Ted Taylor pasó 25 años en la industria de los semiconductores antes de convertirse en franquiciado independiente. Actualmente opera tres restaurantes de marca compartida Schlotzsky's y Cinnabon en Nuevo México, donde equilibra la experiencia del cliente con una gran cantidad de trabajo entre bastidores, que incluye la fijación de precios del menú, la dotación de personal, el mantenimiento de equipos y las políticas. Taylor utiliza la tecnología de OpenAI para completar gran parte de ese trabajo con mayor rapidez. Recurre a ChatGPT para tareas que consumen mucho tiempo, como la investigación y la redacción, y a ChatGPT Work para recopilar y analizar datos sobre precios, ventas, pronósticos, horarios y mano de obra. Según la fuente, esto reduce el tiempo de reprecio en un 95 % y ahorra cuatro horas en las nóminas.
La actualización de precios del menú es una tarea anual que requiere analizar los costos de las recetas, la popularidad de los artículos, los precios de la competencia local, los tamaños de las porciones y la economía distinta de los pedidos en el local y a domicilio. Taylor afirma que ChatGPT Work reúne todos estos factores y genera recomendaciones de precios en una o dos horas, en lugar de cinco días. Primero lo usa para fijar objetivos de precios según la competencia local, los tamaños de las porciones y la calidad de la comida; luego le proporciona los artículos del menú clasificados por categoría, con sus precios actuales, y le indica los aumentos que desea. Al añadir el historial de ventas por artículo y los precios de los proveedores, la herramienta puede estimar el impacto en las ventas y optimizar en torno a los objetivos de costo de los bienes vendidos, devolviendo una hoja de cálculo con los precios recomendados. Taylor dijo que le permitió hacer una comparación local más profunda y le ayudó a evitar aumentos que habrían dejado algunos artículos sin competitividad.
Taylor también usa ChatGPT Work para gestionar los costos laborales. Para el análisis, le dio acceso de solo lectura a sus datos de ventas y de mano de obra. La herramienta compara las horas programadas, presupuestadas y reales con las ventas pronosticadas y reales, revisa las 12 semanas anteriores y señala las horas extra, los turnos demasiado largos y las brechas de cobertura para que los gerentes las revisen. En una prueba de programación, recibió una lista de empleados con roles, capacitación, disponibilidad y salario, junto con las necesidades de personal para distintos niveles de ventas. Taylor y su gerente compararon el horario que propuso con el que ella habría elaborado, detectaron la falta de reglas sobre la incorporación de personal en los períodos de mayor actividad y perfeccionaron las instrucciones.
Fuente: OpenAI Blog · Resumido por HeadlinesBriefing