Tootelehekülg lubab. Dokumentatsioon kirjeldab. Kes loeb juhendit, API-viidet või muudatuste logi, ei loe seda, mida konkurent väidab suutvat, vaid seda, mida kasutaja tegelikult peab tegema, et toode töötaks. See erinevus muudab dokumentatsiooni üheks väheseks allikaks, mis räägib midagi võrdlusest ühel mõõtmel, mitte ettevõtte tajutud küpsusest.
Põhjus, miks see nüüd asjakohane on, ei ole see, et dokumentatsioon on muutunud. See on see, et mõõtmed, millel konkurendid üksteist ületavad, muutuvad, kui AI võtab osa alusprotsessist üle. Tarneaeg oli pikalt personali küsimus: rohkem inimesi planeerimises, lühem läbimisaeg. Kui planeerimisprotsessi teostab suuresti mudel ja inimene hindab ainult erandeid, ei ole tarneaeg enam personali küsimus, vaid mudeli küsimus. Kes seda ei mõista, võrdleb konkurente endiselt vanal skaalal, samal ajal kui võitev mõõde on nihkunud.
Dokumentatsioonis, mida on väärt lugeda, kordub kolm liiki viiteid:
Need viited ei ole turundusväite tõestus. Need on tootepõhise otsuse tõestus, mis muudab need väärtuslikumaks kui pressiteade samal teemal.
Dokumentatsioon jääb sageli tootest maha. Funktsioon, mis on muutunud AI-põhiseks, võib olla ikka kirjeldatud vanade, käsitsi tehtavate sammudega, kuna keegi ei ole teksti uuendanud. Vastupidine juhtub ka: dokumentatsioon, mis räägib „intelligentsest” või „automaatsest” töötlemisest, samal ajal kui alusloogika on kindel reeglistik ilma ühegi õppiva elemendita. Sõna „automaatne” dokumentatsioonis ei tähenda AI-d; see tähendab ainult, et sellel ei klõpsa enam inimene.
Teine lõks on ulatuse segiajamine olemasoluga. API, mis pakub klassifitseerimisfunktsiooni, ei ütle midagi selle kohta, kui suur osa koguvahetusest tegelikult seda teed läbib võrreldes sellega, kui palju läheb ikka käsitsi erandite käsitlemise kaudu. See sõltub konkurendi kliendibaasi kasutuselevõtust, mudeli treenimiseks kasutatud andmestiku suurusest ja sellest, kui kaua funktsioon on juba saadaval olnud. Selle kontekstita on leitud parameeter viide, mitte protsent.
Dokumentatsioon muutub aeglaselt. Enamiku toodete puhul piisab kord kvartalis tehtavast kontrollist, et tuvastada struktuurseid nihkeid; iganädalane lugemine annab harva uut infot, kuna dokumentatsiooni väljalasked ei toimu igapäevaselt. Konkurendi puhul, kes on just teatanud suurest väljalaskest, on kohene kontroll mõttekam kui kindla tsükli ootamine, kuna just väljalaskete ajal käsitsi tehtavad sammud kaovad või API-d laienevad.
Dokumentatsioon annab tehnilise kihi, kuid ei ütle midagi selle kohta, kuidas kliendid seda funktsionaalsust kogevad, mida enda müügiinimesed sellest teavad, või kuidas turg sellele ostuotsuse tegemisel reageerib. Sama muster, kus AI võtab tööd osaliselt üle, jätab osa järelevalve alla ja jätab osa inimeste hooleks, on nähtav ka mujal: pakkumiste ja hangete nõuetes ja hindamistes, selles, mida kliendiarvustused ütlevad tarnimise kiiruse ja järjepidevuse kohta, ja selles, mida enda müügiinimesed konkurentide kohta juba ammu telefonis kuulevad. Kellel tuleb pärast ülevõtmist otsustada, kumb kahest organisatsioonist millisel mõõtmel edestab, leiab sarnase lähenemise selles, kuidas seada kahe liidetud osapoole positsioon ühele joonele.
Alusküsimus ei ole see, mida konkurent avaldab, vaid see, milline töö teie enda ettevõttes on tegelikult AI-le üle antav; sellele vastatakse ülesande kaupa FTE TO AI töö skaneerimisega.
Nimetage kaks või kolm mõõdet, millel arvate võitvat konkurenti, kelle dokumentatsiooni te just lugesite. Tarneaeg, täpsus, muudatustele reageerimise kiirus: mida ka nimetate, kontrollige, kas see väide seisab endiselt vanal skaalal või uuel. Tasuta mõõtme kontroll näitab, milliseid neist väidetest saab tõenditega kaitsta ja millised põhinevad eeldusel. Täielik võrdlusalus koos mõõtmepõhise tõendimaatriksiga on valmimisel.