"La facilidad de hacer negocios" perteneció durante mucho tiempo a la categoría de factores blandos. Un cliente lo notaba en un gestor de cuentas que devolvía la llamada rápido, en una oferta que era correcta sin tener que intercambiar tres correos, en un proceso de facturación sin sorpresas. No era fácil de medir, porque residía en las personas y su disponibilidad. Quien quería atender a más clientes con la misma facilidad, necesitaba más personas.
Ese punto de partida ya no es válido en todas partes. Parte de lo que determinaba la facilidad es trabajo que hoy en día se realiza en gran medida o en parte mediante IA: responder preguntas de admisión, elaborar una oferta a partir de acuerdos anteriores, responder una pregunta sobre el estado sin que nadie tenga que buscar un expediente. Donde esto ocurre, la facilidad deja de ser un bien escaso que depende de la ocupación y pasa a ser un nivel básico que cualquier proveedor puede alcanzar con la configuración adecuada.
El cambio no consiste en que "la IA lo hace todo ahora". Consiste en tres capas que se entrelazan:
La proporción entre estas tres capas determina el aspecto que tiene la facilidad de hacer negocios en una empresa. Una empresa donde la primera capa es grande puede hacer que un cliente reciba una oferta esa misma noche. Una empresa donde esa misma capa sigue siendo enteramente trabajo humano no puede hacerlo, por muy comprometido que esté el equipo. Esa diferencia no está en el esfuerzo. Está en qué parte del proceso ya se ha transferido a un sistema que no espera al horario de oficina.
La facilidad de hacer negocios rara vez se menciona explícitamente en una conversación con un cliente, pero está presente en cada paso de un proceso. Algunos puntos donde se hace visible:
Estos efectos están estrechamente relacionados con otras dimensiones. Quien observa la rapidez con la que salen las ofertas cuando parte de su elaboración ha sido asumida, suele ver el mismo desplazamiento que también determina la facilidad de hacer negocios: menos tiempo de espera porque un sistema ya ha preparado la primera versión.
No todas las empresas se benefician igual del mismo desplazamiento, ni todas avanzan lo mismo con él. Eso depende de:
Este último punto se relaciona con otra dimensión: cómo cambian la garantía y la asunción de riesgos cuando la IA se hace cargo de parte de la evaluación. La facilidad de hacer negocios y la aceptación de riesgos suelen ir en la misma dirección: cuanto más se le permita a un sistema decidir de forma fiable y autónoma, menos tiempo de espera experimenta un cliente.
La cuestión de si la IA también debería cambiar su propia gestión de personal queda fuera de lo que responde una comparación como esta. Para ello rigen requisitos legales propios, que no se tratan aquí.
La facilidad que experimenta un cliente rara vez se evalúa de forma aislada. Se compara, casi siempre de manera inconsciente, con el último proveedor con el que ese cliente hizo negocios. Eso convierte la facilidad de hacer negocios en una dimensión que se desplaza en cuanto un solo competidor de un mercado amplía su primera capa: el resto del mercado se mide implícitamente con esa misma vara, incluso quien no ha cambiado nada por sí mismo. Este mecanismo desempeña un papel en por qué las empresas compiten cada vez más en precio que antes: si la facilidad se iguala en todas partes, la comparación restante se desplaza hacia la cifra al final de la oferta.
Qué parte del propio proceso se puede transferir realmente a esa primera o segunda capa es una pregunta distinta para cada empresa. Esa pregunta la responde el escáner de trabajo de FTE TO AI por tarea, con un resultado que indica si el trabajo es transferible, parcialmente transferible con supervisión, o si sigue siendo trabajo humano.
Quien cree que está ganando en facilidad de hacer negocios puede comprobar esa suposición antes de que lo haga un cliente o un competidor. El chequeo gratuito de dimensiones muestra lo siguiente: usted indica en qué cree que está ganando, y ve cuáles de esas afirmaciones se pueden defender con pruebas. El benchmark completo, con la matriz de evidencias por dimensión y la comparación con un grupo de referencia, está en construcción.