Perde deal che un anno fa vinceva ancora. Non tutti, e non in modo drammatico, ma la linea punta verso il basso. Allo stesso tempo sente dai clienti e dai suoi stessi venditori che i concorrenti reagiscono più velocemente, inviano più velocemente un'offerta, danno più velocemente una risposta a una domanda tecnica. Sospetta che l'IA abbia a che fare con questo, ma non sa quale parte della differenza derivi da lì e quale parte sia dovuta a qualcos'altro. Questa incertezza è il problema: non può correggere una causa che non conosce.
L'IA sta rilevando in questo momento parti di lavoro, non nella sua interezza e non ovunque nella stessa misura. In un'azienda un sistema svolge autonomamente la maggior parte del calcolo, in un'altra questo resta lavoro umano con l'IA come strumento di supporto sullo sfondo, e in una terza non è ancora cambiato nulla. Questa differenza non risiede nell'ambizione ma in cosa costituisce un compito: alcuni passaggi si automatizzano bene con un controllo umano che approva o respinge, altri restano dipendenti da un giudizio che non è sostituibile. Dove si trova questo punto di svolta, cambia anche ciò che decide un deal. Una dimensione che prima dipendeva soprattutto dalla capacità di personale, ora dipende da qualcos'altro: dalla domanda se il lavoro dietro di essa sia stato accelerato, e con quale controllo.
Se i tempi di consegna prima erano una questione di capacità di personale e ora sono una questione di software di pianificazione che si riorganizza autonomamente, allora non vince più chi ha più persone, ma chi ha il miglior sistema. Riconoscibile da: i clienti citano il tempo di risposta o il tempo di consegna come motivo per scegliere un concorrente, mentre il suo team non è diventato peggiore in questo. Il problema allora non risiede nella sua esecuzione, ma nel fatto che lo standard per quella dimensione si è spostato.
È possibile che lei competa sul prezzo o sulla relazione, mentre il cliente ormai decide in base alla velocità di risposta o alla coerenza delle informazioni. Riconoscibile da: deal persi in cui il cliente, a posteriori, cita un motivo che nella sua stessa trattativa di vendita è stato appena discusso. Se lei si trova in un mercato in cui nessuno affronta la discussione su cosa decide realmente, questa causa resta a lungo inosservata, anche dai concorrenti.
Se l'IA rileva una parte del calcolo o della costruzione dell'offerta, i costi di quel processo diminuiscono, e ciò può tradursi in un prezzo più basso senza che il margine scenda. Riconoscibile da: prezzi che per lei non sono più spiegabili in base alla struttura di costo abituale. Ciò che sta dietro non è sempre l'IA; può anche essere un altro fornitore o una scala diversa. Chi vuole distinguere questo, trova indicazioni in ciò che accade quando un concorrente diventa improvvisamente più economico senza motivo evidente.
A volte la probabilità di vincita non è diminuita per un concorrente esistente, ma per un attore che fino a poco tempo fa non aveva alcun ruolo e che ora sta guadagnando rapidamente terreno, spesso proprio perché quell'attore, senza processi esistenti, ha iniziato immediatamente con un lavoro supportato dall'IA. Riconoscibile da: la perdita a favore di un nome che un anno fa non menzionava come concorrente. Si veda anche cosa si può dire su un nuovo entrante che cresce rapidamente senza motivo evidente.
Una probabilità di vincita in calo può anche significare che i processi durano più a lungo e finiscono più spesso senza una decisione, il che è un pattern diverso dal perdere a favore di un concorrente. Riconoscibile da: offerte che non vengono rifiutate ma restano in sospeso. Questo pattern viene trattato nella domanda su cosa significa quando i lunghi processi di vendita restano bloccati senza decisione.
Nessuna di queste spiegazioni esclude l'altra, e nessuna di esse è determinabile con un singolo segnale. Una probabilità di vincita in calo è una somma di fattori, e il contributo dell'adozione dell'IA da parte dei concorrenti in questo è una variabile, non il risultato. Ciò che è certo: se l'IA rileva del lavoro in qualche punto della catena di un concorrente, lì cambiano il costo, la velocità o la coerenza di quel lavoro, e con essi lo standard su cui lei viene valutato. Se ciò sia il caso per i suoi concorrenti, e su quale dimensione, è una domanda che deve essere risolta caso per caso. I dati in materia sono scarsi; i concorrenti raramente pubblicano cosa succede dietro la loro offerta, e le informazioni sui concorrenti che non pubblicano dati provengono quindi solitamente da segnali indiretti, non da un bilancio annuale.
La domanda che può porsi non è se l'IA influenzi la probabilità di vincita, ma quale parte del suo stesso lavoro sia soggetta a questo stesso cambiamento e quale parte non lo sia. Questa è una domanda diversa da cosa fanno i concorrenti; riguarda la propria posizione. Quale lavoro nella sua azienda sia effettivamente da rilevare tramite l'IA, con quale controllo e con quale effetto sulla velocità o sui costi, viene mappato per singolo compito con lo scan del lavoro di FTE TO AI. Si tratta di un inventario fattuale, non di una consulenza su decisioni relative al personale; per le decisioni che riguardano l'organico valgono requisiti legali propri che non vengono trattati qui.
Prima di indicare l'adozione dell'IA da parte di un concorrente come spiegazione, è utile stabilire su cosa pensa di vincere lei stesso. Molti team di vendita utilizzano affermazioni mai verificate, e ciò diventa più difficile da riconoscere man mano che i concorrenti formulano le loro promesse in un linguaggio simile; si veda anche perché i concorrenti spesso suonano intercambiabili nelle loro promesse. Il controllo gratuito delle dimensioni di competitivebenchmark.net le permette di indicare su cosa pensa di vincere e mostra quale di queste affermazioni sia difendibile con prove. Il benchmark completo, con il confronto rispetto al suo peer group e una matrice di prove per dimensione, è in fase di sviluppo.