Obiecany czas dostawy wynikał z obsady: ile osób było dostępnych, by zaplanować zamówienia, obsłużyć wyjątki i poinformować klientów, gdy coś poszło nie tak. Kto miał więcej mocy przerobowej, mógł szybciej reagować i tym samym obiecać krótszy czas dostawy. To było pole gry, i na tym polu osoba odpowiedzialna za sprzedaż mniej więcej wiedziała, gdzie stoi w porównaniu z konkurencją: obsada jest widoczna, albo można ją oszacować.
To założenie nie obowiązuje już wszędzie. Tam, gdzie planowanie, przetwarzanie zamówień i aktualizacje dla klientów są w dużej mierze wykonywane przez AI, czas dostawy nie jest już funkcją tego, ile osób pracuje, lecz tego, jak dobrze jest zorganizowany system stojący za tym. Dwie firmy z taką samą liczbą pracowników mogą wtedy obiecać zupełnie różne czasy dostawy. To nie jest obraz przyszłości: dzieje się to dziś, w jednej firmie już teraz, a w innej jeszcze nie.
Za obiecanym czasem dostawy stoi szereg zadań, które dzielą się na trzy kategorie.
Część może w pełni przejąć AI: łączenie stanów zapasów, mocy produkcyjnych i czasów transportu w wykonalną datę dostawy to praca obliczeniowa, a praca obliczeniowa to dokładnie to, w czym AI jest systematycznie szybsza i bardziej spójna niż planista, który robi to obok innych zadań.
Część odbywa się pod ludzkim nadzorem: przy zakłóceniu — dostawcy, który wypada, zamówieniu, które odbiega od wzorca — AI może zaproponować zmieniony czas dostawy, ale ktoś zatwierdza lub odrzuca tę propozycję, z podaniem powodu. Szybkość tej akceptacji określa, jak szybko nowe zobowiązanie dotrze do klienta.
Część pozostaje pracą ludzką: klient, który dzwoni, ponieważ dostawa została opóźniona dwa razy, chce wyjaśnienia i oceny wykraczającej poza naciśnięcie przycisku. Ile z tej rozmowy jest jeszcze potrzebne, zależy od tego, jak dobrze działają już dwie pierwsze kategorie — im mniej zakłóceń pozostaje niezauważonych, tym mniej takich rozmów jest potrzebnych.
Różnica między firmami nie leży w pytaniu, czy używają AI, lecz w tym, co już jest połączone. System planowania, który jest odłączony od administracji zapasów, przynosi niewielki zysk, niezależnie od tego, jak zaawansowany jest model stojący za nim. Firma, w której dane o zamówieniach, zapasy i planowanie transportu już się zazębiają, może od razu nałożyć na to model planowania i skorygować czas dostawy w dół. Firma, w której te dane znajdują się w oddzielnych systemach i arkuszach kalkulacyjnych, musi to najpierw uporządkować, zanim będzie cokolwiek do zautomatyzowania.
To wyjaśnia, dlaczego przesunięcie nie postępuje wszędzie w tym samym tempie i dlaczego dwaj konkurenci na tym samym rynku, o tej samej liczebności personelu, mogą jednak obiecać różny czas dostawy. Nie mówi to nic o tym, ile osób pracuje lub powinno pracować; to osobna kwestia z własnymi wymogami prawnymi, która nie jest tu przedmiotem rozważań.
Jeśli czas dostawy przesuwa się z kwestii obsady w kwestię systemu, przesuwa się też to, na czym porównuje pan/pani konkurentów. Dopytywanie, ilu ludzi zajmuje się planowaniem, mówi już niewiele. Bardziej istotne jest, czy konkurent konsekwentnie dotrzymuje czasów dostawy, jak szybko dostosowuje się przy zakłóceniu, i czy jest to już widoczne z góry w tym, jak stanowczo odważa się podać datę dostawy.
To od razu jedno z miejsc, gdzie istotne staje się jak zdobyć użyteczne informacje o konkurentach, którzy nie publikują liczb: czas dostawy jest jednym z niewielu wymiarów, które w praktyce dają się zweryfikować, poprzez własne zamówienia lub sygnały od klientów, nawet bez udostępniania przez konkurenta danych liczbowych na ten temat.
Czas dostawy nie jest też oderwany od innych wymiarów. Krótszy czas dostawy, który wiąże się z większą liczbą błędów, nie jest zyskiem; to, jak te dwa elementy mają się do siebie, powraca w jak AI zmienia konkurencję na jakości. A czas dostawy, który jest krótki tylko przy zamówieniach standardowych, mówi coś innego niż czas dostawy, który utrzymuje się także przy szerokim asortymencie, jak omówiono w jak AI zmienia konkurencję na szerokości oferty produktowej. Kto we własnym marketingu i marketingu konkurentów napotyka głównie rozpoznawalne obietnice szybkości bez rozróżnienia, rozpoznaje wzorzec z dlaczego wszyscy konkurenci brzmią tak samo w swoich obietnicach.
Na pytanie, czy czas dostawy w pana/pani firmie jest kwestią obsady, czy już kwestią systemu, trudno odpowiedzieć z ogólnego spojrzenia; to, które prace stojące za tym rzeczywiście można przejąć przez AI, jest ustalane zadanie po zadaniu za pomocą skanu pracy FTE TO AI.
Dla porównania z konkurentami pierwszy krok jest mniejszy: proszę określić, na czym uważa pan/pani, że wygrywa pod względem czasu dostawy, i sprawdzić za pomocą bezpłatnego sprawdzianu wymiaru, które z tych twierdzeń da się obronić dowodami. Pełny benchmark, z wynikami i matrycą dowodów dla każdego wymiaru, jest w przygotowaniu.