Costurile cresc, veniturile stagnează, iar profitul hotelurilor se topește. Vezi cum poate AI rescrie matematica în HoReCa românească: revenue, costuri, staffing.
De ce nu mai iese „matematica” în hoteluri
În SUA, costul cu munca per cameră disponibilă a crescut cu aproximativ 9% în 2025. Venitul pe cameră a scăzut cu 0,4%. Rezultatul: EBITDA în jos cu aproape 3% la nivel de industrie.
Nu e vorba doar de America. În România, proprietarii de hoteluri și pensiuni simt aceeași presiune: salarii mai mari, taxe locale care urcă, asigurări mai scumpe, energie volatilă, oaspeți mai sensibili la preț. Matematica clasică de hotelărie – „ocupare x tarif mediu = suntem bine” – nu mai funcționează.
În seria „AI pentru Industria HoReCa din România: Ospitalitate Inteligentă”, articolul acesta pune reflectorul exact pe problema care doare: profitabilitatea. Și arată un lucru simplu: dacă în SUA „noua matematică urâtă” lovește hotelurile, în România șansa de a nu ajunge în aceeași capcană se numește AI pentru revenue management, forecast de costuri și eficiență în staffing.
1. Noua matematică a hotelurilor: costuri în sus, venituri în jos
Realitatea este clară: costurile hoteliere cresc mai repede decât veniturile.
În articolul original, analiștii arată că în SUA:
- costurile cu personalul au crescut cu ~9% per cameră disponibilă;
- veniturile pe cameră au scăzut cu 0,4%;
- doar segmentul de lux a reușit să crească tariful mediu peste inflație;
- EBITDA este prognozat în scădere cu 2,8% într-un singur an.
Situația nu e foarte diferită dacă te uiți la un hotel mediu din România:
- salariul minim crește aproape anual, presând grila salarială întreagă;
- costurile cu utilitățile și materia primă pentru mic dejun și F&B se duc în sus;
- presiunea pe tarife este reală – platformele de rezervări fac comparația de preț instant, iar turiștii români și străini urmăresc promoțiile agresiv.
Concluzia rece: dacă rulezi hotelul „din instinct” și din Excel, marja ta e în pericol serios în următorii 2–3 ani.
2. De unde vin presiunile de cost în hotelărie (și în România)
Principalii vinovați sunt aceiași peste ocean și la noi.
2.1. Costul cu personalul
Munca este de departe cel mai mare cost operațional într-un hotel.
- Salarii mai mari – presiune de la piață, de la migrație, de la alte industrii care „fură” oameni buni de la HoReCa.
- Lipsă cronică de personal calificat – ceea ce înseamnă salarii mai mari pentru a păstra oamenii cheie.
- Schimb de generații – tinerii nu mai acceptă program haotic și lipsă de predictibilitate.
Fără AI, majoritatea hotelurilor operează așa:
- planificare de ture „din pix”;
- reacție la vârfuri de ocupare în ultimul moment;
- ore suplimentare necontrolate;
- echipe subdimensionate în unele zile și supradimensionate în altele.
Rezultatul este un mix periculos: cost mare + servicii inconstante.
2.2. Taxe și asigurări
În SUA, raportul vorbește clar despre taxe și asigurări în creștere. România nu e altă lume:
- taxele locale pe clădiri, terenuri, terase;
- asigurări obligatorii și facultative cu prime mai mari;
- taxe pe muncă ridicate, care încurajează adesea „optimizări” riscante.
Aceste costuri sunt în mare parte fixe sau greu de negociat. Singura replică inteligentă este să planifici pe baza datelor, nu pe bază de speranțe.
3. Cum ajută AI hotelurile să rescrie matematica profitului
AI nu poate tăia taxele și nu poate opri creșterea salariilor. Ce poate face foarte bine este să optimizeze fiecare leu cheltuit și fiecare leu încasat.
3.1. Revenue management dinamic, nu tarife „după vecin”
Cele mai mari pierderi la venituri apar când:
- vinzi prea ieftin în perioade de cerere mare;
- ții tarife prea sus când cererea e slabă și ocuparea cade.
Un sistem de revenue management bazat pe AI analizează permanent:
- istoricul rezervărilor pe zile, segmente și canale;
- evenimente locale (festivaluri, concerte, conferințe);
- comportamentul oaspeților recurenți și corporate;
- evoluția tarifelor concurenței.
Și propune, în timp aproape real:
- tarife optime pe cameră, zi, canal;
- restricții (minim nopți, politici de anulare);
- pachete și oferte pe segmente profitabile (corporate, city break, grupuri).
În practică, ce înseamnă asta pentru un hotel din România?
- +3–8% venit pe cameră disponibilă într-un an, fără să „jupoi” oaspeții, doar prin tarife mai inteligente;
- scădere a dependenței de OTA prin stimularea rezervărilor directe cu oferte personalizate;
- o vizibilitate mult mai clară asupra sezonului următor și asupra cash-flow-ului.
3.2. Forecast de costuri și bugetare realistă
„Noua matematică” descrisă în articol e dureroasă tocmai pentru că mulți proprietari o văd prea târziu.
