A promessa da IA
A inteligência artificial está rapidamente a tornar-se presente em quase todas as conversas sobre o futuro da hotelaria. A IA irá prever a procura, otimizar os preços, melhorar as compras, automatizar a administração e ajudar os gestores a tomar melhores decisões. Inevitavelmente, está também a começar a aparecer nas discussões sobre operações hoteleiras e gestão têxtil. Mas há um problema bastante básico. A IA não consegue compreender uma operação que os próprios dados não conseguem descrever.
Imagine que pergunta a um sistema de IA quantas toalhas de banho deve um hotel encomendar para os próximos doze meses. Para fornecer uma resposta útil, é necessário muito mais do que o inventário atual. É necessário perceber a rapidez com que as toalhas estão a ser consumidas, como este consumo se relaciona com a ocupação, com que frequência os artigos desaparecem de circulação, quanto tempo duram, quanto stock está retido no ciclo de lavandaria, qual a margem de segurança operacional que o hotel exige e quanto tempo demora a chegar o stock de reposição.
Construir uma base de dados fiáveis
Se estes dados de entrada forem estimativas, folhas de cálculo incompletas ou inventários anuais, adicionar-lhes inteligência artificial não cria magicamente conhecimento. Cria uma forma mais sofisticada de analisar a incerteza. É por isso que o passo mais importante para a IA na gestão têxtil pode ter muito pouco a ver com a própria IA. Está a gerar bons dados operacionais. Uma vez que esta base existe, as coisas tornam-se muito mais interessantes.
Um sistema pode reconhecer que o consumo de toalhas está a aumentar mais depressa do que a ocupação, identificar uma deterioração gradual do tempo de retorno da lavandaria ou detetar que um tipo de têxtil está a desaparecer muito mais rapidamente do que artigos comparáveis. Pode ainda calcular que o stock atual deverá cair abaixo do nível de segurança do hotel antes de poder chegar uma encomenda normal de reposição.
Inicialmente, nada disto exige necessariamente inteligência artificial. Boas análises, regras sensatas e dados fiáveis já podem alcançar muito. E talvez essa distinção seja importante. Existe hoje a tentação de rotular quase qualquer forma de automatização ou previsão como IA. Mas o objetivo não deve ser inserir a IA na gestão têxtil. Deve ser tornar a gestão têxtil melhor. Se um cálculo simples fornecer a resposta correta, não há grande vantagem em torná-lo mais complicado.
Da análise à ação
Onde a IA se torna verdadeiramente interessante é quando o número de variáveis e relações se torna demasiado grande para que a análise convencional consiga lidar confortavelmente. Porque está a aumentar o consumo de têxteis deste hotel? Deve-se à ocupação, ao perfil dos hóspedes, às práticas de housekeeping, à sazonalidade, ao desempenho da lavandaria ou a uma combinação de fatores? Porque dura a mesma toalha mais tempo numa unidade do que noutra? Que movimentos aparentemente invulgares exigem realmente a atenção de alguém?
É aí que a IA pode começar a mover o sistema da geração de relatórios para a interpretação da informação. E, eventualmente, da interpretação à recomendação. Não simplesmente: “O seu stock de toalhas de banho caiu 8%.” Mas: “À taxa atual de esgotamento, o seu stock irá provavelmente cair abaixo do nível operacional necessário em onze semanas. O prazo normal de entrega do seu fornecedor é de nove semanas. Considere reabastecer agora.” Existe uma diferença significativa entre estas duas mensagens.
Fornece informação ao gestor. O outro ajuda o gestor a decidir o que fazer. O mesmo princípio aplica-se tanto aos têxteis próprios como aos alugados. Num modelo de renting, a ação recomendada pode não ser a compra de nada. Pode ser investigar o tempo de rotação, ajustar o stock de têxteis ou discutir uma necessidade emergente com a lavandaria. O hotel ainda precisa da inteligência, pois ainda beneficia do controlo da eficiência do serviço pelo qual paga.
Começar com informação fiável
Talvez seja aqui que a discussão sobre a IA na hotelaria começa, por vezes, pelo lado errado. Antes de perguntarmos o que a inteligência artificial pode fazer com os têxteis de hotel, devemos perguntar se criámos a informação necessária para que ela os compreenda. Porque a IA é extraordinariamente boa a encontrar significado nos dados. É consideravelmente menos eficiente a encontrar significado em dados que nunca foram recolhidos.