I servizi professionali non vendono un prodotto pronto. Studi legali, commercialisti, consulenti, società di ingegneria, agenzie di marketing, fornitori di servizi HR: il lavoro consiste in ricerca, analisi, rendicontazione, consulenza e l'amministrazione che ne deriva. Le ore sono per gran parte dedicate a lavoro che si ripete nella forma ma non nel contenuto: ogni fascicolo è diverso, ma i passaggi per portarlo a termine sono relativamente fissi. Raccogliere dati, strutturarli, trarre prime conclusioni, redigere una bozza, verificare quella bozza rispetto a norme o precedenti. Chi vince in questo settore non vince di solito sulla tariffa oraria più economica, ma su una combinazione di velocità, affidabilità del risultato e capacità di dimostrare che si è riflettuto a fondo. Quale di questi tre fattori pesi di più dipende dal tipo di servizio, dalle dimensioni del cliente e dai rischi in gioco.
Per anni il tempo di consegna in questo settore è stato soprattutto una questione di organico: quante persone esperte poteva assegnare uno studio a un fascicolo. Questo cambia non appena l'AI assume in parte il lavoro di ricerca e strutturazione. Redigere bozze, cercare nei documenti, effettuare prime categorizzazioni: è lavoro di cui una parte viene già svolta ora dall'AI, con un consulente che approva o respinge motivando la decisione. La parte restante — l'interpretazione, la fondatezza di un parere, il colloquio con il cliente su cosa significhi un risultato — resta lavoro umano, e per il momento continuerà a essere così.
Lo spostamento influisce sul confronto tra studi in due modi. In primo luogo, il tempo di consegna scompare come elemento distintivo non appena il lavoro preparatorio è in gran parte automatizzato; chiunque disponga degli strumenti consegna più o meno alla stessa velocità. La distinzione si trasferisce quindi sulla qualità della supervisione: chi controlla ciò che l'AI ha prodotto, e con quanto rigore. In secondo luogo, cambia la struttura dei prezzi. Se una parte delle ore scompare da un fascicolo, cambia anche ciò che una tariffa oraria copre ancora, e con essa anche i criteri con cui viene valutata un'offerta. Gli studi che basano ancora la loro tariffa completamente sulla vecchia struttura di ore perdono sul prezzo contro studi che hanno già ridistribuito la propria capacità — una questione trattata separatamente in l'analisi della pressione sui prezzi e da dove proviene.
La differenza tra gli studi che sfruttano già questo cambiamento e quelli che non lo fanno ancora raramente sta nell'ambizione. Sta nel fatto che il lavoro sia stato o meno suddiviso in compiti valutabili separatamente. Uno studio che tratta un fascicolo come un unico blocco difficilmente può inserire l'AI da qualche parte senza rivedere l'intero processo. Uno studio che ha già suddiviso il fascicolo in passaggi riconoscibili — raccogliere fonti, riassumere, verificare, concludere — può determinare per ogni passaggio se l'AI lo assume, lo svolge parzialmente con supervisione, oppure se il passaggio resta lavoro umano. Questa suddivisione è anche il punto in cui si arena la comparabilità tra studi: due agenzie che sulla carta promettono la stessa cosa possono essere organizzate internamente in modo completamente diverso, con conseguenze su ritmo e tariffa che diventano visibili solo con un confronto dettagliato.
Questa dinamica non è unica per i servizi professionali. Spostamenti simili in ciò che fa la differenza si riconoscono in il modo in cui l'AI cambia la posizione competitiva nell'istruzione e in l'analisi delle dimensioni vincenti nel commercio al dettaglio. In ogni settore lo schema è lo stesso: il lavoro più ripetitivo e meglio delimitato si sposta per primo, e il confronto tra fornitori si sposta insieme a esso.
Questo cambiamento riguarda l'organizzazione del lavoro, non le decisioni sul personale. Se e come uno studio adatti il proprio organico a una struttura di ore modificata è una scelta del datore di lavoro, con propri requisiti legali su cui questa pagina non si pronuncia. Qui si tratta di un'altra domanda: su quale dimensione uno studio afferma di vincere, ed è tale affermazione dimostrabile rispetto a ciò che i concorrenti effettivamente offrono.
Che l'AI nel suo studio assuma già il lavoro preparatorio, lo svolga in parte con supervisione, o sia ancora completamente lavoro umano, varia per compito e per tipo di fascicolo. Questa domanda — quale lavoro nella sua organizzazione sia realmente da far assumere dall'AI — viene risposta con la scansione del lavoro di FTE TO AI per compito, indipendentemente da ciò che i concorrenti affermano di fare. Questo è rilevante anche in caso di fusione o acquisizione, dove due organizzazioni con diverse suddivisioni dei compiti vengono unite; si veda a tal proposito l'approccio per confrontare le posizioni dopo un'acquisizione.
Indichi su cosa pensa di vincere: velocità, accuratezza, prezzo, specializzazione. Con il controllo gratuito delle dimensioni vede quali di queste affermazioni sono difendibili con prove e quali si basano ancora su supposizioni. Il benchmark completo, con la matrice delle prove per dimensione e il confronto con il suo peer group, è in fase di realizzazione.