Когато клиентите вземат предвид устойчивостта при решение за покупка, те не сравняват вашите намерения, а вашите доказателства. Цифра за CO2 на продукт, анализ на веригата на доставки, сертификат, който отговаря на нормата на клиента, отговор на въпросник за устойчивост, който съвпада с останалата част от вашето досие. Който печели това измерение, не е непременно компанията с най-добрите основни показатели. Често е компанията, която представя доказателството по-бързо и по-последователно в момента, в който клиентът го поиска.
Точно там се намира работата: събиране на данни от доставки, производство и логистика, агрегиране на тези данни в цифра за продукт или услуга, и поддържане на тази цифра проследима, когато одитор или клиент задълбае с въпроси. До неотдавна това беше работа, за която ви трябваха хора, които седмици наред се занимаваха с таблици, отчети от доставчици и ръчни проверки. Това определяше колко бързо можете да реагирате на тръжна процедура с изисквания за устойчивост.
Работата зад устойчивостта като аргумент за продажба се състои приблизително от три слоя. Първо, събирането на основни данни: енергийна консумация, материални потоци, транспортни километри, данни за отпадъци. Второ, превръщането на тези данни в норма или стандарт, който клиентът разпознава, като например CO2 отпечатък на единица или оценка по секторна рамка. Трето, обосновката: можете ли да покажете откъде идва цифрата, когато някой я провери.
Първият слой е предимно въпрос на отваряне на данни и последователно структуриране, нещо за което ИИ се използва все повече, за да разпознава и обединява автоматично данни от фактури, портали на доставчици и вътрешни системи. Вторият слой, превръщането в норма, се измества към модел, в който ИИ прави първоначална класификация, а човек одобрява или отхвърля тази класификация с обосновка, тъй като нормите се различават по клиент и по сектор, а неправилно прилагане има последствия за достоверността на цифрата. Третият слой, обосновката при одит, засега остава човешка работа: някой трябва да може да обясни защо цифрата е правилна, не само че система я е изчислила.
В момента, в който събирането и агрегирането на данни за устойчивост е предимно автоматизирано, се променя това, което е различаващо. По-рано печелеше компанията с най-голям специализиран персонал за отчитане на устойчивост: повече хора, повече капацитет за отговаряне на запитвания. Когато този капацитет се освободи, защото голяма част от събирателната работа се извършва сама, разграничението се измества към качеството на основните данни и към скоростта, с която компания може да отговори на нов клиентски запитване, без да стартира нов проект.
Това не се случва навсякъде със същото темпо. Компания с подредени изходни данни, стандартизирани процеси на доставки и ясна структура на веригата може да остави тази работа да бъде поета по-бързо от компания, при която същите данни са разпръснати по отделни системи и лично познание на служителите. Разликата не се крие във желанието за автоматизация, а в доколко достъпни вече са основните данни. Който има това подредено, може да отговори на въпрос за устойчивост в тръжна процедура по-бързо и по-подробно от конкурент, който все още ръчно събира цифри. Тази разлика е измерима във времето за изпълнение и в колко от изисканата обосновка действително се предоставя, не в маркетингово твърдение.
Където в резултат на тази промяна се стигне до решения относно персонала, за тях важат отделни законови изисквания; това е въпрос на работодателя, не на сравнение на конкурентни позиции.
Устойчивостта рядко стои сама в решение за покупка. Тя често се съизмерва заедно с други измерения, а същата промяна се случва и там: как автоматизацията на одиторската работа променя съпоставимостта на сертификациите, какво означава за конкурентната позиция, когато гаранционните и рисковите оценки могат да бъдат обосновани по-бързо, и защо твърденията за устойчивост в маркетингови текстове често звучат взаимозаменяемо между конкурентите. Който наблюдава едновременно няколко от тези измерения, вижда, че компаниите, които водят, обикновено го правят на повече от един фронт, защото основната умение за работа с данни е преносимо между измеренията.
Въпросът коя част от тази работа във вашата собствена компания действително може да бъде поета от ИИ и коя част остава надзор или човешка работа, не може да се отговори по общ начин. Той зависи от начина, по който вашите данни са организирани сега, и от нормите, които вашите клиенти прилагат. Този въпрос се отговаря за всяка задача поотделно със сканирането на работата на FTE TO AI.
За да разберете дали устойчивостта е измерение, в което печелите или губите, първо трябва да бъде ясно на какво претендирате, че печелите, и дали това може да се подкрепи с доказателства. В безплатната проверка на измеренията посочвате в какво смятате, че печелите, и виждате кои от тези твърдения могат да се защитят с доказателства. Пълният сравнителен анализ, с вашата позиция и позицията на вашата група от подобни компании по всички измерения, решаващи сделките, е в процес на изграждане.