U prerađivačkoj industriji posao se velikim dijelom nalazi u tri toka: predfazi kalkulacije i ponude, planiranju i vođenju proizvodnje na podu hale, te kontroli kvalitete koja određuje je li narudžba dovoljno dobra za otpremu. Uz to postoji posao vezan za same strojeve i materijale: održavanje, nabava sirovina i administracija oko certifikacije i sljedivosti. Koji od tih tokova troši najviše sati razlikuje se od tvrtke do tvrtke i od vrste proizvoda, ali ishod poslovnog dogovora rijetko određuje tok s najmanje sati.
Okolnosti koje usmjeravaju ishod dijelom su tehničke, a dijelom ljudske. Ponuda mora odgovarati stvarnom roku isporuke, a ne fiksnoj marži koja slučajno najčešće izlazi točna. Rok isporuke dobar je onoliko koliko je dobro planiranje koje ga određuje, a to planiranje dobro je onoliko koliko su dobri podaci na kojima se temelji. A kvaliteta se u prerađivačkoj industriji ne ocjenjuje na temelju prosjeka, već na temelju odstupanja: one jedne serije s greškom koju klijent pamti.
Pitanje nije preuzima li AI posao u prerađivačkoj industriji, to se već dijelom događa. Pitanje je što to čini s dimenzijom na temelju koje klijent bira između dobavljača. Dok rok isporuke ovisi o zauzetosti planera, pobjeđuje strana s najviše iskusnih ljudi na podu hale. Čim planiranje uglavnom preuzme softver koji izračunava scenarije i tek kod odstupanja traži odobrenje čovjeka, rok isporuke prestaje biti pitanje kapaciteta i postaje pitanje podataka: pobjeđuje onaj s najboljim ulaznim podacima, a ne onaj s najviše planera.
Isto vrijedi za kalkulaciju. Ponuda koja je prije trajala danima jer je netko morao izračunati crteže, sada može dijelom nastati automatski, pri čemu inženjer procjenjuje ishod na nelogična odstupanja. Pobjeđuje li tada strana koja najbrže dostavlja ponudu, ili strana koja najtočnije izrađuje ponudu? To nije svugdje isti odgovor, i baš zato se mijenja usporedba između ponuđača: dimenzija na temelju koje se prije pobjeđivalo i dalje postoji, ali ono što tu dimenziju popunjava nije više ono što je bilo.
Kontrola kvalitete treći je primjer. Vizualna inspekcija koju preuzima AI ne mijenja pitanje traži li klijent kvalitetu, ali mijenja ono što znači "bolje ocjenjivati kvalitetu". Tvrtka koja inspekciju još u potpunosti obavlja ljudima tada se ne natječe više na konzistentnosti ljudskog oka, već na nečem drugom: brzini ispravljanja, transparentnosti oko odstupanja ili jamstvenim rokovima. Onaj koji to ne uvidi, nastavlja se braniti na dimenziji koja više ne broji kao što je nekad brojila.
Ova razlika između tvrtki ne leži u ambiciji, već u tome što se moglo automatizirati s obzirom na njihov asortiman proizvoda i njihove podatke. Proizvodna tvrtka s velikim udjelom serijske proizvodnje i standardiziranih crteža ima veću osnovu da kalkulaciju preuzme automatizacija nego tvrtka koja uglavnom isporučuje proizvode po mjeri kod koje je svaka narudžba nova iznimka. Tvrtka s dugogodišnjim podacima senzora sa strojeva može održavanje učiniti prediktivnim; tvrtka bez takvih podataka mora prvo uložiti prije nego AI tu nešto može preuzeti. Ta se promjena stoga ne odražava na svaku tvrtku istim redoslijedom, što znači da usporediva skupina tvrtki u jednom trenutku sadrži i tvrtke koje već postižu rezultate na novoj dimenziji i tvrtke koje se još brane na staroj.
Dovodi li dobitak u kapacitetu pokretan AI-jem i do smanjenja broja fte, odluka je poslodavca uz vlastite zakonske obveze; ovdje je riječ samo o pitanju koja dimenzija odlučuje o poslu i tko na njoj trenutno postiže rezultate.
Ova se promjena ne odvija samo u prerađivačkoj industriji. Ono što rok isporuke znači kad planiranje preuzme posao transportnih planera pokazuje sličan uzorak, kao i pitanje na čemu se konzultantske tvrtke razlikuju kad su istraživanje i izvještavanje uglavnom automatizirani. Ako prepoznajete dimenziju na kojoj mislite da pobjeđujete, sljedeće je pitanje što ćete učiniti ako se pokaže da je konkurent tu već ispred vas: što učiniti kod zaostatka na dimenziji koja odlučuje o poslu za to daje pristup.
Osnovno pitanje koji je posao u vašoj tvrtki stvarno moguće prepustiti AI-ju, odgovara se po zadatku putem radne analize (werkscan) tvrtke FTE TO AI.
Prije nego što se branite na nekoj dimenziji, dobro je znati je li ta dimenzija još uvijek ono što je bila, i je li vaša tvrdnja o njoj održiva. Tvrdnja kao "mi smo brži" ili "mi smo precizniji" vrijedi samo ako se može potkrijepiti; kako to funkcionira opisano je u kako potkrijepiti tvrdnju o vlastitoj kvaliteti. Uz besplatnu provjeru dimenzija (dimensiecheck) određujete na čemu mislite da pobjeđujete i vidite koja se od tih tvrdnji može braniti dokazima. Potpuni benchmark, s vašom pozicijom i pozicijom vaše usporedive skupine na svakoj dimenziji, u izradi je.