La conoscenza tecnica come vantaggio competitivo risiedeva per lungo tempo nelle persone: il senior che sa esattamente quale norma si applica, l'ingegnere che riesce a inquadrare una domanda del cliente entro un'ora, lo specialista che conosce la differenza tra ciò che funziona sulla carta e ciò che funziona nella pratica. Un cliente notava quella differenza nel tempo di attesa per una risposta, nella profondità di un'offerta, in quante domande erano necessarie prima di arrivare a una proposta adeguata. Chi aveva le persone migliori, vinceva quel confronto.
Dietro la conoscenza tecnica c'è soprattutto il suo reperimento e la sua applicazione: consultare la documentazione, collegare le specifiche a una domanda del cliente, ritrovare progetti precedenti simili alla situazione attuale, redigere una prima bozza di risposta. Si tratta in gran parte di lavoro basato su schemi ripetibili — recuperare e combinare informazioni secondo una logica riproducibile. La valutazione di un caso limite, la stima del rischio in un'applicazione inusuale, il tenere conto di qualcosa che non è documentato: questa è la parte che si basa sull'esperienza e sul giudizio.
Queste due parti stanno ora divergendo. Il reperimento e la combinazione di informazioni tecniche possono, per gran parte del tempo, essere svolti da un sistema; la valutazione di ciò che ne risulta resta lavoro umano, con un controllo che approva o respinge motivatamente. Dove questo già avviene, il confronto si sposta: non più chi possiede più conoscenza internamente, ma chi riesce a presentare più rapidamente una risposta fondata e chi è effettivamente in grado di sostenerla quando il cliente approfondisce con domande.
Questo cambia ciò che il cliente osserva. Il tempo di risposta a una domanda tecnica era un'indicazione di capacità disponibile ed esperienza; se la prima bozza è pronta in pochi minuti, il tempo di risposta indica soprattutto quanto un'azienda sia avanzata nell'organizzazione di quel processo, non più la quantità di conoscenza presente. Due aziende con lo stesso numero di ingegneri senior possono quindi offrire un'esperienza cliente molto diversa, semplicemente perché una ha affidato il lavoro di reperimento a un sistema e l'altra no.
La velocità con cui questo cambiamento avviene dipende da quanto bene sia stata registrata la conoscenza sottostante. Un'azienda con documentazione chiara e aggiornata e una cronologia progetti strutturata può far supportare quel processo relativamente in fretta; un'azienda in cui la conoscenza risiede soprattutto nelle persone e non è scritta da nessuna parte, ha prima bisogno di quel fondamento prima che vi sia qualcosa da automatizzare. Questo riguarda il modo in cui un'organizzazione è strutturata, non la qualità della conoscenza in sé — un'azienda può avere specialisti eccellenti ed essere comunque lenta in questo cambiamento, semplicemente perché non c'è nulla di registrato su cui costruire.
Questa dimensione tocca anche altri ambiti. La maturità digitale determina in gran parte se quel fondamento è già presente; chi vuole sapere quanto le aziende differiscano in questo, può leggere come la maturità digitale cambia la posizione competitiva. Anche la certificazione gioca un ruolo qui, poiché parte della conoscenza tecnica che un cliente cerca è in realtà una richiesta di conformità dimostrabile; questo è trattato in cosa significa la certificazione ora che l'AI assume il lavoro di verifica. E dove la conoscenza tecnica non fa più la differenza, il confronto si sposta spesso sul prezzo, il che si collega alla questione approfondita in perché le aziende perdono più spesso sul prezzo che in passato.
Un cliente nota questa differenza senza conoscerne la causa. Un'offerta che entra un po' più nello specifico della propria situazione, una domanda tecnica a cui si risponde senza giri di parole, una proposta che fa riferimento a un progetto simile di anni prima — questo si percepisce come conoscenza, e lo è effettivamente, solo che il suo reperimento non è più necessariamente il lavoro della persona che firma la risposta. Ciò che un cliente non vede è il controllo che sta dietro: chi verifica le bozze di risposta, sulla base di quale motivazione qualcosa viene modificato, e chi resta responsabile se la risposta si rivela comunque errata. Questo resta, giustamente, lavoro umano, e per le decisioni su come organizzare tale controllo all'interno di un'organizzazione si applicano requisiti normativi propri che qui non vengono trattati.
Quali compiti, all'interno dei propri servizi tecnici, si prestino a questo cambiamento e quali no varia da azienda ad azienda e viene mappato compito per compito con la scansione del lavoro di FTE TO AI. Questo è rilevante anche dopo un'acquisizione, quando due organizzazioni di conoscenza con un diverso grado di conoscenza documentata si uniscono e il confronto della loro posizione deve essere effettuato nuovamente, come descritto in come confrontare la posizione tecnica di due aziende fuse.
La domanda su cui un'azienda ritiene di vincere sulla conoscenza tecnica è di solito formulabile; se quell'affermazione resti valida anche a confronto con il peer group è un'altra questione. Con il controllo dimensionale gratuito individua su cosa ritiene di vincere e vede quali di queste affermazioni possono essere sostenute con prove. Il benchmark completo, con il peer group su tutte le dimensioni distintive e la matrice delle prove sottostante, è in fase di sviluppo.