Obećano vrijeme isporuke proizlazilo je iz popunjenosti kapaciteta: koliko je ljudi bilo dostupno za planiranje naloga, obradu iznimaka i obavještavanje klijenata kada bi nešto pošlo po zlu. Tko je imao više kapaciteta, mogao je brže reagirati i time obećati kraće vrijeme isporuke. To je bilo igralište, i na tom igralištu je komercijalno odgovorna osoba približno znala gdje stoji u odnosu na konkurenciju: popunjenost kapaciteta je vidljiva, ili se može procijeniti.
Ta pretpostavka ne vrijedi svugdje više. Gdje planiranje, obradu naloga i ažuriranja za klijente uglavnom obavlja AI, vrijeme isporuke više nije funkcija broja ljudi koji radi, nego kvalitete uređenja sustava koji stoji u pozadini. Dvije tvrtke s jednakim brojem zaposlenika mogu tako obećati potpuno različita vremena isporuke. To nije slika budućnosti: to se događa danas, kod jedne tvrtke već, kod druge još ne.
Iza obećanog vremena isporuke stoji niz zadataka koji se dijele u tri kategorije.
Dio može AI potpuno preuzeti: kombiniranje stanja zaliha, proizvodnog kapaciteta i vremena transporta u ostvariv datum isporuke je proračunski posao, a proračunski posao je upravo ono u čemu je AI sustavno brži i konzistentniji od plannera koji to radi uz druge zadatke.
Dio se odvija uz ljudski nadzor: kod poremećaja — dobavljača koji ispadne, naloga koji odstupa od obrasca — AI može predložiti prilagođeno vrijeme isporuke, ali netko to prijedlog odobrava ili odbija, s razlogom. Brzina tog odobravanja određuje koliko brzo novo obećanje dolazi do klijenta.
Dio ostaje ljudski posao: klijent koji zove jer je isporuka dvaput odgođena želi objašnjenje i procjenu koja ide dalje od pritiska na dugme. Koliko je takvog razgovora još potrebno, ovisi o tome koliko dobro već funkcioniraju prve dvije kategorije — što manje poremećaja prođe neprimijećeno, to je manje ovakvih razgovora potrebno.
Razlika između tvrtki nije u tome koriste li AI, nego u tome što je već povezano. Sustav planiranja koji je odvojen od evidencije zaliha donosi malu korist, koliko god napredan bio model koji stoji u pozadini. Tvrtka kod koje su podaci o nalozima, zalihama i transportnom planiranju već povezani, može odmah preko toga postaviti model planiranja i smanjiti vrijeme isporuke. Tvrtka kod koje ti podaci leže u odvojenim sustavima i proračunskim tablicama, mora to prvo dovesti u red prije nego se nešto može automatizirati.
To objašnjava zašto se ta promjena ne odvija svugdje jednako brzo, i zašto dva konkurenta na istom tržištu s jednakim brojem zaposlenika mogu ipak obećati različita vremena isporuke. To ništa ne govori o tome koliko ljudi radi ili bi trebalo raditi; to je zasebno pitanje s vlastitim zakonskim zahtjevima, koje se ovdje ne obrađuje.
Kada vrijeme isporuke prelazi s pitanja popunjenosti kapaciteta na pitanje sustava, mijenja se i osnova po kojoj uspoređujete konkurente. Pitati koliko ljudi radi na planiranju danas govori malo. Relevantnije je hoće li konkurent konzistentno postizati obećana vremena isporuke, koliko brzo prilagođava kod poremećaja, i je li to već vidljivo na prvoj liniji u tome koliko sigurno se usudi navesti datum isporuke.
To je istovremeno jedno od mjesta gdje kako doći do korisnih informacija o konkurentima koji ne objavljuju brojke postaje relevantno: vrijeme isporuke je jedna od rijetkih dimenzija koja se u praksi može provjeriti, putem vlastitih naloga ili signala klijenata, čak i bez toga da konkurent o tome objavljuje brojke.
Vrijeme isporuke nije odvojeno od drugih dimenzija. Kraće vrijeme isporuke koje dolazi uz više pogrešaka nije dobitak; kako se ta dva odnose jedno prema drugome, vraća se u kako AI mijenja konkurenciju u pogledu kvalitete. A vrijeme isporuke koje je kratko samo kod standardnih naloga govori nešto drugo od vremena isporuke koje ostaje postojano i kod širokog asortimana, kao što je razmotreno u kako AI mijenja konkurenciju u pogledu širine asortimana. Tko u vlastitom marketingu i marketingu konkurenata prije svega nailazi na prepoznatljiva obećanja o brzini bez razlikovanja, prepoznaje obrazac iz zašto svi konkurenti u svojim obećanjima zvuče isto.
Na pitanje je li vrijeme isporuke u vašoj tvrtki pitanje popunjenosti kapaciteta ili već pitanje sustava, teško je odgovoriti s općim pogledom; koji posao iza toga stvarno može preuzeti AI, odgovara se po zadatku pomoću radne procjene (werkscan) FTE TO AI.
Za usporedbu s konkurentima prvi korak je manji: odredite na čemu smatrate da pobjeđujete po vremenu isporuke, te besplatnom provjerom dimenzije provjerite koje se od tih tvrdnji mogu obraniti dokazima. Potpuni benchmark, s ocjenama i matricom dokaza po dimenziji, je u izradi.