Se um concorrente executa uma tarefa mais rápido ou mais barato porque a IA assume grande parte dessa tarefa, isso é um facto no momento em que é medido. A pergunta que vem a seguir raramente é feita: durante quanto tempo isso continua a ser uma vantagem? Uma aplicação de IA que assume o trabalho por trás de uma dimensão normalmente não é um segredo. Não há patente sobre um algoritmo de planeamento que otimiza rotas, nem exclusividade sobre um modelo que elabora orçamentos. O que um configurou, o outro também pode configurar. A questão não é se isso é possível, mas quanto custa configurá-lo, quão rápido isso acontece, e se a vantagem já se deslocou para outra coisa nessa altura.
Duas empresas com acesso a tecnologia semelhante não têm necessariamente de realizar uma vantagem no mesmo momento. A diferença está no que já existia antes de a IA entrar em cena. Uma empresa com dados organizados, processos documentados e uma equipa habituada a sistemas que aconselham em vez de executar, pode ter uma aplicação de IA a funcionar em poucas semanas na dimensão que conta para os compradores. Uma empresa onde o conhecimento está nas cabeças das pessoas, os dados em ficheiros dispersos e as decisões assentam na experiência, precisa primeiro de meses para organizar isso antes de a IA poder fazer algo com isso. A mesma tecnologia, um tempo de arranque diferente. Essa diferença explica por que uma empresa já está a capitalizar uma vantagem agora e a outra talvez só comece daqui a um ano.
Em cada dimensão em que as empresas são comparadas, desenrola-se um de três movimentos. No primeiro, a IA assume a tarefa quase por completo; a dimensão torna-se então rapidamente um requisito básico em vez de um diferencial, porque todos os que a implementam chegam lá a uma velocidade semelhante. No segundo, uma pessoa continua a aprovar ou reprovar, com fundamento; aqui uma vantagem mantém-se por mais tempo, porque não se trata apenas da tecnologia, mas da qualidade desse acompanhamento, e essa é mais difícil de copiar. No terceiro, a tarefa continua a ser trabalho humano; uma vantagem que daí resulta é a mais duradoura, mas também a menos escalável. Qual destes três se aplica a qual dimensão varia consoante o mercado e o momento, e é precisamente por isso que quais dimensões se tornam sem valor quando todos usam IA é uma pergunta diferente de quais dimensões já o são agora.
Três fatores determinam em conjunto durante quanto tempo se mantém uma vantagem impulsionada por IA: quão visível é a aplicação para os concorrentes, quão baixa é a barreira para a copiar, e quão rapidamente o resto do mercado consegue reagir a isso. Um prazo de entrega rápido devido a planeamento automatizado é visível para cada cliente e, portanto, para cada concorrente, e a barreira para configurar um sistema semelhante é muitas vezes limitada para um fornecedor de dimensão adequada. Uma vantagem em investigação de clientes assente em análise de IA sobre dados históricos próprios é menos visível e menos fácil de copiar, porque os próprios dados não são transferíveis. Quem quiser saber exatamente o que não pode copiar de um concorrente que usa IA, não deve olhar para a aplicação, mas para o que está por trás dela.
A durabilidade de uma vantagem não depende apenas dos concorrentes existentes. Um novo entrante que começa sem os encargos de uma organização já existente pode configurar diretamente com IA uma dimensão em que os operadores estabelecidos ainda dependem de trabalho humano. Não há um processo existente para reconverter, nem uma equipa existente para adaptar; há apenas uma escolha de metodologia de trabalho que escala automaticamente desde o primeiro dia. Isso não faz de tal entrante necessariamente uma ameaça, mas implica uma linha temporal diferente da que existe entre concorrentes estabelecidos. A forma como reconhece um novo entrante que começa sem pessoal é, por isso, uma questão independente da forma como os concorrentes existentes se relacionam entre si.
A pergunta sobre quanto tempo uma vantagem em IA se mantém diz respeito ao trabalho e à posição concorrencial, não a quem ocupa que função. O que um empregador faz com a capacidade libertada está sujeito aos próprios requisitos legais e é da responsabilidade do empregador; aqui trata-se da questão de quais tarefas a IA pode assumir, quais assume parcialmente com acompanhamento, ou quais continuam a ser trabalho humano, e o que isso significa para a comparação com os concorrentes.
Uma estimativa de quanto tempo uma vantagem se mantém nunca é um número fixo. Depende de quão rapidamente os concorrentes conseguem acompanhar, de quão visível é a aplicação, e de se a própria dimensão ainda conta amanhã na decisão de compra de um cliente. Uma pontuação numa dimensão não diz nada se essa dimensão em si estiver a deslocar-se de diferencial para requisito básico; nesse caso, a comparação de hoje deixa de ser relevante daqui a um ano, por mais cuidadosamente que tenha sido elaborada. É por isso que como pontuar um concorrente sem fazer suposições gira em torno de prova rastreável por dimensão em vez de um único número, e por isso que como fazer o benchmark da sua empresa em relação aos concorrentes começa pela pergunta de quais dimensões decidem os negócios agora, não quais o faziam no ano passado.
A questão subjacente, que trabalho na sua empresa pode realmente ser assumido pela IA, é respondida pela análise de funções da FTE TO AI, tarefa a tarefa. Para a comparação com os concorrentes, um primeiro passo é mais pequeno: a verificação gratuita de dimensões, na qual identifica em que pensa que está a vencer e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com provas e quais assentam em suposições. O benchmark completo, com grupo de pares e matriz de provas, está em construção.