Kada kupci u odluci o nabavi uzimaju u obzir održivost, ne uspoređuju vaše namjere nego vaš dokaz. Broj CO2 po proizvodu, analizu opskrbnog lanca, certifikat koji odgovara normi kupca, odgovor na upitnik o održivosti koji je usklađen s ostatkom vašeg dosjea. Tu dimenziju ne pobjeđuje nužno tvrtka s najboljim temeljnim učinkom. Često je to tvrtka koja dokaz brže i dosljednije stavi na stol u trenutku kada kupac to zatraži.
Upravo je tu težina posla: prikupljanje podataka iz nabave, proizvodnje i logistike, njihovo agregiranje u broj po proizvodu ili usluzi, i održavanje tog broja sljedivim čim revizor ili kupac postavi dodatna pitanja. Do nedavno je to bio posao za koji su bili potrebni ljudi koji su tjednima radili na proračunskim tablicama, izjavama dobavljača i ručnim provjerama. To je određivalo koliko brzo ste mogli odgovoriti na natječaj sa zahtjevima u pogledu održivosti.
Posao iza održivosti kao prodajnog argumenta grubo se sastoji od tri sloja. Prvo, prikupljanje osnovnih podataka: potrošnja energije, materijalni tokovi, kilometraža prijevoza, podaci o otpadu. Drugo, prevođenje tih podataka u normu ili standard koji kupac prepoznaje, poput CO2 otiska po jedinici ili ocjene prema sektorskom okviru. Treće, potkrepljivanje: možete li dokazati odakle broj potječe kada ga netko provjeri.
Prvi sloj velikim je dijelom pitanje otključavanja podataka i njihovog dosljednog strukturiranja, a za to se AI sve više koristi za automatsko prepoznavanje i spajanje podataka iz računa, portala dobavljača i internih sustava. Drugi sloj, prevođenje u normu, pomiče se prema modelu u kojem AI izrađuje prvu klasifikaciju, a čovjek tu klasifikaciju odobrava ili odbija s razlogom, jer se norme razlikuju po kupcu i sektoru, a pogrešna primjena ima posljedice za vjerodostojnost broja. Treći sloj, potkrepljivanje kod revizije, zasad ostaje ljudski posao: netko mora moći objasniti zašto je broj točan, ne samo da ga je sustav izračunao.
Čim je prikupljanje i agregiranje podataka o održivosti velikim dijelom automatizirano, mijenja se ono što čini razliku. Prije je pobjeđivala tvrtka s najvećim namjenskim osobljem za izvještavanje o održivosti: više ljudi, više kapaciteta za odgovaranje na upite. Kada se taj kapacitet oslobodi zato što se veliki dio prikupljanja odvija samostalno, razlika se pomiče prema kvaliteti temeljnih podataka i prema brzini kojom tvrtka može odgovoriti na novi upit kupca bez pokretanja novog projekta.
Ovo se ne odvija svugdje istim tempom. Tvrtka s uređenim izvornim podacima, standardiziranim procesima nabave i jasnom strukturom opskrbnog lanca može taj posao brže prepustiti automatizaciji nego tvrtka gdje su isti podaci raspršeni po zasebnim sustavima i osobnom znanju zaposlenika. Razlika, dakle, nije u volji za automatizacijom, nego u tome koliko su temeljni podaci već dostupni. Onaj tko to ima uređeno, može na pitanje o održivosti u natječaju odgovoriti brže i s više detalja od konkurenta koji brojke još ručno traži i sastavlja. Ta se razlika mjeri u trajanju obrade i u tome koliko se od zatraženog potkrepljenja stvarno isporuči, a ne u marketinškoj tvrdnji.
Kada zbog ove promjene dođu na red odluke o osoblju, za njih vrijede zasebni pravni zahtjevi; to je stvar poslodavca, a nije predmet usporedbe konkurentskih pozicija.
Održivost rijetko u odluci o nabavi stoji sama za sebe. Često se vaga zajedno s drugim dimenzijama, a ista se promjena odvija i tamo: kako automatizacija revizorskog rada mijenja usporedivost certifikata, što za konkurentsku poziciju znači kada se procjene garancije i rizika mogu brže potkrijepiti, i zašto tvrdnje o održivosti u marketinškim tekstovima među konkurentima često zvuče zamjenjivo. Onaj tko istovremeno promatra više ovih dimenzija, vidi da tvrtke koje prednjače to obično čine na više od jedne fronte, jer je temeljna vještina rukovanja podacima prenosiva između dimenzija.
Pitanje koji dio ovog posla u vašoj vlastitoj tvrtki AI stvarno može preuzeti, i koji dio ostaje nadzor ili ljudski rad, nije moguće odgovoriti općenito. To ovisi o tome kako su vaši podaci sada organizirani i koje norme vaši kupci primjenjuju. Na to se pitanje odgovara po zadatku, putem radne provjere tvrtke FTE TO AI.
Da biste znali je li održivost dimenzija na kojoj pobjeđujete ili gubite, prvo mora biti jasno na čemu tvrdite da pobjeđujete i je li to moguće potkrijepiti dokazom. U besplatnoj provjeri dimenzija navodite na čemu smatrate da pobjeđujete, i vidite koju je od tih tvrdnji moguće braniti dokazom. Potpuni benchmark, s vašom pozicijom i pozicijom vaše skupine usporedivih tvrtki na svim dimenzijama koje odlučuju o poslu, u izradi je.