Di solito c'è una dimensione su cui un'azienda si distingue. Consegne più rapide, preventivi più precisi, un servizio che sembra un po' più personale. Quel vantaggio è stato costruito con le persone: pianificatori bravi a riorganizzare, consulenti bravi ad ascoltare, un back office che non sbaglia mai. Il problema non è che quel vantaggio scompaia. Il problema è che scompare la ragione per cui esisteva.
Quando l'AI rileva il lavoro dietro una dimensione, cambia ciò che quella dimensione misura. Il tempo di consegna è stato a lungo una questione di organico ed esperienza: quanti bravi pianificatori avete, e quanto sono bravi. Se la pianificazione si svolge in gran parte da sola, con una persona che valuta le eccezioni, il tempo di consegna non è più una questione di personale ma una questione di software. Chi possiede quel sistema, possiede il tempo di consegna. Non chi ha le persone migliori.
Questo è lo spostamento. Non l'AI in generale, ma ciò che accade al confronto nel momento in cui un concorrente riesce a offrire la stessa dimensione con meno lavoro umano e lo stesso risultato.
Il rilevamento del lavoro da parte dell'AI si divide in tre categorie, che attraversano trasversalmente ogni settore. Una parte del lavoro può essere svolta interamente dall'AI. Una parte in modo parziale, con una persona che approva o respinge e che può motivare la scelta. E una parte resta lavoro umano, perché il giudizio, la relazione o il contesto non si lasciano racchiudere in un sistema.
Dove si trova un'azienda dipende da cosa richiede effettivamente il lavoro nella dimensione in questione. Un processo di preventivazione basato sulla combinazione di regole fisse e dati storici si presta più facilmente al rilevamento rispetto a un processo di preventivazione basato sulla valutazione di un cliente che non dice ciò che intende. Due concorrenti nello stesso mercato possono quindi differire notevolmente, non perché uno sia più all'avanguardia, ma perché il loro lavoro di base è strutturato diversamente. Per chi vuole distinguere questo aspetto azienda per azienda, c'è la domanda come misurare dall'esterno la maturità AI di un concorrente senza accesso ai loro sistemi interni.
Questo non dice nulla su cosa un'azienda dovrebbe fare con il proprio personale. Se e come la capacità venga riorganizzata è una decisione del datore di lavoro, con propri requisiti legali laddove ciò riguardi il licenziamento. Ciò che offre il benchmark è altro: il numero di ore che l'AI può liberare all'interno di un'attività, e la capacità in fte che ciò libera per altro lavoro. Fatti sul lavoro, non consulenza sul personale.
La stima di quanto lavoro all'interno di una dimensione sia suscettibile di AI non è mai un numero esatto. Dipende da come è organizzato oggi il lavoro, quali sistemi sono già in uso, e quanta parte del lavoro consiste in eccezioni che non si lasciano automatizzare. Due aziende con fatturato e dimensioni del personale comparabili possono avere sulla stessa dimensione un esito molto diverso, ed è proprio per questo che meno persone non significa automaticamente meno costi. Questo presupposto viene approfondito in perché un concorrente con meno persone non lavora automaticamente in modo più economico.
Un punteggio nel benchmark è quindi una stima con un intervallo, non una misurazione con due decimali. Si basa su segnali pubblici: offerte di lavoro, software utilizzato, tempi di evasione osservabili esternamente, dichiarazioni della stessa azienda. Dove questi segnali sono scarsi, l'intervallo è ampio, e questo non viene nascosto. Un esito dice qualcosa soprattutto all'interno della matrice probatoria in cui si colloca: ogni punteggio è riconducibile ai segnali su cui si basa, e dove questi mancano, viene indicato anche questo.
Altrettanto importante è capire quando un esito non dice nulla. Un vantaggio valido oggi potrebbe non esistere più tra un anno, non perché il concorrente sia diventato più intelligente, ma perché la dimensione stessa ha cambiato natura. Quanto a lungo un vantaggio si mantiene non è quindi un termine fisso ma una domanda che varia a seconda della dimensione, approfondita in quanto a lungo si mantiene un vantaggio AI. E non ogni dimensione che oggi è distintiva lo resta: alcune diventano proprio prive di valore nel momento in cui tutti sul mercato riescono a fare lo stesso, una domanda trattata separatamente in quali dimensioni diventano prive di valore quando tutti utilizzano l'AI.
Se la dimensione su cui oggi vince si democratizza, resta aperta la domanda su cosa la faccia vincere allora. Non è la stessa domanda di "in cosa siamo bravi", perché la convinzione interna e la capacità distintiva esterna spesso divergono. Questa domanda viene trattata in come sapere su cosa vince realmente, indipendentemente da ciò che l'organizzazione stessa pensa di offrire.
Poiché la tecnologia sottostante continua a evolversi, un confronto non è una fotografia valida per anni. La frequenza con cui è necessaria una ricalibrazione dipende dalla velocità con cui le dimensioni in un mercato specifico cambiano natura, un aspetto approfondito in ogni quanto va ripetuta un'analisi della concorrenza.
La domanda su quale lavoro nella sua stessa azienda sia realmente rilevabile dall'AI non trova risposta nel benchmark ma nella scansione del lavoro di FTE TO AI, che la approfondisce compito per compito.
Può iniziare con il controllo gratuito delle dimensioni: indica su cosa pensa di vincere, e vede quali di queste affermazioni sono difendibili con prove e quali no. Il benchmark completo, con la matrice probatoria per dimensione, è in fase di costruzione.