Garancija i preuzimanje rizika su obećanje koje dobavljač daje o tome što se događa kada nešto pođe po zlu. Koliko dugo traje garantni rok, što je izuzeto, tko snosi rizik kod reklamacije, i koliko brzo se ta reklamacija rješava. Za kupca je to često presudna stavka u ponudi, upravo zato što je ostatak ponude po cijeni i roku isporuke već usporediv. Tko se ovdje usudi biti velikodušniji od ostalih, dobiva poslove koji su po drugim dimenzijama izjednačeni.
Razlog zašto se nisu svi jednako spremni upustiti u to leži u poslu iza tog obećanja. Garantni rok nije marketinška odluka, to je procjena rizika. Netko mora izračunati koliko često proizvod ili usluga zakaže, koliko prosječno košta reklamacija, i koliko ima prostora u marži da se to podnese. Taj se posao tradicionalno obavljao na temelju iskustva i uzoraka: risk manager koji pregledava reklamacije iz prošle godine i na temelju toga preporučuje rok. Sporije nego što tržište traži, i s maržom koja je prije previše oprezna nego precizna.
Iza svakog garantnog uvjeta stoji lanac zadataka. Prikupljanje i kategorizacija povijesti reklamacija. Prepoznavanje obrazaca kvarova po proizvodu, po segmentu kupaca, po uvjetima korištenja. Izračun troška preuzimanja rizika kako bi se vidjelo koliko velikodušnija garancija zapravo košta. I zatim prevođenje tog uvjeta u tekst koji je pravno održiv i komercijalno privlačan.
Ovo je upravo vrsta posla u kojoj se tri kategorije preuzimanja od strane AI-ja isprepliću. Pretraživanje podataka o reklamacijama i prepoznavanje obrazaca u njima posao je koji sustav danas već uglavnom može preuzeti, uz uvjet da podaci postoje i da se dostavljaju strukturirano. Prevođenje tih obrazaca u konkretan proračun rizika po liniji proizvoda obično se odvija uz nadzor: model daje prijedlog, risk manager ga odobrava ili korigira, s obrazloženjem. A određivanje koji rizik je organizacija spremna preuzeti iznad računskog ishoda ostaje ljudski posao, jer je to izbor o strategiji i reputaciji, a ne o vjerojatnosti.
Razlika nije u samom garantnom roku, nego u tome kako on nastaje i koliko se brzo primjenjuje. Dobavljač koji može izračunati obrasce reklamacija po liniji proizvoda ili čak po kupcu može diferencirati: velikodušnija garancija tamo gdje je rizik nizak, strožiji uvjeti tamo gdje je rizik visok, umjesto jednog roka za sve. To se kupcu odmah odražava u ponudi, i to je upravo vrsta razlike koja je već vidljiva kod kako AI mijenja konkurenciju na brzini ponuda, gdje se odvija ista promjena od ručne procjene prema izračunatom prijedlogu.
Druga primjetna razlika nalazi se u samoj obradi reklamacije. Dok se procjena rizika odvija unaprijed, procjena štete odvija se naknadno, i taj se proces također mijenja: prvu trijažu i formiranje dosjea sustav može preuzeti, dok konačna odluka o priznavanju ostaje kod djelatnika. Kupac koji unutar nekoliko dana umjesto tjedana zna na čemu je, to doživljava kao dio iste garancije, iako je formalno riječ o drugom procesu.
Hoće li organizacija već iskoristiti ovu promjenu ne ovisi o sektoru, nego o tri stvari: ima li podatke o reklamacijama u obliku koji sustav može čitati, postoji li risk manager spreman uzeti prijedlog modela kao polazište umjesto kao prijetnju, te je li marža na proizvodu dovoljno velika da se eksperimentira s preciznijim garancijama. Tvrtka čiji su dosjei o reklamacijama još uvijek na papiru ili u odvojenim proračunskim tablicama može imati istu ambiciju kao vodeći igrač u peer grupi, a ipak zaostajati godinama, jednostavno zato što nedostaje temelj.
Ovo se tiče i načina na koji se rizici cijene, a time izravno i pitanja koju prednost AI donosi kod cijene: preciznija procjena rizika omogućuje precizniju cijenu bez pritiska na maržu. Tko ovdje ne preuzme prednost dok konkurenti to već rade, gubi, a da to odmah ne primijeti, na isti način kako je opisano kod zašto tvrtke sve češće gube na cijeni.
Ovome treba dodati napomenu. Ako procjena rizika dotiče odluke o osoblju, na primjer kad je potrebno manje ljudi za procjenu reklamacija, za to vrijede vlastiti zakonski zahtjevi. To nije dio ove usporedbe i ovdje se ne ocjenjuje.
Temeljno pitanje nije je li garancija snažan prodajni argument, to je poznato. Pitanje je koji je dio posla iza toga u vašoj organizaciji već pomaknut na sustav uz nadzor, a koji dio se još u potpunosti oslanja na iskustvo i uzorkovanje. Isto se pitanje pojavljuje nakon spajanja ili preuzimanja, gdje se dvije politike garancije moraju usporediti jedna s drugom, što se obrađuje kod kako usporediti svoju poziciju nakon preuzimanja.
Koji se posao u vašoj tvrtki doista može prepustiti AI-ju razlikuje se po zadatku i po liniji proizvoda, i upravo to radna analiza tvrtke FTE TO AI mapira po zadatku.
Odredite na čemu mislite da pobjeđujete kod garancije i preuzimanja rizika: je li to rok, pokriće, brzina rješavanja reklamacije. Besplatna provjera dimenzije pokazuje koje se od tih tvrdnji mogu dokazati u odnosu na vašu peer grupu. Puni benchmark je u izradi.