Il settore degli installatori si basa su una combinazione di lavoro fisico e del lavoro dietro le quinte che rende possibile il lavoro fisico. Tecnici sul posto, servizi di guasto, contratti di manutenzione, e dietro a tutto questo uno strato di preventivazione, pianificazione, preparazione del lavoro e amministrazione che determina se il lavoro dei tecnici procede senza intoppi o si blocca. In molte aziende una parte considerevole delle ore non operative viene dedicata a tre cose: fare preventivi sulla base di disegni e capitolati, allineare la pianificazione dei tecnici e dei materiali, e rielaborare in base a quanto riscontrato sul posto. Quest'ultimo punto — il divario tra quanto preventivato e quanto effettivamente necessario — è spesso in questo settore il punto in cui si perde margine e dove i clienti diventano insoddisfatti a causa dei lavori aggiuntivi.
L'esito di un affare qui viene determinato da circostanze che variano da azienda ad azienda: la complessità del tipo di installazione, la misura in cui la preparazione del lavoro è standardizzata, la dipendenza dalla conoscenza di pochi calcolatori esperti, e quanto è prevedibile la pianificazione in caso di malattia, assenze o lavori urgenti. Non si tratta di fattori astratti. Sono le dimensioni su cui i committenti, consapevolmente o inconsapevolmente, scelgono tra i fornitori.
La preventivazione basata su disegni standard e capitolati ripetitivi è un lavoro che un'applicazione AI può in parte assumere: riconoscere schemi, sottrarre quantità, ricavare prezzi da dati storici. Nelle installazioni complesse o unicamente configurate la preventivazione rimane fondamentalmente lavoro umano, con l'AI come accelerante del lavoro di calcolo ma non come sostituto della valutazione del rischio. La pianificazione si trova nel mezzo: orari e flussi di materiali possono essere in parte allineati automaticamente, ma l'eccezione — un guasto, una malattia, un fornitore che non consegna — richiede una persona che approvi o intervenga.
L'effetto di questo cambiamento non risiede nell'AI stessa, ma in ciò che fa al confronto tra fornitori. Il tempo di consegna era da tempo una questione di quanti tecnici un'azienda poteva rendere disponibili. Dove la pianificazione si svolge in gran parte da sola, il tempo di consegna diventa meno un risultato dell'occupazione e più un risultato di quanto bene il sistema gestisce modifiche impreviste. La velocità di preventivazione era una questione di quanto rapidamente un calcolatore trovava tempo; dove la preventivazione è in gran parte automatizzata, la velocità diventa un risultato di quanto puliti sono i dati sottostanti, non di quanto duramente si lavora. Le aziende che hanno già organizzato le cose in questo modo competono su una dimensione diversa rispetto alle aziende dove preventivazione e pianificazione dipendono ancora in gran parte da singoli individui. Questa differenza non nasce dal fatto che un'azienda sia migliore o peggiore, ma dal fatto che i compiti sottostanti si lasciano strutturare in modo diverso — un sistema ERP esistente, il grado di standardizzazione nel tipo di lavoro, e la disponibilità a organizzare la supervisione su ciò che un sistema propone giocano tutti un ruolo in questo.
Questa supervisione non è una formalità. Un preventivo proposto da un sistema deve essere approvato o respinto da qualcuno con una motivazione, soprattutto in caso di deviazioni dallo standard. Dove tale supervisione manca, il rischio si sposta da preventivi lenti a preventivi errati — un problema diverso, non necessariamente più piccolo.
Se la preventivazione e la pianificazione diventano più rapide e coerenti presso una parte dei fornitori, cambia su cosa un committente può confrontare. Il tempo di reazione a una richiesta, la misura in cui un preventivo corrisponde alla fattura finale, e quanto rimane prevedibile una pianificazione in caso di contrattempi: sono dimensioni che prima coincidevano con "quante persone ha in giro questa azienda" e che ora si distaccano maggiormente dalla dimensione del personale. Un'azienda più piccola con una preparazione del lavoro ben organizzata può vincere su questi punti rispetto a un'azienda più grande dove gli stessi compiti procedono ancora manualmente.
Non si tratta di un giudizio su chi sia migliore. È uno spostamento nei parametri su cui si compete, e tale spostamento non avviene in modo uniforme. Alcune aziende hanno già organizzato la preventivazione in gran parte con supporto sistematico e approvazione umana sulle deviazioni; altre aziende fanno ancora tutto basandosi sulla conoscenza di poche persone. Per le decisioni relative al personale che potrebbero derivare da un tale cambiamento, valgono requisiti legali propri; questo spetta al datore di lavoro, non a un confronto dei processi di lavoro.
Questa dinamica non è unica per le aziende di installazione. Cambiamenti simili si verificano nel settore sanitario, dove la pianificazione dei turni e il passaggio di consegne cambiano sotto supervisione, nel commercio all'ingrosso, dove la gestione delle scorte e l'elaborazione degli ordini cambiano per prime, e nell'industria manifatturiera, dove pianificazione e controllo qualità subiscono lo stesso cambiamento. Anche nel settore dei trasporti, dove la pianificazione dei percorsi è stata la prima a essere colpita si osserva che la dimensione su cui si vince si sposta non appena il lavoro sottostante cambia.
La domanda su quale lavoro in una specifica azienda possa realmente essere assunto dall'AI — e quale lavoro rimanga lavoro umano — trova risposta con la scansione del lavoro di FTE TO AI compito per compito, non in generalità. Per determinare con chi vi state effettivamente confrontando, è utile sapere cos'è un peer group e come lo si compone, e per vedere dove nessuno in quel peer group ottiene ancora risultati, è rilevante una spiegazione della white space analysis.
Un buon punto di partenza è individuare le dimensioni su cui pensa di vincere: tempo di reazione, precisione dei preventivi, stabilità della pianificazione, o qualcos'altro che nella sua pratica decide l'affare. Il controllo gratuito delle dimensioni mostra quali di queste affermazioni sono difendibili con prove e quali si basano ancora su supposizioni. Il benchmark competitivo completo, con matrice di prova per dimensione, è in fase di realizzazione.