Ne katram uzņēmumam jābūt priekšgalā katrā dimensijā. Piegādātājs, kurš piegādā lēnāk, bet konsultē precīzāk, var pieļaut šo atpalicību piegādes laikā, ja klients konsultāciju vērtē augstāk nekā gaidīšanas laiku. Jautājums nav par to, vai jūs uzvarat visās dimensijās. Jautājums ir, vai jūs zināt, kāds svars katrai dimensijai patiešām ir pirkuma lēmumā, un vai tas svars saglabājas.
Tieši šeit kļūst sarežģīti. Svari nav tirgus fiksētas īpašības. Tie mainās, tiklīdz mainās darba raksturs aiz kādas dimensijas.
Dimensija svar smagi, kad tā ir deficīta prece: maz piegādātāju to spēj nodrošināt labi, un atšķirība ir jūtama klientam. Piegādes laiks ilgi svēra smagi, jo plānošana bija cilvēku darbs un kļūdas bija dārgas. Tiklīdz uzdevumu lielākoties veic AI, ar vai bez uzraudzības, daļa no šī deficīta izzūd. Tas, kas iepriekš bija atšķirtspēja, kļūst par pamatpakalpojumu, kuram lielākā daļa dalībnieku pietuvojas samērā drīz.
Tas nenozīmē, ka dimensija kļūst nesvarīga. Tas nozīmē, ka svars, ko jūs tai šodien piešķirat, balstās uz deficītu, kas var izzust. Salīdzinošā analīze, kas to neņem vērā, sver ar novecojušiem pieņēmumiem.
Darbs aiz kādas dimensijas sadalās daļās: uzdevumi, ko AI var veikt patstāvīgi, uzdevumi, ko AI veic ar cilvēka uzraudzību, un uzdevumi, kas paliek cilvēku darbs. Šis sadalījums nosaka, vai svars ir stabils vai maina virzienu.
Ja uzdevumu gandrīz pilnībā pārņem AI, attiecīgās dimensijas svars parasti samazinās, jo lielākā daļa konkurentu to var panākt salīdzinošā laika periodā. Ja uzraudzība joprojām ir nepieciešama, atšķirība starp uzņēmumiem paliek lielāka un ilgtspējīgāka, jo šīs uzraudzības kvalitāte pati par sevi ir prasme, ko ne visi apgūst vienādi ātri. Ja darbs paliek cilvēku darbs, svars īstermiņā mainās maz, lai gan pašu prasmju speciālistu deficīts var sākt mainīties.
Šis iedalījums atšķiras katram uzņēmumam un nozarei, kā arī uzņēmumiem vienā nozarē. Vienam uzņēmumam uzdevuma pārņemšana jau ir izveidota ar strādājošām kontrolēm; cits vēl tikai sāk ar izmēģinājuma iestatījumu. Šī atšķirība ir izmērāma, nevis minējums, un tas ir tieši tas, ko atklāj, novērtējot konkurenta ai-briedumu no ārpuses.
Svars salīdzinošajā analīzē ir novērtējums, nevis paša pirkuma lēmuma mērījums. Novērtējums balstās uz signāliem: ko pircēji tirgū saka, ka viņi vērtē, kā darījumi tiek uzvarēti un zaudēti, kā dimensijas ir pārvietojušās pēdējā periodā. Tas ir noderīgi, bet negarantē, ka tas pats svars pēc gada joprojām būs spēkā, un tas neko nepasaka par konkrētu darījumu ar specifiskiem nosacījumiem.
Rezultāts arī neko nepasaka, ja pierādījumu bāze ir vāja: ja dimensijas rezultāts balstās uz vienu apgalvojumu bez pamatojuma vai uz novecojušu informāciju par konkurentu, tad svēršana ir tikpat laba, cik dati, uz kuriem tā balstās. Tāpēc katram rezultātam pievienota pierādījumu matrica: jūs varat pārbaudīt, uz ko rezultāts balstās, un pats novērtēt, vai šis pierādījums jūsu situācijai ir pietiekams. Ja pierādījums ir vājš, rezultāts jālasa kā indikācija, nevis kā nostiprināts fakts.
Ja dimensija svar viegli un jūs tajā esat vāji, jautājums nav automātiski par to, kā to atrisināt. Dažreiz pareizais ceļš ir atzīt vājumu un nostiprināt rezultātu smagāk svērtā dimensijā; dažreiz ir vērts to panākt, jo šīs dimensijas svars pieaug, kad vairāk konkurentu attiecīgo uzdevumu nodod AI. Kas attaisno atpalicības risināšanu un ko var atstāt novārtā, ir atkarīgs no tā, kurp svars virzās, un tas ir cits jautājums nekā ko darīt ar atpalicību kādā dimensijā.
Tas pats attiecas arī pretēji, uz dimensiju, kurā jūs pašlaik esat spēcīgi: ja pamatā esošais darbs lielākoties kļūst pārņemams, jautājums ir ko darīt, kad jūsu spēcīgākā puse kļūst pašsaprotama, jo to dara AI, un cik ilgi šis pārsvars vēl saglabās nozīmi, ir jautājums, kas jāatbild atsevišķi, izmantojot cik ilgi saglabājas ai-pārsvars.
Kurš darbs jūsu paša uzņēmumā patiešām ir nododams AI un kura daļa turpinās prasīt uzraudzību, ir jautājums par katru uzdevumu, nevis par funkciju vai nodaļu; FTE TO AI darba skenēšana atbild uz šo jautājumu tieši šajā līmenī.
Dimensijas svēršana tātad nav fiksēts dotums, un rezultāts bez pierādījuma nav rezultāts, uz kura balstīties. Ko gan var darīt: salikt blakus apgalvojumus, ar kuriem, jūsuprāt, uzvarat, un pārbaudīt, kuri no tiem patiešām ir aizstāvami ar pierādījumiem. Tieši to dara bezmaksas dimensiju pārbaude. Jūs nosaucat, kur, jūsuprāt, uzvarat, un redzat, kuri no šiem apgalvojumiem iztur pārbaudi, tāpat kā pamatojot apgalvojumu par savu kvalitāti. Pilnā salīdzinošā analīze ar pilnu pierādījumu matricu par jūsu līdzinieku grupu tiek gatavota.