Egy ügyfél a földrajzi lefedettséget nem egy térképen látott pontról ismeri fel, hanem néhány konkrét kérdésre adott válaszról. Tud ez a beszállító holnap a helyszínen lenni. Ismeri a helyi szabályozást, nyelvet és szokásokat. Van valaki elérhető a megfelelő időzónában, a megfelelő pillanatban. Régebben ezekre a kérdésekre a válasz közvetlenül attól függött, hol volt a vállalatnak embere. A lefedettség a telephelyek, a gépjárműparkok és a régiónkénti létszám következménye volt. Aki több területet akart kiszolgálni, annak ott több embert kellett elhelyeznie, vagy több, a régiót ismerő embert kellett felvennie.
Ez a kapcsolat a lefedettség és a fizikai jelenlét között most nyomás alá kerül, nem azért, mert a fizikai jelenlét megszűnik, hanem mert a lefedettséget lehetővé tévő munka egy része már nem kötődik egy helyszínhez.
Minden lefedettségi állítás mögött egy csomó munka rejlik, amely az ügyfél számára többnyire láthatatlan marad. Az országonkénti vagy régiónkénti szabályozás nyomon követése, és annak lefordítása arra, mit jelent ez egy árajánlat szempontjából. A helyi készletpozíciók vagy szervizpontok tervezése. A kereslet és kínálat becslése régiónként, hogy ne álljon készen túl sok vagy túl kevés kapacitás. A többnyelvű kommunikáció összehangolása egy központi csapat és a helyi kapcsolattartók között. Olyan jelentések összeállítása, amelyek megmutatják, mely régiókat szolgálják ki valóban az ígért időn belül.
Ez a munka a mindenhol visszatérő három kategóriába sorolható. Egy részét átveheti az AI: a szabályozás, a keresleti mintázatok és a logisztikai adatok kombinálása egy régiónkénti lefedettségi javaslattá jórészt már meglévő adatokon alapuló számítási munka. Egy rész részben, felügyelettel: egy AI-rendszer javaslatot tesz egy régiófelosztásra vagy szolgáltatási szintre, egy ember megítéli, hogy ez megfelel-e egy ügyfél vagy piac konkrét helyzetének, és jóváhagyja vagy elutasítja, indoklással. És egy rész továbbra is emberi munka marad: a tényleges jelenlét a helyszínen, a beszélgetés egy helyi partnerrel, egy olyan helyzet megítélése, amely nem fogható meg adatokban.
Amíg a lefedettség mindenekelőtt létszám kérdése volt, jellemzően az nyert, akinek a legtöbb helyen volt a legtöbb embere. Ez költségkorlát volt: több régió kiszolgálása arányosan ugyanannyi több kapacitást igényelt. Egy erős regionális hálózattal rendelkező kis vállalat kitűnhetett, egyszerűen azért, mert a további régiókra való bővülés egy versenytárs számára ugyanolyan költséges volt.
Ha a szabályozás, a kereslet és a logisztika kombinálását jórészt AI végzi, ez a számítás megváltozik. Egy vállalat, amely ezt a munkát már egy rendszerre bízta, gyorsabban tud egy lefedettségi javaslatot az asztalra tenni egy új régióra, kevesebb extra kapacitással, mint egy versenytárs, aki ezt a munkát még régiónként manuálisan végzi. A különbség ekkor már nem abban áll, hogy valakinek hány embere van egy régióban, hanem abban, milyen gyorsan és milyen alátámasztással tud valaki egy lefedettségi állítást tenni, és - ami fontosabb - be is tudja azt váltani, amint egy ügyfél konkrétan próbára teszi.
Ez a lefedettséget olyan dimenzióvá teszi, ahol a szolgáltatók közötti összehasonlítás eltolódik a "kinek van a legtöbb telephelye" kérdéstől a "ki tudja alátámasztani az általa állított lefedettséget" kérdés felé. Egy szolgáltató, aki azt állítja, hogy tizenkét országban szállít, de ezt országonként elavult feltételezésekkel teszi, teret veszít egy olyan szolgáltatóval szemben, aki ugyanezt az állítást aktuális, régiónként alátámasztott adatokkal tudja igazolni. Hogy egy ilyen állítást hogyan tesztelhet, mielőtt egy ügyfél maga tenné meg ezt, azt egy oldal írja le a saját minőségre vonatkozó állítás alátámasztásáról.
A különbség azon vállalatok között, amelyek már érzik ezt az elmozdulást, és azok között, amelyek még semmit sem látnak belőle, ritkán az ágazatban rejlik, gyakrabban abban, hogyan van felépítve a lefedettség mögötti munka. Egy vállalat, ahol a regionális tervezés még telephelyenkénti, elszórt táblázatokban van, ezt a munkát nem tudja csak úgy egy rendszerre bízni; az adatok nincsenek meg ehhez szükséges formában. Egy vállalat, ahol ezek az adatok már strukturáltan egy helyen vannak, ugyanazokkal az AI-lehetőségekkel sokkal gyorsabban tud lépést tenni.
Ez a lefedettséget nem a többitől elszigetelt dimenzióvá teszi. Összefügg azzal, milyen gyorsan lehet egy új régióra árajánlatot összeállítani, amiről az AI ajánlatadási sebességre gyakorolt hatásáról szóló oldal olvasható, és azzal, mennyire könnyen tud egy ügyfél egy új régióban üzletelni egy beszállítóval, amit az üzletelés könnyűségéről szóló oldal tárgyal. Aki a lefedettség terén lemarad a peer group-hoz képest, egy oldalon a lemaradás kezeléséről egy dimenzión talál egy kiindulópontot ahhoz, hogyan lehet ezt a lemaradást értelmezni, anélkül, hogy ez személyzeti tanácsadásra menne át; ha egy döntés ehhez kapcsolódik, arra saját törvényi előírások vonatkoznak.
Nehéz megválaszolni azt a kérdést, hogy egy versenytárs valóban be is váltja-e az általa állított földrajzi lefedettséget, ugyanazon a dimenzión, ugyanazzal a bizonyítási teherrel végzett összehasonlítás nélkül. Az, hogy az AI pontosan milyen szerepet játszik ebben, vállalatonként és régiónként erősen eltér, és attól függ, mennyire strukturáltak már az alapul szolgáló adatok, és mennyi felügyeletre van még szükség az AI-javaslatoknál. Azt, hogy egy adott vállalatnál milyen munka vehető valóban át az AI által, és milyen munka marad emberi munka, az FTE TO AI munkascanje válaszolja meg, feladatonként.
Egy dimenzió, mint a földrajzi lefedettség, csak akkor hasznos egy összehasonlításban, ha az állítás mögötte tesztelhető. Az ingyenes dimenzióteszt ehhez egy első lépés: megnevezi, miben gondolja, hogy nyerő pozícióban van, és láthatja, mely állítások védhetők bizonyítékkal. A teljes benchmark, a dimenziónkénti bizonyítási mátrixszal, jelenleg épül.