{"id":26594,"date":"2023-11-05T09:00:28","date_gmt":"2023-11-05T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revfine.com\/?p=26594"},"modified":"2026-01-22T11:33:58","modified_gmt":"2026-01-22T10:33:58","slug":"enfrentar-a-automacao-teme-uma-perspectiva-para-os-hoteleiros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revfine.com\/pt\/facing-automation-fears-a-perspective-for-hoteliers\/","title":{"rendered":"Enfrentando o medo da automa\u00e7\u00e3o: uma perspectiva para os hoteleiros"},"content":{"rendered":"

Para alguns, os avan\u00e7os na automa\u00e7\u00e3o trazem uma profunda sensa\u00e7\u00e3o de pavor. \u00c9 compreens\u00edvel a preocupa\u00e7\u00e3o com os desafios sociais gerais que podem surgir com a ado\u00e7\u00e3o generalizada de novas e avan\u00e7adas ferramentas de IA generativa. Mas em vez de nos preocuparmos com o pior cen\u00e1rio dist\u00f3pico que a automa\u00e7\u00e3o pode trazer, \u00e9 hora de dar um passo atr\u00e1s para ter uma perspectiva e pensar em como a automa\u00e7\u00e3o pode ser aplicada \u00e0 gest\u00e3o de receitas.<\/em><\/p>\n

Vivendo na era da automa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

J\u00e1 estamos profundamente enraizados numa sociedade automatizada. Ao longo dos anos, os provedores de software como servi\u00e7o (SaaS) refinaram rigorosamente os recursos de automa\u00e7\u00e3o de seus produtos para aprimorar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio. Isso fica evidente em aplicativos m\u00f3veis e no desenvolvimento de pain\u00e9is de gerenciamento f\u00e1ceis de usar.<\/p>\n

Torn\u00e1mo-nos dependentes da automa\u00e7\u00e3o e, independentemente dos nossos pontos de vista filos\u00f3ficos, ela est\u00e1 integrada na nossa vida quotidiana. Considere quantos dependem de servi\u00e7os de transporte compartilhado, usam aplicativos para entrega ou compram widgets de todo o mundo com o clique de um bot\u00e3o. Estas tornaram-se t\u00e3o comuns que \u00e9 dif\u00edcil imaginar uma \u00e9poca em que n\u00e3o existissem.<\/p>\n

Diante disso, talvez seja o momento certo para reavaliar o papel da automa\u00e7\u00e3o no setor hoteleiro.<\/p>\n

Confiando na automa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Na \u00faltima d\u00e9cada, o poder da computa\u00e7\u00e3o em nuvem revolucionou silenciosamente nossas experi\u00eancias cotidianas. Para os hoteleiros que decidem sobre um sistema de gest\u00e3o de receitas (RMS), alguns anseiam por um controle pr\u00e1tico, especialmente se nunca aproveitaram a automa\u00e7\u00e3o na precifica\u00e7\u00e3o. Existe tamb\u00e9m o receio de que o sistema possa ofuscar a sua tomada de decis\u00f5es. N\u00e3o importa a preocupa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, abordar esses equ\u00edvocos \u00e9 crucial.<\/p>\n

Embora tenhamos adotado a automa\u00e7\u00e3o em certos aspectos de nossas vidas, continuamos hesitantes em algumas \u00e1reas. Veja a compara\u00e7\u00e3o entre carros inteligentes e ve\u00edculos aut\u00f4nomos. Muitos est\u00e3o compreensivelmente cautelosos com a possibilidade de ve\u00edculos totalmente aut\u00f4nomos assumirem o controle. Essa hesita\u00e7\u00e3o muitas vezes se resume a confiar sua seguran\u00e7a a uma m\u00e1quina. No entanto, \u00e9 crucial distinguir entre um carro inteligente e um carro aut\u00f4nomo.<\/p>\n

