Ha a vevők a fenntarthatóságot is figyelembe veszik egy beszerzési döntésnél, nem a szándékait hasonlítják össze, hanem a bizonyítékait. Egy CO2-adat termékenként, egy ellátási lánc elemzés, egy tanúsítvány, amely megfelel a vevő normájának, egy válasz egy fenntarthatósági kérdőívre, amely egyezik a többi dokumentumával. Aki ezt a dimenziót megnyeri, nem feltétlenül az a vállalat, amelynek a legjobb az alapul szolgáló teljesítménye. Gyakran az a vállalat nyer, amelyik gyorsabban és következetesebben teszi le a bizonyítékot abban a pillanatban, amikor a vevő rákérdez.
Pontosan itt van a munka: adatok gyűjtése a beszerzésből, a gyártásból és a logisztikából, ezek összesítése egy termékenkénti vagy szolgáltatásonkénti adattá, és ennek az adatnak a nyomon követhetővé tétele, amint egy auditor vagy vevő rákérdez. Egészen a közelmúltig ez olyan munka volt, amelyhez emberekre volt szükség, akik heteket töltöttek táblázatokkal, beszállítói adatszolgáltatásokkal és kézi ellenőrzésekkel. Ez határozta meg, milyen gyorsan tudott reagálni egy fenntarthatósági követelményeket tartalmazó pályázatra.
A fenntarthatóság mint értékesítési érv mögötti munka nagyjából három rétegből áll. Először is az alapadatok gyűjtése: energiafogyasztás, anyagáramok, szállítási kilométerek, hulladékadatok. Másodszor ezeknek az adatoknak az átfordítása egy olyan normára vagy szabványra, amelyet a vevő felismer, mint például egy egységenkénti CO2-lábnyom vagy egy ágazati keretrendszer szerinti pontszám. Harmadszor az alátámasztás: tudja-e igazolni, honnan származik egy adat, ha valaki ellenőrzi.
Az első réteg nagyrészt az adatok feltárásáról és következetes strukturálásáról szól, amihez egyre inkább AI-t alkalmaznak, hogy automatikusan felismerje és összesítse a számlákból, beszállítói portálokból és belső rendszerekből származó adatokat. A második réteg, a normára történő átfordítás, egy olyan modell felé mozdul el, amelyben az AI elkészíti az első besorolást, majd egy ember jóváhagyja vagy indokolással elutasítja azt, mivel a normák vevőnként és ágazatonként eltérnek, és egy hibás alkalmazásnak következményei vannak az adat hitelességére nézve. A harmadik réteg, az auditálásnál szükséges alátámasztás, egyelőre emberi munka marad: valakinek meg kell tudnia magyarázni, miért helyes egy adat, nem csupán azt, hogy egy rendszer számította ki.
Amint a fenntarthatósági adatok gyűjtése és összesítése nagyrészt automatizálttá válik, megváltozik az, ami megkülönböztető. Korábban az a vállalat nyert, amelyiknek a legnagyobb dedikált csapata volt a fenntarthatósági jelentéstételre: több ember, több kapacitás a megkeresések megválaszolására. Ha ez a kapacitás felszabadul azáltal, hogy a gyűjtőmunka nagy része önmagától megtörténik, a megkülönböztető tényező eltolódik az alapul szolgáló adatok minősége és aszerint, hogy egy vállalat milyen gyorsan tud egy új vevői kérdésre válaszolni anélkül, hogy új projektet kellene indítania.
Ez nem mindenhol azonos ütemben történik. Egy vállalat, amelynek rendezettek az alapadatai, szabványosított beszerzési folyamatai és egyértelmű ellátási lánc struktúrája van, gyorsabban tudja ezt a munkát átvetetni, mint egy olyan vállalat, ahol ugyanezek az adatok szétszórtan, különálló rendszerekben és a munkatársak személyes tudásában találhatók. A különbség tehát nem az automatizálásra való hajlandóságban rejlik, hanem abban, mennyire hozzáférhetők már az alapul szolgáló adatok. Aki ezt rendben tartja, gyorsabban és részletesebben tud válaszolni egy pályázatban feltett fenntarthatósági kérdésre, mint egy versenytárs, aki még kézzel gyűjti össze az adatokat. Ez a különbség mérhető az átfutási időben és abban, mennyi a kért alátámasztásból ténylegesen leszállítható, nem pedig egy marketingállításban.
Ahol ennek az elmozdulásnak a következtében személyzeti döntések merülnek fel, azokra saját jogi követelmények vonatkoznak; ez a munkáltató ügye, nem a versenypozíciók összehasonlításáé.
A fenntarthatóság ritkán áll önmagában egy beszerzési döntésben. Gyakran más dimenziókkal együtt mérlegelik, és ugyanez az elmozdulás ott is jelen van: hogyan változtatja meg az auditmunka automatizálása a tanúsítványok összehasonlíthatóságát, mit jelent a versenypozíció szempontjából, ha a garancia- és kockázatértékelések gyorsabban alátámaszthatók, és miért hangzanak gyakran felcserélhetően a fenntarthatósági állítások a marketingszövegekben a versenytársak között. Aki egyszerre több ilyen dimenziót is megvizsgál, azt látja, hogy azok a vállalatok, amelyek élen járnak, ezt általában több fronton is teszik egyszerre, mivel az alapul szolgáló adatkezelési képesség dimenziók között átvihető.
Arra a kérdésre, hogy az Ön saját vállalatában e munka mekkora része vehető ténylegesen át AI-val, és mekkora rész marad felügyelet vagy emberi munka, nem lehet általánosságban válaszolni. Ez attól függ, hogyan vannak jelenleg szervezve az adatai, és milyen normákat alkalmaznak a vevői. Ezt a kérdést feladatonként válaszolja meg az FTE TO AI munkaszkennere.
Ahhoz, hogy tudja, a fenntarthatóság olyan dimenzió-e, amelyen nyer vagy veszít, először tisztázni kell, min állítja, hogy nyer, és hogy ez bizonyítékkal alátámasztható-e. Az ingyenes dimenzióellenőrzésben megnevezi, min gondolja, hogy nyer, és láthatja, mely állítások védhetők bizonyítékkal. A teljes benchmark, amely az Ön pozícióját és a hasonló vállalatok csoportjának pozícióját mutatja minden üzletkötést eldöntő dimenzióban, jelenleg készül.