Quando i clienti considerano la sostenibilità in una decisione d'acquisto, non confrontano le vostre intenzioni ma le vostre prove. Un dato di CO2 per prodotto, un'analisi della catena di fornitura, un certificato conforme alla norma del cliente, una risposta a un questionario di sostenibilità che corrisponde al resto del vostro fascicolo. Chi vince su questa dimensione non è necessariamente l'azienda con la migliore prestazione sottostante. È spesso l'azienda che riesce a presentare le prove più rapidamente e con maggiore coerenza nel momento in cui il cliente le richiede.
È proprio lì che si trova il lavoro: raccogliere dati da acquisti, produzione e logistica, aggregarli in un dato per prodotto o servizio, e mantenere quel dato tracciabile nel momento in cui un revisore o un cliente approfondisce la richiesta. Fino a poco tempo fa, questo era un lavoro per cui servivano persone impegnate per settimane con fogli di calcolo, dichiarazioni dei fornitori e controlli manuali. Ciò determinava la velocità con cui potevate rispondere a una gara d'appalto con requisiti di sostenibilità.
Il lavoro dietro la sostenibilità come argomento di vendita consiste grosso modo in tre livelli. Primo, la raccolta dei dati di base: consumo energetico, flussi di materiali, chilometri di trasporto, dati sui rifiuti. Secondo, la traduzione di questi dati in una norma o standard riconosciuto dal cliente, come un'impronta di CO2 per unità o un punteggio secondo un quadro settoriale. Terzo, la giustificazione: potete dimostrare da dove proviene un dato quando qualcuno lo verifica.
Il primo livello è in gran parte una questione di rendere accessibili i dati e strutturarli in modo coerente, cosa per cui l'IA viene sempre più impiegata per riconoscere e unire automaticamente dati provenienti da fatture, portali dei fornitori e sistemi interni. Il secondo livello, la traduzione in una norma, si sta spostando verso un modello in cui l'IA fa una prima classificazione e una persona approva o respinge tale classificazione motivandola, poiché le norme variano per cliente e per settore e un'applicazione errata ha conseguenze per la credibilità del dato. Il terzo livello, la giustificazione in caso di audit, resta per ora lavoro umano: qualcuno deve poter spiegare perché un dato è corretto, non solo che un sistema lo ha calcolato.
Nel momento in cui la raccolta e l'aggregazione dei dati di sostenibilità sono in gran parte automatizzate, cambia ciò che fa la differenza. In passato vinceva l'azienda con il personale dedicato più numeroso per la rendicontazione di sostenibilità: più persone, più capacità di rispondere alle richieste. Se questa capacità si libera perché gran parte del lavoro di raccolta avviene automaticamente, la differenza si sposta verso la qualità dei dati sottostanti e verso la velocità con cui un'azienda può rispondere a una nuova richiesta di un cliente senza avviare un nuovo progetto.
Questo non avviene ovunque allo stesso ritmo. Un'azienda con dati di origine ordinati, processi di acquisto standardizzati e una struttura di catena chiara può far riprendere questo lavoro più rapidamente rispetto a un'azienda dove gli stessi dati sono sparsi tra sistemi separati e conoscenze personali dei dipendenti. La differenza non sta quindi nella volontà di automatizzare, ma nel grado di accessibilità che i dati sottostanti hanno già. Chi ha questo aspetto in ordine può rispondere a una domanda di sostenibilità in una gara d'appalto più velocemente e con maggiore dettaglio rispetto a un concorrente che sta ancora raccogliendo manualmente i dati. Questa differenza è misurabile nei tempi di consegna e in quanta parte della giustificazione richiesta viene effettivamente fornita, non in un'affermazione di marketing.
Qualora, in seguito a questo cambiamento, si arrivi a decisioni relative al personale, per queste valgono requisiti legali propri; ciò riguarda il datore di lavoro, non un confronto tra posizioni competitive.
La sostenibilità raramente costituisce un elemento isolato in una decisione d'acquisto. Viene spesso valutata insieme ad altre dimensioni, e lo stesso cambiamento si manifesta anche lì: come l'automazione del lavoro di audit cambia la confrontabilità delle certificazioni, cosa significa per la posizione competitiva quando le valutazioni di garanzia e rischio possono essere giustificate più rapidamente, e perché le affermazioni di sostenibilità nei testi di marketing suonano spesso intercambiabili tra i concorrenti. Chi osserva più di queste dimensioni contemporaneamente vede che le aziende all'avanguardia lo sono di solito su più fronti contemporaneamente, perché la competenza sui dati sottostante è trasferibile tra le dimensioni.
La domanda su quale parte di questo lavoro nella vostra azienda sia effettivamente trasferibile all'IA, e quale parte rimanga sotto supervisione o lavoro umano, non può essere risposta in termini generali. Dipende da come sono organizzati attualmente i vostri dati e da quali norme applicano i vostri clienti. A questa domanda si risponde per singola attività con la scansione del lavoro di FTE TO AI.
Per sapere se la sostenibilità è una dimensione su cui state vincendo o perdendo, bisogna prima chiarire su cosa affermate di vincere e se ciò può essere comprovato con prove. Nel controllo gratuito delle dimensioni indicate su cosa pensate di vincere, e vedete quali di queste affermazioni possono essere difese con prove. Il benchmark completo, con la vostra posizione e quella del vostro gruppo di riferimento su tutte le dimensioni decisive per l'affare, è in fase di realizzazione.