AI poate construi modele de forecast care iau în calcul simultan:
- evoluția salariilor și a orelor lucrate;
- sezonalitatea cererii;
- modificări de taxe locale sau de costuri cu asigurarea;
- tarifele de utilități și consumul istoric.
Rezultatul e un instrument care îți spune, de exemplu:
„Dacă menții structura actuală de personal și politica de tarifare, marja ta operațională în trimestrul 3 va scădea cu 2 puncte procentuale.”
Asta îți dă timp să:
- ajustezi tarifele din timp;
- reproiectezi pachetele de servicii;
- renegociezi contractele cu furnizorii;
- modifici structura de ture și echipe.
3.3. Optimizarea staffing-ului: AI pentru planificarea turelor
Cel mai rapid câștig vizibil la costuri în multe hoteluri vine din optimizarea orelor de lucru.
Un modul de AI pentru planificarea personalului poate:
- prezice fluxul de check-in / check-out pe intervale orare;
- estima câte camere trebuie curățate în fiecare zi;
- corela evenimentele (nunți, conferințe) cu încărcarea restaurantului și a recepției;
- genera propuneri de ture echilibrate, care respectă Codul Muncii și preferințele angajaților.
Beneficii concrete:
- mai puține ore suplimentare și mai puțină „așteptare plătită” în ture moarte;
- mai puține reclamații legate de timp de așteptare la recepție sau la micul dejun;
- un argument în plus când cauți să păstrezi oamenii buni: program mai previzibil, mai corect.
4. Studiu de caz imaginar: un hotel de 80 de camere din România
Ca să coborâm discuția din teorie în practică, ia un exemplu simplu:
- Hotel urban de 3–4* cu 80 de camere;
- ocupare medie anuală: 60%;
- ADR (tarif mediu): 300 lei;
- venit anual din camere: ~5,25 milioane lei;
- cost cu personalul: 30–35% din venit.
Fără AI
- tarife setate anual + ajustări ad-hoc pe vârfuri;
- planificare de ture pe baza „experienței” șefului de recepție și a guvernantei;
- forecast de buget: un Excel actualizat de 2–3 ori pe an.
Într-un context cu salarii în creștere și taxe locale în urcare, marja începe să se subțieze. De multe ori, proprietarul vede adevăratul impact abia la final de sezon, când banii nu mai ies ca înainte.
Cu un set minim de soluții AI
-
Revenue management AI
- creștere de 5% a venitului pe cameră disponibilă;
- +260.000 lei pe an doar din tarifare optimă.
-
AI pentru staffing & forecast
- reducere de 5–10% a costului cu personalul, printr-o planificare mai bună;
- să zicem -150.000 lei pe an.
-
Personalizare oferte & upsell
- folosind datele din CRM, AI propune oferte personalizate (late check-out, upgrade, pachet romantic, etc.);
- +2–3% venit suplimentar din upsell și cross-sell.
Brusc, hotelul recuperează nu doar presiunea „noii matematici”, ci poate chiar să crească profitabilitatea într-un an greu, fără să taie din calitatea experienței oaspeților.
5. De la „AI e pentru lanțuri mari” la „AI e un instrument de bază”
Mulți manageri de hoteluri independente din România pornesc cu trei idei greșite:
- „AI e doar pentru marile lanțuri internaționale.”
- „Costă mult și se implementează greu.”
- „Nu avem oameni pregătiți pentru așa ceva.”
Realitatea în 2025 arată altfel:
- există soluții de AI pentru HoReCa pe model abonament lunar, accesibile pentru un singur hotel;
- multe sisteme se conectează direct la PMS, channel manager și POS, fără proiecte IT mari;
- interfața este gândită pentru manageri de hotel, nu pentru programatori – „AI sub capotă, butoane simple la suprafață”.
Câteva principii sănătoase pentru un hotel românesc care vrea să înceapă:
- Start mic, dar clar – începi cu un modul (de exemplu, revenue management), nu cu „AI pentru tot hotelul”.
- Măsoară tot – înainte de implementare, notezi clar KPI: ADR, RevPAR, cost cu personalul, rata de ocupare. După 3–6 luni, compari.
- Implică echipa – explici oamenilor că AI nu vine să taie posturi orbește, ci să facă programul mai predictibil și munca mai ușor de organizat.
- Integrează în rutina zilnică – raportul de la AI devine la fel de important ca raportul de încasări de la recepție.
6. Ce urmează pentru hotelurile din România
Dacă ne uităm la SUA, mesajul este clar:
„Cine nu își adaptează matematica business-ului, pierde profit – chiar dacă camerele sunt pline.”
Industria hotelieră românească are un avantaj: poate învăța din timp din aceste cifre și poate pune AI în centrul deciziilor de revenue, costuri și staffing înainte ca presiunea să devină sufocantă.
În seria „AI pentru Industria HoReCa din România: Ospitalitate Inteligentă”, scopul este exact acesta: să arătăm cum se poate trece de la instinct și Excel la decizii bazate pe date, luate de oameni și amplificate de AI.
Dacă ești proprietar sau manager de hotel, pensiune sau lanț mic, întrebarea pentru 2026 nu mai este „merită AI?”, ci mai degrabă:
Cât te costă să continui să faci matematica hotelului tău fără AI, în timp ce costurile cresc și oaspeții devin tot mai exigenți?