Bir otelde her gün yüzlerce karar alınır. Kahvaltıya ne kadar ürün hazırlanacağı, hangi vardiyaya kaç kişi yazılacağı, hangi masanın satışa açılacağı, hangi şikâyetin önce ele alınacağı, hangi kampanyanın devam edeceği…
Bu kararların bir bölümü veriye, bir bölümü deneyime, bir bölümü de alışkanlığa dayanır.
Yapay zekâ yatırımı tam bu noktada anlam kazanır: İşletmenin tekrar tekrar aldığı bir kararın kalitesini yükselttiğinde.
Bu nedenle teknoloji görüşmesinin başlangıcında sorulması gereken soru oldukça somuttur: Hangi kararı bugün yeterince iyi veremiyoruz ve bunun bedelini nerede ödüyoruz?
Aynı doluluk, farklı operasyon
Varsayımsal bir resort düşünelim. İki farklı haftada doluluk yüzde 90. Yönetim, benzer doluluğun benzer tüketim yaratacağını kabul ederek kahvaltı üretimini aynı seviyede tutuyor.
İlk hafta erken hareket eden tur grupları ağırlıkta. İkinci hafta geç kahvaltı yapan aileler. Toplam misafir sayısı birbirine yakın olsa da talebin zamanı, ürün dağılımı ve masaların kullanım süresi değişiyor.
Birinci haftanın üretim planı ikinci haftaya taşındığında bazı ürünler fazla hazırlanabilir, bazıları yoğun saatte yetişmeyebilir. Aynı anda hem atık hem bekleme oluşabilir.
Burada işletmenin ihtiyacı “yapay zekâ kullanmak” gibi geniş bir hedefle tarif edilemez. Daha kesin bir hedef gerekir: Kahvaltı üretimini, servis saatlerine göre beklenen ürün tüketimine uyarlamak.
Bu tanım, hangi verinin gerekli olduğunu, hangi ekibin çalışacağını ve başarının nasıl ölçüleceğini belirler. Kullanılacak yöntemin karmaşıklığı ise problemin gerçekten ne gerektirdiğine göre seçilir.
Tahmin ile karar arasında bir yönetici vardır
Bir sistem yarın kahvaltıya 420 kişinin geleceğini öngörebilir. Ancak bu bilgi kendi başına üretim talimatı oluşturmaz.
Şefin hazırlık süresini, ürünün dayanıklılığını, küçük partiler hâlinde üretim imkânını ve servis kapasitesini değerlendirmesi gerekir. Yönetimin de hangi riski kabul edeceğini tanımlaması gerekir: Bir miktar fazla üretim mi, belirli ürünlerde daha sık yenileme mi?
Dolayısıyla tahminin işletmeye katkısı, bu tercihlerle kurduğu ilişkide ortaya çıkar.
Daha isabetli bir tahmin, ancak uygulanabilir bir karara dönüştüğünde ticari değer üretir.
Bu nedenle her uygulamanın bir karar sahibi olmalıdır. Öneriyi kim inceleyecek? Kim uygulayacak? Hangi koşullarda değiştirecek? Sonucu kim takip edecek?
Bu soruların cevabı belirsiz kaldığında, yeni bir ekran günlük iş akışına eklenir; kararların alınma biçimi ise aynı kalabilir.
Yanlış hedefi çok iyi optimize etmek mümkündür
Bir restoranın masa devir hızını artırmak istediğini düşünelim. Daha kısa oturum süresi, aynı akşam daha fazla misafir ağırlama imkânı yaratabilir.
Fakat restoranın vaadi uzun sohbetler, paylaşım tabakları ve rahat bir akşam deneyimiyse, hız hedefi marka vaadiyle çatışabilir. Ek satış kapasitesi yaratılırken misafirin mekânı tercih etme nedeni zayıflayabilir.
Benzer şekilde yalnızca personel saatlerini azaltmaya odaklanan bir plan, bordro göstergesinde iyileşme yaratırken yoğun saatlerde hizmet kapasitesini düşürebilir. Yalnızca ürün maliyet oranına göre değerlendirilen bir menü, toplam katkısı yüksek bir ürünü gereğinden fazla geri plana itebilir.
Bu yüzden optimizasyondan önce yönetim tercihleri açıklığa kavuşturulmalıdır.
İşletme hangi sonucu büyütmek istiyor? Hangi deneyim standardını koruyacak? Hangi sınırları aşmayacak?
Bu cevaplar, teknoloji projesinin stratejik çerçevesidir.
Tasarruf edilen zamanın nereye gittiğini takip edin
Bir raporun hazırlanması iki saatten on dakikaya indiğinde zaman kazanılır. Finansal etkisi ise bu zamanın nasıl kullanıldığına bağlıdır.
Çalışan kalan sürede satış fırsatlarını değerlendiriyorsa, şikâyetleri daha erken ele alıyorsa veya satın alma sapmalarını inceliyorsa kazanım başka bir sonuca dönüşebilir. Toplam çalışma maliyeti değişmiyor ve serbest kalan zamanın kullanımına ilişkin bir düzenleme yapılmıyorsa, doğrudan nakit tasarrufu iddiası dikkatle ele alınmalıdır.
Teknoloji yatırımının değerlendirmesi de bu ayrımı taşımalıdır. Lisans bedelinin yanında kurulum, entegrasyon, eğitim, kontrol ve bakım yükü hesaba katılmalıdır.
Ölçümün merkezinde işletmeye özgü sonuçlar bulunmalıdır: Misafir başına atık maliyeti, bekleme süresi, stok tükenme sıklığı, gelir katkısı veya çözüme ulaşan şikâyet oranı.
İlk denemeyi dar bir alanda kurun
Başlangıç için sık tekrarlanan, sonucu gözlenebilen ve sorumlusu belli bir karar seçmek yararlıdır.
Örneğin kahvaltı üretim planlamasında önce mevcut performans kaydedilebilir. Ardından seçilen ürün grubunda yeni yaklaşım denenebilir. Üretim ve atık verileriyle birlikte ürün bulunabilirliği ve misafir geri bildirimi izlenebilir.
Karşılaştırmada doluluk, misafir bileşimi ve servis düzenindeki değişiklikler de dikkate alınmalıdır. Atığın azalmasını tek başına başarı saymak, ürünlerin daha sık tükendiği bir durumu gözden kaçırabilir.
Denemenin amacı, uygulamanın hangi koşullarda işe yaradığını öğrenmektir. Bu öğrenme, sonraki yatırımın kapsamını ve bütçesini belirlemelidir.
Yatırımın başlangıç noktası kararın kendisidir
Efenbiworks açısından yapay zekâ yatırımı; marka vaadi, operasyon kapasitesi ve ticari hedefler birlikte değerlendirilerek ele alınmalıdır.
İyi bir başlangıç cümlesi şöyle kurulabilir:
“Şu kararı, şu sıklıkta alıyoruz. Mevcut uygulamada şu kaybı görüyoruz. Şu standardı koruyarak sonucu iyileştirmek istiyoruz. Uygulamanın sorumlusu ve ölçüm yöntemi belli.”
Böyle bir tanım, teknoloji seçimini daha anlamlı hâle getirir. İşletme neyi satın aldığını, neden kullandığını ve karşılığında ne beklediğini açıklayabilir.
Otelinizin yapay zekâya vereceği ilk görev, üzerinde düşünülmüş bir işletme kararıyla başlar.
Team Efenbiworks
