoa tem para isso a competência e o tempo necessários? Se essa tradução não acontecer, a ambição fica reduzida a uma frase num documento de estratégia, enquanto o pessoal de terreno fica com uma ideia diferente do que vai realmente mudar.
Esse é um padrão que não é exclusivo da hotelaria e restauração. Outros setores com picos fortes e muito trabalho operacional enfrentam questões semelhantes, como se pode ver em as ambições de IA no setor do lazer, onde os picos de estação e o contacto com o hóspede desempenham um papel igualmente importante. Também fora da hotelaria e restauração, a distância entre a ambição e o terreno é um tema recorrente, por exemplo em como envolver o terreno numa estratégia sem que o processo se arraste indefinidamente. E quem sente que uma frase de visão como "mais tempo para o hóspede" significa algo diferente para cada pessoa, pode identificar-se com a questão como tornar concreta uma visão vaga.
Uma ambição sem expectativa de IA exige coisas diferentes de uma organização do que uma ambição em que a IA já está pressuposta. Uma cadeia que espera que as propostas de escalas passem em breve por um sistema tem primeiro de definir quem avalia essa proposta, com base em que informação, e com que competência para se desviar dela. Não é uma questão técnica, mas uma questão de direitos de decisão: quem pode corrigir a proposta da IA, e essa pessoa está preparada para isso.
É aí que geralmente surge o primeiro atrito. Não na técnica, mas na questão de saber se a função que deve exercer a supervisão já existe, ou está preparada para essa tarefa. Um floor manager a quem nunca foi pedido que avaliasse uma proposta de IA não sabe automaticamente a que deve estar atento ou quando deve dizer não.
Que trabalho, numa empresa específica de hotelaria e restauração, pode efetivamente ser assumido pela IA, que trabalho exige supervisão e que trabalho continua a ser trabalho humano, não tem resposta em termos gerais — varia de cadeia para cadeia, de estabelecimento para estabelecimento, de equipa para equipa. Essa questão é respondida tarefa a tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI.
Quanto a decisões de pessoal que possam resultar desta mudança, aplicam-se requisitos legais próprios; esse não é um tema sobre o qual esta página se pronuncie.
Quem quiser saber em que ponto se encontra atualmente a própria organização pode começar com o teste de preparação gratuito: oito perguntas breves, uma por dimensão, com um resultado que mostra onde a organização está mais avançada e onde está ainda menos. O teste de ambição completo, com as quatro camadas, da visão ao target state, e a tradução para funções e direitos de decisão, está em construção.
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