Os carros inteligentes hoje possuem recursos como controle de cruzeiro adaptativo, indicadores de ponto cego e c\u00e2meras retrovisoras. Essas tecnologias nos guiam, auxiliando na tomada de decis\u00f5es informadas. No entanto, eles ainda necessitam de interven\u00e7\u00e3o humana. Essencialmente, embora os carros inteligentes forne\u00e7am alertas sobre perigos potenciais, eles n\u00e3o navegam de forma aut\u00f4noma, sem supervis\u00e3o humana.<\/p>\n

Tra\u00e7ando paralelos com a gest\u00e3o de receitas, um RMS n\u00e3o \u00e9 um carro aut\u00f4nomo, nem pretende ser. Embora alguns gestores de receitas prefiram manter o controlo sobre o sistema por quest\u00f5es de conforto, podem n\u00e3o compreender as implica\u00e7\u00f5es anal\u00edticas. As funcionalidades de sele\u00e7\u00e3o seletiva em um sistema em autoevolu\u00e7\u00e3o prejudicam sua capacidade de discernir a efic\u00e1cia de suas decis\u00f5es.<\/p>\n

Automa\u00e7\u00e3o versus planilhas: o que levanta mais sobrancelhas?<\/h2>\n

Se voc\u00ea olhasse \u201csob o cap\u00f4<\/em>\u201dde um RMS avan\u00e7ado, voc\u00ea perceberia que um mecanismo de autoaprendizagem o sustenta. Este mecanismo toma decis\u00f5es de forma aut\u00f4noma, implementa-as e depois observa os resultados. Usando esse feedback, ele recalibra e executa novas a\u00e7\u00f5es \u2013 tudo isso alimentado por v\u00e1rios c\u00e1lculos e algoritmos.<\/p>\n

Em contraste, um RMS desprovido desta capacidade de auto-aprendizagem n\u00e3o consegue adaptar-se eficazmente ao seu ambiente. Em vez disso, esses sistemas, que s\u00e3o de natureza mais favor\u00e1vel \u00e0 decis\u00e3o, dependem de estrat\u00e9gias baseadas em regras para pre\u00e7os din\u00e2micos. Sua efic\u00e1cia est\u00e1 vinculada \u00e0s capacidades do usu\u00e1rio que os configura e \u00e0 efic\u00e1cia das regras definidas. \u00c0 medida que a din\u00e2mica do mercado muda e o pessoal muda, manter esses sistemas atualizados e com bom desempenho pode tornar-se um desafio substancial.<\/p>\n

Embora o suporte \u00e0 decis\u00e3o ofere\u00e7a an\u00e1lises valiosas para escolhas estrat\u00e9gicas ocasionais, muitas decis\u00f5es imediatas s\u00e3o necess\u00e1rias a cada minuto do dia. Como pode um indiv\u00edduo sozinho \u2013 ou mesmo uma equipe \u2013 lidar efetivamente com esse grande volume sem a aplica\u00e7\u00e3o inteligente da automa\u00e7\u00e3o?<\/p>\n

Alguns sistemas necessitam de confirma\u00e7\u00e3o manual de altera\u00e7\u00f5es de taxas. Mesmo que estejam no piloto autom\u00e1tico, eles precisam de interven\u00e7\u00e3o humana. A capacidade computacional dos humanos \u00e9 insignificante em compara\u00e7\u00e3o com um RMS. Esperar que os gestores de receitas supervisionem e ajustem consistentemente as taxas na escala necess\u00e1ria para a otimiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 realista. Ap\u00f3s a an\u00e1lise, muitas vezes eles concordam com as taxas sugeridas pelo sistema, tornando a revis\u00e3o manual redundante e causando atrasos desnecess\u00e1rios.<\/p>\n

Isso n\u00e3o significa que um gestor de receitas seja totalmente redundante com um RMS automatizado<\/a><\/span>. Em um cen\u00e1rio ideal, um RMS avan\u00e7ado deveria tomar decis\u00f5es de pre\u00e7os de forma aut\u00f4noma para a grande maioria \u2013 digamos, 90% dos dias monitorados. O gestor de receitas pode ent\u00e3o concentrar-se no 10% que realmente precisa de aten\u00e7\u00e3o \u2013 os dias at\u00edpicos ocupados com feriados, grandes concertos e outros eventos significativos de mudan\u00e7a de mercado que apresentam amplas oportunidades de crescimento de receitas.<\/p>\n

Confiar a an\u00e1lise de dados ao sistema automatizado libera o gestor de receitas para tra\u00e7ar estrat\u00e9gias para maximizar os lucros por meio da distribui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Confie no processo, confie no resultado<\/h2>\n

Uma fal\u00e1cia comum \u00e9 esperar que a an\u00e1lise espelhe os processos de pensamento humano. Embora os humanos possam ser influenciados por fatores extr\u00ednsecos, como pre\u00e7os de combust\u00edveis ou a\u00e7\u00f5es de concorrentes, a an\u00e1lise n\u00e3o est\u00e1 necessariamente a par de tais nuances.<\/p>\n

Por exemplo, n\u00e3o se pode fazer com que o sistema anal\u00edtico leia o jornal e depois decida incorporar altera\u00e7\u00f5es com base no impacto assumido das tend\u00eancias macroecon\u00f3micas comunicadas. Em vez disso, a an\u00e1lise pode captar uma tend\u00eancia e ajustar os resultados sem necessariamente conhecer o cen\u00e1rio real que a causou. Em contraste, os humanos fazem o processo inverso, veem um cen\u00e1rio do mundo real e mudam as suas suposi\u00e7\u00f5es com base no novo conhecimento.<\/p>\n

Os sistemas de gerenciamento de receita com autoaprendizagem criam automaticamente novos pontos de dados para calibra\u00e7\u00e3o. Por exemplo, recalibrar as curvas de reserva a cada duas semanas \u00e0 medida que novas tend\u00eancias e padr\u00f5es ocorrem ou recalcular a sensibilidade ao pre\u00e7o a cada duas semanas, determinando quando os h\u00f3spedes est\u00e3o dispostos a pagar mais ou menos do que no per\u00edodo anterior.<\/p>\n

Com muitas solu\u00e7\u00f5es de gest\u00e3o de receitas e pre\u00e7os disputando aten\u00e7\u00e3o, a distin\u00e7\u00e3o se resume a ferramentas de suporte a decis\u00f5es centradas em regras versus solu\u00e7\u00f5es de gerenciamento de decis\u00f5es orientadas por an\u00e1lises que produzem facilmente a\u00e7\u00f5es decisivas que abrangem pre\u00e7os, disponibilidade de taxas e muito mais.<\/p>\n

Dada a imprevisibilidade do mercado atual, a capacidade dos sistemas de autoaprendizagem \u00e9 fundamental. No entanto, isso n\u00e3o torna obsoletas as fun\u00e7\u00f5es humanas. Confiar no sistema significa confiar nos seus resultados com base nas informa\u00e7\u00f5es que lhe s\u00e3o fornecidas.<\/p>\n

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Automa\u00e7\u00e3o \u00e9 um termo que causa arrepios, mas a realidade \u00e9 que um RMS automatizado est\u00e1 longe de ser uma hist\u00f3ria de terror tanto para gerentes de receita quanto para hoteleiros. <\/strong>Hoteleiros experientes e inovadores est\u00e3o a investir num RMS informatizado e de tomada de decis\u00f5es que ir\u00e1 capacitar os seus hot\u00e9is, aumentando as receitas com maior efici\u00eancia, estabilidade a longo prazo e crescimento exponencial.<\/strong><\/p>\n

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Este artigo foi escrito por nosso parceiro especialista IDeaS<\/h2>P\u00e1gina do parceiro<\/span><\/a><\/div>P\u00e1gina do parceiro<\/span><\/a><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Para alguns, os avan\u00e7os na automa\u00e7\u00e3o trazem uma profunda sensa\u00e7\u00e3o de pavor. Preocupar-se com os grandes desafios sociais que podem surgir com a ado\u00e7\u00e3o generalizada de novas e avan\u00e7adas ferramentas de IA generativa \u00e9 compreens\u00edvel. 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