Franczyzobiorca Cinnabon ustala ceny menu z ChatGPT Work w 1–2 godziny zamiast pięciu dni

OpenAI opisał 20 października, jak Ted Taylor, właściciel trzech restauracji Schlotzsky’s i Cinnabon w Nowym Meksyku, prowadzi biuro z pomocą ChatGPT Work. Taylor jest niezależnym franczyzobiorcą, a do gastronomii przyszedł po 25 latach w branży półprzewodników. Historia przyda się właścicielom małych firm, którzy sami liczą ceny, grafiki i rozliczenia. Całość jest na stronie OpenAI z historiami klientów.

W tej historii ChatGPT Work zbiera i analizuje dane o cenach, sprzedaży, prognozach i grafikach, a potem podpowiada, którym lokalem trzeba się zająć. Czym jest Work i w jakich planach działa, opisaliśmy w tekście ChatGPT agent wycofany, co robi Work. OpenAI nie podaje, z jakiego planu korzysta Taylor.

Nowe ceny w menu

Raz w roku Taylor ustala nowe ceny dla trzech lokali. Musi przy tym uwzględnić koszt przepisów, popularność dań, ceny konkurencji w okolicy, wielkość porcji i to, że dostawa ma inną ekonomię niż sprzedaż na miejscu. Najpierw prosi ChatGPT Work o sprawdzenie, jak ceny zmieniają konkurenci. Potem daje mu listę dań z obecnymi cenami i mówi, o ile mają średnio wzrosnąć i które pozycje mniej, a które bardziej.

W odpowiedzi dostaje arkusz z proponowanymi cenami na miejscu i w dostawie. Przy pierwszym razie zrobił tę samą analizę ręcznie, żeby porównać wyniki. Według Taylora ChatGPT Work dokładniej porównał ceny w okolicy i uchronił go przed podwyżkami, przez które część dań byłaby za droga względem konkurencji.

Grafik i koszty pracy

Taylor dał ChatGPT Work dostęp tylko do odczytu do danych o sprzedaży i godzinach pracy. Raport porównuje godziny z grafiku, budżetu i faktyczne z prognozą sprzedaży. Bierze też pod uwagę 12 poprzednich tygodni, bo niektóre lokale stale sprzedają więcej albo mniej, niż zakładała prognoza. Na koniec wskazuje nadgodziny, zbyt długie zmiany i dziury w obsadzie.

Grafik dla jednego lokalu układa już ChatGPT Work. Dostaje listę pracowników z rolą, przeszkoleniem, dostępnością i stawką oraz to, ile osób potrzeba przy danym poziomie sprzedaży. Taylor i kierowniczka lokalu najpierw porównali jego grafik z własnym. Znaleźli brakujące zasady, na przykład kiedy dokładać ludzi w godzinach szczytu, i dopisali je do instrukcji. Teraz kierowniczka sprawdza grafik, w razie potrzeby poprawia i przepisuje go do systemu restauracji.

Liczby z opisu OpenAI

Zadanie	Wcześniej	Z ChatGPT Work
Analiza cen w menu	5 dni	1–2 godziny
Uzgadnianie gotówki z bankiem, co miesiąc	3 godziny	5–10 minut
Każda wypłata	źródło nie podaje	4 godziny pracy ręcznej mniej

Największa liczba w historii to szacunek samego Taylora. Lepszy grafik mógłby obniżyć koszt godzin pracy o 1–2 punkty procentowe sprzedaży we wszystkich trzech lokalach. To dałoby 50–100 tys. dolarów wolnej gotówki rocznie, czyli ok. 194–389 tys. zł po kursie NBP z 21 października 2026 (tabela 205/A/NBP/2026, 3,8889 zł za dolara). To prognoza, a nie wynik, który restauracje już osiągnęły.

Szkic procedury, którą stan Nowy Meksyk nakazał mieć restauracjom, ChatGPT napisał mu w około 30 sekund. Przy uzgadnianiu gotówki Taylor wgrywa dane o transakcjach gotówkowych każdego lokalu i wyciągi z banku, a ChatGPT Work dopasowuje wpłaty do transakcji. Regulamin korzystania z mediów społecznościowych dla pracowników ChatGPT napisał w wersji roboczej. Zewnętrzna firma kadrowa sprawdziła go potem i nic nie zmieniła. ChatGPT Work zbudował mu też stronę, przez którą pracownicy zgłaszają potrzebne zakupy i naprawy.

Jak zrobić to samo u siebie

Sposób Taylora nie wymaga programowania. Z opisu OpenAI wynika kilka kroków:

1. Daj ChatGPT te same dane i zasady, na których sam opierasz decyzję.
2. Zrób zadanie równolegle samodzielnie i porównaj wyniki.
3. Dopisz do instrukcji zasady, których brakowało, tak jak Taylor przy grafiku.
4. Rozszerzaj użycie na kolejne zadania dopiero wtedy, gdy ufasz wynikom.
5. Każdy wynik sprawdzaj, zanim go wdrożysz.

Jeśli rozważasz plan firmowy, ceny w złotych i różnice wobec Plus opisaliśmy w tekście ChatGPT Business dla firmy.