Konkurentas įdiegia AI, ir pristatymo terminai sutrumpėja, pasiūlymai išsiunčiami greičiau, į klientų užklausas atsakoma per kelias minutes. Refleksas tada – paklausti, kokis įrankis stovi už to. Tai neteisingas klausimas. Programinę įrangą dažniausiai galima nukopijuoti. Ko nepavyksta nukopijuoti, yra priežastis, kodėl tas įrankis pas tą konkurentą veikia, o pas jus galbūt ne: pagrindinių duomenų kokybė, kiek procesas jau buvo standartizuotas prieš AI atsiradimą, ir organizacijos žmonių pasiryžimas pasitikėti sistema, kuri perima dalį jų darbo.
Kai AI perima darbą, esantį už kokio nors matmens, keičiasi ne tik greitis, bet ir tai, kas gali laimėti tuo matmeniu. Pristatymo terminas ilgą laiką buvo personalo klausimas: daugiau žmonių planavime, trumpesnė trukmė. Kai planavimą iš esmės atlieka sistema, personalo skaičius nebėra tas svertas, kurį galima sukti. Konkurentas su mažiau personalo tuomet gali pristatyti greičiau nei konkurentas su daugiau. Tai pakeičia, ką klientas laiko skiriamuoju bruožu, ir tai pakeičia, su kuo turėtumėte lygintis.
Šis pats modelis pasireiškia keliais matmenimis, ir visada su trimis variantais: užduotis, kurią AI perima visiškai, užduotis, kurią AI parengia ir kurią žmogus įvertina, nurodydamas pritarimo ar atmetimo priežastį, ir užduotis, kuri išlieka žmogaus darbu, nes vertinimo, santykio ar konteksto negalima automatizuoti. Kuris matmuo patenka į kurią kategoriją, skiriasi kiekvienoje rinkoje ir kiekvienoje įmonėje. Tai tiksliai paaiškina, kodėl prieš du metus sudarytas etaloninis palyginimas dabar kai kuriose dalyse gali būti pasenęs, ir kaip dažnai palyginimas su konkurentais turi būti atnaujinamas nėra fiksuotas terminas, o klausimas, į kurį reikia atsakyti kiekvienam matmeniui atskirai.
Dvi tos pačios srities įmonės, panašaus dydžio, tuo pačiu metu gali pasiekti visiškai skirtingą tašką. Skirtumas retai slypi įrankyje. Jis slypi tame, ar duomenys jau buvo tvarkingi, ar procesas buvo pakankamai vienareikšmis, kad jį būtų galima automatizuoti, ir ar organizacijoje yra žmonių, kurie, kai reikia, drįsta paneigti sistemos pateiktą rezultatą. Įmonė, kurioje bylos, pasiūlymai ir bendravimas su klientais jau metų metais fiksuojami tuo pačiu būdu, gali AI sprendimą pritaikyti gana greitai. Įmonė, kurioje šis darbas tebėra išsklaidytas, nesuderintas ar egzistuoja tik žmonių galvose, pirmiausia turi jį sutvarkyti, kol užduoties perėmimas taps realistiškas. Šis skirtumas yra išmatuojamas, nėra spėliojimas, ir jis paaiškina, kodėl dvi konkurentai su tokiais pačiais siekiais juda skirtingu tempu.
Etaloninis palyginimas, kuriuo vertinamos pozicijos šiais matmenimis, naudingas tik tuomet, kai sąžiningai nurodoma, kuo pagrįstas įvertis. Pristatymo termino įvertis, pagrįstas viešais klientų signalais ir tuo, ką konkurentas pats komunikuoja, yra požymis, ne pamatytas faktas. Įverčio kažkam, ko iš išorės niekas negali pamatyti, pavyzdžiui, proceso vidiniam paklaidos lygiui, nėra galima suteikti, ir jis nesuteikiamas; įvertis be jį pagrindžiančio įrodymo yra nuomonė, ne etaloninis palyginimas. Todėl kiekvienas įvertis įrodymų matricoje nurodo, iš kur jis kilęs, ir kiekvienas įvertis turi svorį, rodantį, kiek jis tikras. Kai kurie signalai yra stiprūs, kaip nuoseklus modelis, ką atskleidžia konkurento darbo skelbimų tekstai apie tai, kur jis investuoja. Kiti signalai silpni ir taip pat pateikiami kaip silpni.
Rezultatas, be to, nieko nereiškia, jei matmuo, kuriuo vertinama, nėra matmuo, kuriuo jūsų klientas iš tikrųjų priima sprendimą. Kodėl klientai skirtumą pastebi anksčiau nei jūs yra tiksliai apie šią spragą: viduje dažnai vertinama tai, kas išmatuojama, ne tai, kas svarbu. Ir įvertis, kuris išeina geras matmeniu, kuriuo jūs vis tiek niekada nelaimėsite, yra įvertis be pasekmių; kaip vertinti matmenį, kuriuo niekada nelaimėsite nustato, ar šis matmuo turėtų likti palyginime iš viso.
Jei AI naudojimo pokytis pasireiškia tuo, ką konkurento personalo kaita rodo, tai yra signalas apie rinką, ne priežastis pagrįsti sprendimus dėl savo personalo šiuo etaloniniu palyginimu. Tai, ką darbdavys daro su savo personalu, patenka į jo pačio teisinių reikalavimų sritį ir nepatenka į to, kas vertinama šiame puslapyje ar šiuo metodu, ribas. Čia pranešama tik apie tai, kas rinkoje pastebimai keičiasi, atlaisvintomis valandomis ir pajėgumu, ne apie tai, kas tą darbą dar atlieka.
Klausimas, koks darbas jūsų pačių įmonėje iš tikrųjų gali būti perimtas AI, neatsižvelgiant į tai, ką daro konkurentai, atsakomas užduočiai analizuojant FTE TO AI darbo skanavimą (werkscan). Palyginimui su rinka taikomas paprastesnis pirmas žingsnis: nurodykite, kuriuo matmeniu manote laimintys, ir patikrinkite, ar tas skiriamasis pranašumas iš tikrųjų egzistuoja remdamiesi įrodymais, ne prielaida. Tai vyksta nemokamame matmenų patikrinime: nurodote, kuriais matmenimis, jūsų nuomone, esate pranašesni, ir pamatote, kuriuos iš tų teiginių galima apginti įrodymais, o kurie remiasi prielaida. Pilnas etaloninis palyginimas su jūsų visos lyginamosios grupės įverčiais yra kuriamas.