Kupac koji dvoji između dva dobavljača u nekom trenutku postavi konkretno pitanje. Radi li ovo s tom drugom aplikacijom? Što se događa kod ovog opterećenja, ovog protokola, ove iznimke? Odgovor u tom trenutku često odlučuje više nego ponuda koja već leži na stolu. Tehničko znanje na većini b2b tržišta nije samo znanje kao takvo, nego brzina i preciznost s kojom to znanje u pravom trenutku dođe do pravе osobe. Dobavljač koji u roku od sat vremena dade utemeljen odgovor pobjeđuje dobavljača kojem su potrebna tri dana, čak i ako je temeljno znanje kod obje strane jednako.
To je razlog zašto tehničko znanje stoji kao dimenzija u ovom benchmarku: ne zato što pobjeđuje najpametnija glava, nego zato što pobjeđuje vrijeme protoka od znanja do odgovora.
Iza svakog tehničkog odgovora stoji lanac. Neko prepozna pitanje, potraži relevantnu specifikaciju ili iskustvo, prevede to u situaciju kupca, i provjeri je li odgovor točan prije nego što izađe. U mnogim tvrtkama taj lanac ide preko malog broja ljudi koji imaju znanje u glavi i nisu uvijek dostupni. U drugim tvrtkama taj lanac je zapisan u dokumentaciji, povijesti slučajeva i pravilima odlučivanja koje može konzultirati i neko drugi.
Ta razlika određuje koliko se posla može preuzeti. Ono što postoji kao zapisan tekst, sustav može pretražiti i sažeti. Ono što postoji samo u glavi senior inženjera, to ne može, sve dok to netko ne zapiše.
Tri kategorije koje se svugdje ponavljaju vrijede i ovdje bez iznimke. Traženje i sažimanje postojećih specifikacija, priručnika i prijašnjih odgovora posao je koji sustav može preuzeti, uz uvjet da temeljna dokumentacija postoji i da se održava aktualnom. Prevođenje generičkog odgovora u konkretnu situaciju kupca, uključujući procjenu vrijedi li iznimka ili ne, posao je kod kojeg sustav može ponuditi prijedlog, ali stručna osoba ga odobrava ili odbija s razlogom. Procjena situacije za koju ne postoji precedent i dalje je posao ljudi.
Pomak nije u samom znanju, nego u tome ko prve dvije kategorije danas već radi s podrškom sustava, a ko to još radi potpuno ručno. Tvrtka u kojoj prvo pitanje kupca u roku od petnaest minuta dobije koncept odgovora koji inženjer samo provjeri, konkurira drugom brzinom od tvrtke u kojoj to isto pitanje završi u redu čekanja jednog specijalista. To nije razlika u znanju. To je razlika u tome koliko je pripremnog posla već preuzeto.
Razlika rijetko leži u volji za promjenom, a češće u stanju temeljnih informacija. Sustav može brzo i pouzdano odgovoriti samo ako postoji nešto što se može pretražiti: strukturirana dokumentacija, dosljedna povijest prijašnjih pitanja i odgovora, jasna pravila odlučivanja za granične slučajeve. Tvrtke koje te informacije već godinama vode jer su im bile potrebne interno za uvođenje novih zaposlenika ili osiguranje kvalitete, time su usput već postavile i temelj za ubrzanje pomoću AI-a. Tvrtke u kojima se to znanje prenosi uglavnom usmeno, prvo trebaju korak zapisivanja prije nego što sustav s tim može nešto učiniti.
To nema veze s veličinom tvrtke ili brojem zaposlenih specijalista. Mali tim s dobro dokumentiranim znanjem može reagirati brže od velikog odjela u kojem je znanje rasparčano po glavama. To ovu dimenziju čini i onom na kojoj se redoslijed na tržištu može promijeniti, neovisno o tome ko je povijesno imao najveće tehničko ime.
Kupac ne vidi ko koristi AI a ko ne. Kupac primjećuje samo rezultat: koliko brzo tehničko pitanje dobije konkretan, točan odgovor, i koliko je taj odgovor dosljedan kada se to pitanje drugi put postavi drugoj kontakt osobi. Tvrtka koja se oslanja na pojedinačnog specijalista postiže promjenjive rezultate, ovisno o tome ko je taj dan dostupan. Tvrtka kod koje odgovor dolazi iz zajedničke, pretraživе baze znanja, postiže stabilnije rezultate, sa ili bez intervencije sustava.
Ova stabilnost se može mjeriti zajedno s drugim aspektima usporedbe, kao što su vrijeme odgovora na pitanja kao konkurentska prednost, mjera u kojoj su digitalni procesi već međusobno usklađeni, i što tekstovi natječaja za posao konkurenta otkrivaju o tome na što se interno usmjeravaju. Tehničko znanje rijetko stoji samo za sebe; ono pobjeđuje ili gubi u kombinaciji s ostatkom igraćeg polja.
Pitanje preuzima li AI u nekoj tvrtki već dijelom odgovaranje na pitanja, samo po sebi malo govori o kvaliteti temeljnog kadra i ništa o tome što bi poslodavac s tim trebao učiniti u vezi s pojedinačnim radnim mjestima; za to vrijede zasebni zakonski zahtjevi koji se ovdje ne obrađuju. Ono što se može odgovoriti jest: koji dio tehničkog protoka pitanja u konkretnoj tvrtki se, s obzirom na stanje dokumentacije, može ubrzati. Na to se pitanje odgovara po zadatku pomoću radne skenerske analize FTE TO AI.
Prije nego što cjeloviti benchmark s peer-ocjenama bude dostupan, možete provjeriti je li tvrdnja koju već sada iznosite o tehničkom znanju održiva. Onaj tko preciznost ili brzinu koristi kao razlikovnu prednost, može tu tvrdnju provjeriti postoji li ta razlika i dokazivo i staviti je uz druge tvrde faktore, kao što su certifikati kao dokaziv dokaz kvalitete. Besplatna provjera dimenzija omogućuje vam da imenujete ono na čemu smatrate da pobjeđujete, i pokazuje koje se od tih tvrdnji mogu braniti dokazom. Cjeloviti benchmark je u izradi.