A digitális érettség az a dimenzió, amelyen az ügyfelek megítélik, hogy egy beszállító rendszerek szempontjából megfelel-e számukra: van-e ügyfélportál, generálhatók-e ajánlatok automatikusan, van-e API-kapcsolat a beszerzési rendszerekkel, működik-e a számlázás manuális köztes lépés nélkül. Éveken át ez elsősorban it-költségvetés és egy it-részleg létszámának kérdése volt. Aki több emberrel és több pénzzel rendelkezett, több mindent épített. Ez a feltételezés most nyomás alá kerül.
A digitális érettség minden megjelenési formája mögött munka áll: kapcsolatok építése és karbantartása, ügyfélportálok kialakítása, API-dokumentáció írása, integrációk tesztelése, hibaüzenetek felügyelete, amikor egy kapcsolat elakad. Ez a munka korábban három típusra oszlott: annak meghatározása, mit kell építeni, az építés maga, és annak karbantartása. Mindhárom szakértői órákat igényelt, és ezek az órák szűkösek és költségesek voltak.
Az elmozdulás nem abban áll, hogy "az AI digitálisan érettebbé teszi a vállalatokat" mint homályos ígéret, hanem konkrét feladatokban, amelyek elmozdulnak a mindenhol visszatérő három kategória között: feladatok, amelyeket az AI teljesen átvesz, feladatok, amelyeket az AI emberi felügyelettel végez, és feladatok, amelyek emberi munka maradnak.
A szabványos kapcsolatokhoz, teszt-scriptekhez és alapdokumentációhoz szükséges kód részben AI által generálható. Annak megítélése, hogy egy kapcsolat helyesen működik-e egy ügyfél konkrét kontextusában, az ő ERP-rendszerének sajátosságaival, továbbra is felügyeletet igényel: valaki, aki jóváhagy vagy elutasít, indoklással. És az a döntés, mely integrációk kapjanak stratégiai prioritást, emberi munka marad, csakúgy mint az ügyféllel folytatott beszélgetés arról, mit jelent egy kapcsolat az ő folyamatuk számára.
Ez azt eredményezi, hogy az "szeretnénk egy kapcsolatot" és a "a kapcsolat működik" közötti idő lecsökkenhet a munka azon részénél, amely átvehető, míg az a rész, amely felügyeletet vagy egyeztetést igényel, körülbelül ugyanannyi ideig tart. Azok a vállalatok, ahol az első rész a teljes átfutási idő nagy hányadát jelentette, több különbséget tapasztalnak, mint azok, ahol mindig is az ügyféllel való egyeztetésről szólt a dolog.
A különbség az elmozdulást már kihasználó és az azt nem kihasználó vállalatok között ritkán az ugyanahhoz a technológiához való hozzáférésben rejlik. Abban rejlik, hogy a digitális érettség mögötti munka már fel van-e osztva olyan részekre, amelyeket az AI átvehet, olyan részekre, amelyek felügyeletet igényelnek, és olyan részekre, amelyek emberi munka maradnak. Ahol ez a felosztás még nem történt meg, minden marad a mindig is szükséges szakértői óráknál, még az a rész is, amely mostanra gyorsabban is elvégezhető lenne.
Ez azzal jár, hogy a digitális érettség olyan dimenzióvá válik, amelyen a versenytársak közötti összevetés eltolódhat anélkül, hogy bármelyikük többet fektetett volna it-létszámba. Egy kisebb költségvetésű, de jobban felosztott folyamattal dolgozó versenytárs ugyanolyan gyorsan tud szállítani egy ügyfélportált vagy API-kapcsolatot, mint egy nagyobb csapattal, de még a régi felosztás szerint működő versenytárs.
Egy ügyfél ezt nem egy weboldalon szereplő állításon érzi meg, hanem az időn: milyen gyorsan jön létre egy kapcsolat a saját rendszerükkel, milyen gyorsan oldódik meg egy hibaüzenet, egy ajánlat automatikusan egyezik-e a korábban megbeszéltekkel. Ezek azok a pillanatok, amikor a digitális érettség valami mérhetővé fordul le, és amikor egy olyan állítás, mint "mi digitálisan messzire jutottunk", megáll vagy nem áll meg a lábán.
Ez az oka annak is, hogy ez a dimenzió nem áll elszigetelten más összevetési szempontoktól. Amit egy beszállító állít a beszerzők által feltételként meghatározott tanúsításokról, gyakran összefügg azzal, hogy rendszereik mennyire jól tudják ezeket a tanúsításokat is igazolni. És az, mennyire könnyű egy ügyfélnek üzletet kötni, nagyrészt a digitális érettség összesítése: mit változtat az AI az üzletkötés könnyűségén ezt az összefüggést részletesebben leírja. A földrajzi elterjedés is szerepet játszik, mivel egy jól összekapcsolt rendszer könnyebben szolgál ki több telephelyet vagy országot, amint az olvasható a mit változtat az AI a földrajzi lefedettségen alapuló versenyen című írásban.
Ahhoz, hogy tudja, egy digitális érettségről szóló állítás megkülönböztető-e, azt szembe kell állítani azzal, amit hasonló vállalatok már megtesznek. Ez egy gondosan összeállított összevetési csoportot igényel; hogyan állítanak össze egy peer groupot meghatározza, hogy ez az összevetés mond-e valamit. Ezt követően az a kérdés, van-e olyan tér, amelyet senki sem tölt ki abban a csoportban, amit egy white space-elemzés tár fel.
Az alapkérdésre, hogy egy adott vállalatnál mely munka valóban átvehető AI által, feladatonként ad választ az FTE TO AI munkaszkennere.
Ez nem érinti a személyzettel kapcsolatos döntéseket; aki ezen gondolkodik, saját jogi követelményekkel áll szemben, amelyeket itt nem tárgyalunk.
Nevezze meg, min gondolja, hogy nyer a digitális érettség terén, és vizsgálja meg, hogy ez az állítás megáll-e a peer groupjával szemben. Az ingyenes dimenzióellenőrzéssel ezt fel tudja mérni: megnevezi állításait, és látja, melyek védhetők bizonyítékkal. A teljes benchmark készül.