Ted Taylor arbeitete 25 Jahre in der Halbleiterindustrie, bevor er selbstständiger Franchisenehmer wurde. Heute betreibt er drei gemeinsam markengeführte Restaurants von Schlotzsky's und Cinnabon in New Mexico. Dabei muss er das Kundenerlebnis mit einer großen Menge an Arbeit im Hintergrund in Einklang bringen, darunter Menüpreise, Personalplanung, Gerätewartung und Richtlinien. Taylor nutzt die Technologie von OpenAI, um einen Großteil dieser Aufgaben schneller zu erledigen. Für zeitaufwendige Tätigkeiten wie Recherche und Entwürfe setzt er auf ChatGPT, und für das Sammeln und Auswerten von Daten zu Preisen, Umsätzen, Prognosen, Dienstplänen und Personalkosten auf ChatGPT Work. Laut Quelle verkürzt das die Neupreisgestaltung um 95 % und spart bei jedem Gehaltslauf vier Stunden.
Die Neupreisgestaltung der Speisekarte ist eine jährliche Aufgabe, die die Analyse von Rezeptkosten, Beliebtheit einzelner Gerichte, Preisen lokaler Wettbewerber, Portionsgrößen sowie der unterschiedlichen Wirtschaftlichkeit von Bestellungen im Restaurant und Lieferungen erfordert. Taylor sagt, ChatGPT Work führe diese Faktoren zusammen und liefere Preisempfehlungen in ein bis zwei Stunden statt in fünf Tagen. Zunächst nutzt er das Tool, um Preisziele anhand lokaler Wettbewerber, Portionsgrößen und Lebensmittelqualität festzulegen. Anschließend übergibt er die nach Kategorien geordneten Menüpunkte mit aktuellen Preisen und gibt die gewünschten Erhöhungen an. Werden zusätzlich die Verkaufshistorie je Artikel und die Lieferantenpreise eingespeist, kann das Tool die Auswirkungen auf den Absatz schätzen und die Preise auf die Zielwerte für den Wareneinsatz optimieren. Ergebnis ist eine Tabelle mit empfohlenen Preisen. Taylor erklärte, dies habe einen gründlicheren lokalen Vergleich ermöglicht und ihm geholfen, Preiserhöhungen zu vermeiden, die einige Gerichte unattraktiv gemacht hätten.
Auch zur Steuerung der Personalkosten nutzt Taylor ChatGPT Work. Für die Analyse erhielt das Tool nur Lesezugriff auf seine Umsatz- und Personaldaten. Es vergleicht geplante, budgetierte und tatsächliche Arbeitsstunden mit prognostiziertem und tatsächlichem Umsatz, prüft die vergangenen zwölf Wochen und markiert Überstunden, überlange Schichten und Besetzungslücken, damit die Schichtleiter sie überprüfen können. Bei einem Dienstplan-Test erhielt es eine Mitarbeiterliste mit Rollen, Schulungen, Verfügbarkeit und Vergütung sowie den Personalbedarf bei verschiedenen Umsatzniveaus. Taylor und seine Managerin verglichen den vorgeschlagenen Plan mit dem, den sie selbst erstellt hätte, stellten fehlende Regeln zur Aufstockung des Personals in Stoßzeiten fest und verfeinerten die Anweisungen.
Quelle: OpenAI Blog · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing