Обещаният срок на доставка произтичаше от натовареност: колко хора имаше за планиране на поръчки, обработка на изключения и информиране на клиенти при проблем. Кой имаше повече капацитет, можеше по-бързо да превключва и следователно да обещае по-кратък срок на доставка. Това беше игралното поле, и на това игрално поле търговският отговорник знаеше приблизително къде се намира спрямо конкуренцията: натовареността е видима или може да се прогнозира.
Това предположение вече не важи навсякъде. Там където планирането, обработката на поръчки и актуализациите за клиенти до голяма степен се извършват от AI, срокът на доставка вече не е функция на колко хора работят, а на колко добре е изградена системата зад него. Две компании с еднакъв брой персонал тогава могат да обещаят напълно различни срокове на доставка. Това не е бъдещ сценарий: то се случва днес, при една компания вече, а при друга — още не.
Зад обещания срок на доставка стои поредица от задачи, която се разпада на три категории.
Една част AI може напълно да поеме: комбинирането на наличности, производствен капацитет и времена за транспорт в реалистична дата на доставка е изчислителна работа, а изчислителната работа е точно там, където AI систематично е по-бърз и по-консистентен от плановик, който прави това наред с други задачи.
Една част се случва с човешки надзор: при смущение — доставчик, който отпада, поръчка, която се отклонява от модела — AI може да предложи коригиран срок на доставка, но някой одобрява или отхвърля това предложение, с причина. Скоростта на това одобрение определя колко бързо новото обещание достига до клиента.
Една част остава човешка работа: клиентът, който се обажда, защото доставката е отложена два пъти, иска обяснение и преценка, която надхвърля натискането на бутон. Колко от този разговор все още е необходим, зависи от колко добре вече функционират първите две категории — колкото по-малко смущения остават незабелязани, толкова по-малко такива разговори са необходими.
Разликата между компаниите не се крие във въпроса дали използват AI, а в това какво вече е свързано. Система за планиране, която е изолирана от системата за управление на наличности, дава малка полза, колкото и напреднал да е моделът зад нея. Компания, при която данните за поръчки, наличности и транспортно планиране вече взаимодействат, може веднага да наложи модел за планиране върху тях и да намали срока на доставка. Компания, при която тези данни се намират в разделени системи и таблици, първо трябва да оправи това, преди да има какво да автоматизира.
Това обяснява защо промяната не се случва навсякъде с еднаква скорост, и защо двама конкуренти на един и същ пазар с еднакъв размер на персонала все пак могат да обещаят различен срок на доставка. Това не казва нищо за колко хора работят или би трябвало да работят; това е отделна преценка с отделни правни изисквания, която не е предмет на разглеждане тук.
Ако срокът на доставка се измества от въпрос на натовареност към въпрос на система, се измества и по какво сравнявате конкуренти. Да се пита колко хора се занимават с планирането вече казва малко. По-релевантно е дали конкурент постоянно спазва сроковете на доставка, колко бързо коригира при смущение, и дали това отпред вече е видимо в колко категорично се осмелява да посочи дата на доставка.
Това е веднага едно от местата, където как да получите използваема информация за конкуренти, които не публикуват цифри става релевантно: срокът на доставка е едно от малкото измерения, което на практика може да се провери, чрез собствени поръчки или сигнали от клиенти, дори без конкурентът да споделя цифри за това.
Срокът на доставка също не е изолиран от други измерения. По-кратък срок на доставка, който върви с повече грешки, не е печалба; как тези два се съотнасят, се разглежда в как AI променя конкуренцията по качество. А срок на доставка, който е кратък само при стандартни поръчки, казва нещо различно от срок на доставка, който се запазва и при широк асортимент, както се разглежда в как AI променя конкуренцията по продуктова широта. Който в собствения си маркетинг и в маркетинга на конкурентите най-често среща разпознаваеми обещания за скорост без разграничение, разпознава модела от защо всички конкуренти звучат еднакво в обещанията си.
Въпросът дали срокът на доставка във вашата компания е въпрос на натовареност или вече е въпрос на система, е трудно да се отговори с общ поглед; коя работа зад него наистина може да бъде поета от AI, се отговаря по задача с работния скан на FTE TO AI.
За сравнението с конкуренти първата стъпка е по-малка: посочете по какво смятате, че печелите по срок на доставка, и проверете с безплатната проверка на измерения кои от тези твърдения могат да бъдат защитени с доказателства. Пълният бенчмарк, с оценки и матрица от доказателства по измерение, е в процес на изграждане.