Se due concorrenti impiegano la stessa applicazione AI per preventivi, tempi di consegna o contatto con i clienti, sparisce la differenza che quella dimensione una volta generava. Ciò che prima era un vantaggio perché era scarso — una pianificazione rapida, un preventivo accurato, un helpdesk raggiungibile 24/7 — diventa un requisito di base non appena il compito sottostante viene rilevato dall'AI. Non perché la dimensione diventi irrilevante per il cliente, ma perché tutti ottengono lo stesso punteggio.
La domanda quindi non è se l'AI rende prive di valore delle dimensioni. Questo sta già accadendo, per singolo compito, nell'azienda che oggi state osservando. La domanda è quali dimensioni sono coinvolte, e quali invece guadagnano valore perché rimangono l'unico terreno su cui fare ancora la differenza.
La velocità con cui una dimensione si svuota dipende da quanto del lavoro sottostante l'AI può rilevare, e quanto di esso continua a funzionare con supervisione umana. Una dimensione di pianificazione che può funzionare completamente su AI si erode più rapidamente di una dimensione di consulenza in cui uno specialista valuta e corregge ancora il risultato. E il lavoro che resta lavoro umano — negoziazione, gestione delle eccezioni, costruzione della fiducia — resta una dimensione distintiva, proprio perché non si lascia replicare con lo stesso software.
Questo spiega anche perché un'azienda nota già che una dimensione non porta più nulla, mentre un'altra rivendica ancora un vantaggio su qualcosa che altrove è già diventato la norma. Non dipende dal settore, dipende da ciò che è già stato rilevato per singola azienda. Chi vede come un nuovo entrante senza personale costruisce una posizione nel mercato osserva spesso che quel nuovo entrante salta esattamente le dimensioni che richiedono ancora organico presso i player esistenti, e parte direttamente con l'AI sulle dimensioni dove gli attori consolidati pensano ancora di vincere.
Il benchmark valuta la vostra posizione e quella del vostro peer group sulle dimensioni che nel vostro mercato decidono le trattative. Ogni punteggio è riconducibile a una matrice di prove: osservazioni, non ipotesi. Questo è il nucleo del metodo, e anche il suo limite.
Il metodo stabilisce se una dimensione al momento è distintiva all'interno del gruppo confrontato. Non stabilisce se lo sarà ancora tra un anno. Se i concorrenti nel vostro mercato lavorano ora ancora in gran parte manualmente su una dimensione, quella dimensione può svuotarsi domani non appena uno di loro impiega l'AI per il lavoro sottostante. Il punteggio è una fotografia, non una garanzia della durata di quella fotografia. Questo è anche il motivo per cui è necessaria la ripetizione: con quale frequenza deve essere ripetuto un confronto con i concorrenti dipende da quanto rapidamente l'AI rileva il lavoro dietro le dimensioni misurate nel vostro settore, non da un calendario fisso.
C'è ancora un limite. Una dimensione può ottenere un punteggio basso nella matrice di prove senza che ciò dica nulla sulla qualità del lavoro sottostante. Significa che non c'è sufficiente prova osservabile esternamente per sostenere un'affermazione. Questo è un problema diverso da un'esecuzione debole, e richiede un approccio diverso: come sostenere un'affermazione sulla propria qualità riguarda la raccolta di prove, non il miglioramento del lavoro stesso.
I responsabili commerciali perdono spesso trattative non perché una dimensione sia debole, ma perché un'affermazione su quella dimensione non regge più mentre il discorso di vendita è rimasto invariato. "Siamo più rapidi" era vero quando la rapidità dipendeva dall'organico. Non appena un concorrente fa funzionare la pianificazione con l'AI, con un collaboratore che valuta solo le eccezioni, quella stessa affermazione non è più vera, anche se nulla è cambiato in ciò che fa la vostra azienda.
Il test dell'affermazione confronta ogni pretesa di vantaggio con le prove disponibili per il peer group. Questo evita che un confronto venga costruito su un'ipotesi che internamente vive ancora ma che esternamente è già superata. La risposta a su cosa si può ancora competere quando l'AI svolge il lavoro esecutivo varia quindi per azienda, e cambia non appena qualcosa si sposta nel peer group.
Se una dimensione diventa priva di valore perché tutto il mercato ottiene lo stesso punteggio, la prima domanda non è come tornare a vincere su di essa. Spesso non è più possibile, e l'energia è meglio spesa su una dimensione che distingue ancora. Cosa fare con un ritardo su una dimensione dipende dal fatto che quella dimensione sia ancora modificabile, oppure che il mercato l'abbia già superata.
Questo tocca inevitabilmente la domanda su quale lavoro nella vostra azienda possa già essere rilevato dall'AI e quale lavoro resti lavoro umano. A questa domanda risponde lo scan del lavoro di FTE TO AI per singolo compito. Dove un risultato tocca decisioni relative al personale, si applicano requisiti legali propri; lo scan e il benchmark forniscono fatti sul lavoro, non una base giustificativa per tali decisioni.
Individuate le due o tre dimensioni sulle quali pensate di vincere. Verificate per ciascuna se quel vincere si basa ancora su qualcosa di scarso, o su qualcosa che ormai procede ovunque alla stessa velocità. La verifica gratuita delle dimensioni mostra quali di queste affermazioni sono al momento difendibili con prove all'interno del vostro peer group. Il benchmark completo, con la matrice di prove completa per dimensione, è in fase di realizzazione.