competitivebenchmark Ootenimekirja

Kennisbank

Kuidas kaaluda mõõdet, millel te kunagi ei võida

Mitte iga ettevõte ei pea igal mõõtmel esirinnas olema. Tarnija, kes tarnib aeglasemalt, kuid nõustab täpsemalt, võib lubada seda mahajäämust tarneajas, kuni klient hindab nõustamist kõrgemalt kui ootamist. Küsimus ei ole selles, kas te võidate kõikidel mõõtmetel. Küsimus on selles, kas te teate, milline kaal on igal mõõtmel ostuotsuses tegelikult, ja kas see kaal peab paika.

See viimane on koht, kus asi läheb keeruliseks. Kaalud ei ole turu püsivad omadused. Need muutuvad kohe, kui mõõtme taga olev töö oma iseloomu muudab.

Miks kaal ei ole stabiilne

Mõõde kaalub palju siis, kui ta on haruldane: vähesed pakkujad suudavad seda hästi pakkuda ja kliendile on vahe tuntav. Tarneaeg kaalus kaua palju, kuna planeerimine oli inimtöö ja vead olid kulukad. Kohe kui ülesande teeb suures osas AI, järelevalvega või ilma, kaob osa sellest haruldusest. See, mis varem oli eristav omadus, muutub baastasemeks, mille enamik osapooli lähitulevikus saavutab.

See ei tähenda, et mõõde muutub tähtsusetuks. See tähendab, et kaal, mille te talle täna omistate, põhineb haruldusel, mis võib olema kadumas. Benchmark, mis sellega ei arvesta, kaalub vananenud eelduste alusel.

Kolm kategooriat, kolm kaalumisviisi

Mõõtme taga olev töö jaguneb osadeks: ülesanded, mida AI teeb iseseisvalt, ülesanded, mida AI teeb inimliku järelevalve all, ja ülesanded, mis jäävad inimtööks. See jaotus määrab, kas kaal on stabiilne või liikumas.

Kui ülesande võtab peaaegu täielikult üle AI, langeb selle mõõtme kaal enamasti, kuna enamik konkurente jõuab järele võrreldava aja jooksul. Kui järelevalvet on endiselt vaja, jääb ettevõtete vaheline erinevus suuremaks ja püsivamaks, kuna selle järelevalve kvaliteet on iseenesest oskus, mida kõik ei arenda ühtviisi kiiresti. Kus töö jääb inimtööks, ei muutu kaal lühiajaliselt palju, ehkki asjatundjate aluseks olev harulduski võib hakata liikuma.

See jaotus erineb ettevõttest ja sektorist, ja isegi ettevõtete vahel samas sektoris. Üks ettevõte on ülesande ülevõtmise juba korraldanud töötavate kontrollidega; teine alustab veel katseseadistusest. See erinevus on mõõdetav, mitte oletus, ja see on täpselt see, mida leiate, kui hindate konkurendi AI-valmidust väljastpoolt.

Mida kaalumine ei suuda

Benchmarki kaal on hinnang, mitte ostuotsuse enda mõõtmine. Hinnang toetub signaalidele: mida ostjad turul väärtustavat väidavad, kuidas tehingud võidetakse ja kaotatakse, kuidas mõõtmed on viimasel perioodil liikunud. See on kasulik, kuid see ei garanteeri, et sama kaal kehtib aasta pärast, ja see ei ütle midagi konkreetse tehingu kohta konkreetsetel tingimustel.

Tulemus ei ütle ka midagi, kui tõendusbaas on nõrk: kui mõõtme skoor toetub ühele väitele, mida ei põhjendata, või konkurendi kohta käivale vananenud teabele, on kaalumine nii hea, kui head on andmed, millel see põhineb. Seetõttu on igal skooril tõendusmaatriks: te saate järgi vaadata, millel skoor põhineb, ja hinnata ise, kas see tõend on teie olukorra jaoks piisav. Kus tõend on nõrk, tuleks skoori lugeda pigem viitena, mitte kindla faktina.

Mahajäämus ei ole alati probleem, mis vajab lahendamist

Kui mõõde kaalub kergelt ja te olete seal nõrgal positsioonil, ei ole küsimus automaatselt, kuidas see lahendada. Mõnikord on õige tee nõrkust tunnistada ja tugevdada skoori mõõtmel, mis kaalub rohkem; mõnikord on ikkagi vahet sisse ajada väärt, kuna selle mõõtme kaal tõuseb, kui rohkem konkurente jätab aluseks oleva ülesande AI-le. Mis õigustab mahajäämuse lahendamist ja mida võib lasta olla, sõltub sellest, kuhu kaal liigub, ja see on teine küsimus kui mida teha mõõtme mahajäämusega.

Samamoodi kehtib see vastupidises suunas mõõtme puhul, millel te praegu tugevalt seisate: kui aluseks olev töö muutub suures osas ülevõetavaks, on küsimus mida teha, kui teie tugevaim omadus muutub AI abil tavapäraseks, ja kui kaua see edumaa vahet tekitab, on küsimus, millele vastust leiab eraldi siit, kui kaua AI-edumaa säilib.

Millist töid saab teie ettevõttes tegelikult AI-le üle anda ja milline osa vajab endiselt järelevalvet, on küsimus ülesande, mitte funktsiooni või osakonna tasandil; FTE TO AI töö-skaneering vastab sellele küsimusele just sellel tasandil.

Mida saate nüüd teha

Mõõtme kaalumine ei ole seega kindel suurus, ja tõenditeta skoor ei ole skoor, millele toetuda. Mida saab teha: pange kõrvuti väited, millel te arvate võitvat, ja kontrollige, millised neist on tegelikult tõenditega kaitstavad. Seda teeb tasuta dimensioonikontroll. Te nimetate, millel te arvate võitvat, ja näete, millised neist väidetest peavad paika, samamoodi nagu oma kvaliteedi kohta käiva väite põhjendamisel. Täielik benchmark koos täieliku tõendusmaatriksiga teie võrdlusgrupi kohta on valmimisel.