运营主管是干什么的

作为运营主管，上周我亲手删掉了使用三年的排班表模板。现在，智能排班系统已经能够根据历史数据、员工状态以及天气预报自动生成方案。当我看到屏幕上跳动的算法参数，我深感技术给管理者带来的巨大转变。

过去三年，我花费大量时间进行数据汇总、流程监控和基础决策。而现在，智能系统能够实时抓取各门店的运营数据，自动生成带有预警标记的日报。库存管理系统也能根据销售曲线和天气预测自动调整补货量。系统甚至在前天下班前提醒我：“主管，A团队本月沟通频次下降30%，建议安排团队建设活动。”这样的智能提醒让我更加专注于管理本质。

作为管理者，我突然发现自己成了“最后一道人工关卡”。尽管基础决策被AI分解成无数个数据模型，我们仍然需要反复确认：系统提出的方案是否真正符合实际情况和需求。比如，算法推荐的“爆款套餐”是否符合我们的品牌调性？上周我们坚持保留了社区店的老年早餐服务，虽然这个项目亏损，但却维系了300多个银发客户的忠诚度。

行业内最近流传着“AI扁平化”的新词。以前需要多层主管层层把关的决策链，现在简化为“算法初筛+人工终审”。一些团队甚至缩减了管理团队人数，增设了“AI训练员”岗位。那个90后小姑娘的工作是不断教系统理解“客户紧急投诉”和“普通抱怨”之间的区别。

现在我每天到公司，会先查看系统标注的“异常决策点”，再查看AI生成的员工状态热力图，最后审阅自动生成的策略建议书。我还强制自己学习基础的数据清洗技能，发现最实用的技能是向技术团队准确描述业务需求。比如，“我们需要的是能识别情绪化差评的模型，而不是简单的关键词抓取。”

今天开完会，我使用AI生成了上半年的运营分析报告。看着封面上自动生成的《关于线下门店转型社区服务节点的可行性分析》，我想起五年前手工做PPT的深夜。于是，我报名参加了《业务决策模型拆解》课程。毕竟，当AI能够完成大部分工作时，我们作为管理者需要确保自己始终拥有超越AI的洞察和决策能力。