GM НЕ СПИТ

#мыслиGM Не каждое событие требует твоей реакции Мы всё время пытаемся принимать решения быстрее. А я всё чаще думаю, что часть решений вообще не нужно принимать. Вокруг постоянно что-то происходит: сообщения, цифры, новости, чужие задачи, эмоции, срочные вопросы. И почти каждый сигнал как будто требует ответа. Но движение вокруг тебя ещё не означает, что двигаться нужно тебе. Иногда сначала полезнее немного отойти от ситуации и посмотреть на неё со стороны. Что происходит на самом деле? Что здесь действительно важно? Это вообще моя задача? Куда я хочу прийти? И только потом что-то решать. Я для себя всё чаще возвращаюсь к очень простой последовательности: Наблюдай → Ориентируйся → Решай → Действуй. Пока называю её NORD. Вроде звучит стильно. Мне здесь нравится одна деталь: решение стоит только на третьем месте. Потому что если сразу перейти к действию, можно очень эффективно двигаться вообще не туда. И в работе, и за её пределами внимание — ресурс не менее ограниченный, чем время. Поэтому иногда лучший способ двигаться быстрее — перестать реагировать на всё подряд. Думаю начать писать про это книгу, что думаете?👇

#убратьрутину #мыслиGM Автоматизация освободила 738 часов. А куда они вернулись? Сегодня попался хороший гостиничный кейс. Сеть Eklo посчитала, что после автоматизации части бронирований, платежей и отчётности за один месяц команда получила обратно минимум 738 рабочих часов. Цифра красивая. Но у меня сразу возник другой вопрос: а что произошло с этими 738 часами потом? Потому что убрать рутину — ещё половина задачи. Освободившееся время очень быстро умеет заполниться обратно: новыми чатами, встречами, отчётами и задачами, которых вчера почему-то вообще не существовало. И вот здесь автоматизация неожиданно становится не технологическим, а управленческим вопросом. Что человек должен делать больше, когда машина начала делать что-то вместо него? Свежий опрос Mews даёт довольно понятную подсказку: 59% гостей хотят, чтобы AI забирал повторяемые задачи и оставлял персоналу больше времени на отношения с гостями. Мне эта логика близка. Автоматизировать отчёт — чтобы не делать отчёт. Автоматизировать типовой ответ — чтобы не печатать типовой ответ. А освободившееся внимание вернуть туда, где человек действительно что-то меняет: к гостю, команде, решению, развитию. Наверное, поэтому к любому проекту автоматизации я бы теперь добавил ещё один KPI: не только сколько часов мы освободили, но и куда мы их вернули. Потому что свободное время само по себе ещё ничего не создаёт. Ценность появляется только тогда, когда мы сознательно решаем, на что его потратить.

#отелиИИ #люди У AI появились руки. Теперь ему нужны полномочия Похоже, мы довольно быстро прошли этап, когда AI просто отвечал на вопросы. Теперь он начинает действовать. На прошлой неделе BEONx запустил agentic RMS: команда задаёт стратегию и ограничения, а система сама применяет решения по ценам, дистрибуции и доходности — 24/7. И вот здесь для меня заканчивается разговор про технологии и начинается обычное управление. Когда я делегирую задачу сотруднику, я ведь не говорю: «Теперь решай всё сам». Я задаю цель. Границы. Лимиты. Исключения. И момент, когда нужно вернуться ко мне. Почему с AI должно быть иначе? Мне кажется, нам скоро понадобится очень простая матрица полномочий AI: — решает сам; — решает в пределах лимита; — предлагает решение человеку; — не имеет права решать. И такая таблица может оказаться важнее десятка новых промптов. Потому что настоящий agentic AI начинается не тогда, когда система научилась нажимать кнопку без человека. А тогда, когда организация точно понимает, какие решения она готова ей доверить — и как потом проверить результат. Похоже, следующий навык руководителя — не просто пользоваться AI. А правильно ему делегировать.

#GMнаблюдает #отелиИИ Самая дорогая фраза в сервисе: «Расскажите всё сначала» Можно сделать AI быстрее. Можно научить его отвечать почти как человек. Можно подключить к нему десяток систем. Но если гостю приходится каждый раз заново объяснять, кто он и что ему нужно — сервис уже проиграл. Свежие данные Twilio довольно показательные: 74% клиентов говорят, что повторяют информацию AI-ассистентам. После передачи диалога человеку 76% снова сталкиваются с тем, что контекста почти нет. А 71% готовы вообще закончить разговор, если система их не узнаёт. Для отеля это очень знакомая проблема и без AI. Гость написал в чат. Потом позвонил. На стойке снова объяснил ситуацию. Через час другой сотрудник задаёт те же вопросы. У нас может быть CRM, PMS, мессенджеры и история обращений — а у гостя всё равно ощущение, что каждый контакт начинается с нуля. Поэтому для меня следующий этап AI в сервисе — не ещё более «человеческий» бот. А память. Чтобы контекст переходил вместе с гостем: из чата к человеку, от бронирования к стойке, от одного сотрудника к другому. И здесь я бы вообще добавил новый сервисный KPI: сколько раз за одно обращение гость вынужден повторить одну и ту же информацию? Если больше одного — у нас проблема не с коммуникацией. У нас проблема с системой.