Um cliente não percebe a cobertura geográfica por um ponto num mapa, mas pela resposta a algumas perguntas concretas. Este fornecedor consegue estar no local amanhã. Conhece a regulamentação, a língua e os costumes locais. Há alguém disponível no fuso horário certo, no momento certo. Antigamente, a resposta a essas perguntas estava diretamente ligada a onde uma empresa tinha pessoas colocadas. A cobertura era uma consequência de estabelecimentos, frotas e ocupação por região. Quem quisesse servir mais regiões tinha de colocar lá mais pessoas ou contratar mais pessoas que conhecessem a região.
Essa ligação entre cobertura e ocupação física está sob pressão, não porque a presença física desapareça, mas porque parte do trabalho que torna a cobertura possível já não está ligada a uma localização.
Por trás de cada afirmação de cobertura geográfica há uma pilha de trabalho que normalmente permanece invisível para o cliente. Acompanhar a regulamentação por país ou região e traduzi-la para o que isso significa numa proposta. Planear posições de stock locais ou pontos de serviço. Estimar a procura e a oferta por região, para que não haja demasiada ou pouca capacidade disponível. Coordenar comunicação multilingue entre uma equipa central e contactos locais. Elaborar relatórios que mostrem quais as regiões efetivamente servidas dentro do prazo prometido.
Este trabalho enquadra-se nas três categorias que se repetem em todo o lado. Uma parte pode ser assumida pela IA: combinar regulamentação, padrões de procura e dados logísticos numa proposta de cobertura por região é, em grande medida, trabalho de cálculo com base em dados que já existem. Uma parte é parcial, com supervisão: um sistema de IA propõe uma divisão de regiões ou um nível de serviço, uma pessoa avalia se isso se adequa à situação específica de um cliente ou mercado e aprova ou rejeita, com fundamento. E uma parte continua a ser trabalho humano: a presença efetiva no local, a conversa com um parceiro local, a avaliação de uma situação que não se deixa captar em dados.
Enquanto a cobertura foi sobretudo uma questão de ocupação, ganhava geralmente quem tinha mais pessoas no maior número de locais. Isso era uma barreira de custos: servir mais regiões custava proporcionalmente mais capacidade. Uma empresa pequena com uma rede regional forte podia destacar-se, simplesmente porque escalar para mais regiões era igualmente dispendioso para um concorrente.
Se a combinação de regulamentação, procura e logística for feita em grande parte pela IA, esse cálculo muda. Uma empresa que já tenha transferido esse trabalho para um sistema consegue apresentar uma proposta de cobertura para uma nova região mais rapidamente, com menos capacidade adicional do que um concorrente que ainda faz esse trabalho manualmente por região. A diferença já não está em quantas pessoas alguém tem numa região, mas em quão rápido e com quanta fundamentação alguém consegue fazer uma afirmação sobre cobertura e, mais importante, consegue cumpri-la assim que um cliente a testa concretamente.
Isso torna a cobertura uma dimensão em que a comparação entre fornecedores se desloca de "quem tem mais estabelecimentos" para "quem consegue fundamentar a cobertura que afirma ter". Um fornecedor que afirma entregar em doze países, mas que o faz por país com pressupostos desatualizados, perde terreno para um fornecedor que consegue comprovar a mesma afirmação com dados atuais, fundamentados por região. A forma de testar essa afirmação antes de o cliente o fazer por si próprio está descrita numa página sobre como fundamentar uma afirmação de qualidade própria.
A diferença entre empresas que já notam esta mudança e empresas que ainda não veem nada dela raramente está no setor e mais frequentemente em como o trabalho por trás da cobertura está organizado. Uma empresa em que o planeamento regional ainda está em folhas de cálculo soltas por estabelecimento não pode simplesmente transferir esse trabalho para um sistema; os dados não existem na forma necessária para isso. Uma empresa em que esses dados já se reúnem de forma estruturada pode, com as mesmas capacidades de IA, dar um passo muito mais rápido.
Isso torna a cobertura numa dimensão que não está isolada do resto. Está relacionada com a rapidez com que uma proposta para uma nova região pode ser elaborada, o que pode ser lido na página sobre o que a IA muda na velocidade com que as propostas saem pela porta, e com a facilidade com que um cliente numa nova região consegue fazer negócio com um fornecedor, abordado na página sobre o que a IA muda na facilidade de fazer negócio. Quem está atrasado em cobertura relativamente ao grupo de referência encontra numa página sobre o que fazer perante um atraso numa dimensão uma abordagem para interpretar esse atraso, sem que isso se traduza em aconselhamento sobre pessoal; se uma decisão tocar nisso, aplicam-se aí requisitos legais próprios.
A questão de saber se um concorrente afirma uma cobertura geográfica que também cumpre é difícil de responder sem uma comparação na mesma dimensão, com o mesmo ónus da prova. O papel exato que a IA desempenha nisso varia muito por empresa e por região, e depende de quão estruturados já estão os dados subjacentes e de quanta supervisão as propostas de IA ainda exigem. Que trabalho, numa empresa específica, pode realmente ser assumido pela IA, e que trabalho continua a ser trabalho humano, é respondido pelo scan de trabalho da FTE TO AI por tarefa.
Uma dimensão como a cobertura geográfica só é útil numa comparação se a afirmação por trás dela puder ser testada. O teste de dimensão gratuito é um primeiro passo para isso: identifica onde pensa que está a ganhar, e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com provas. O benchmark completo, com a matriz de provas por dimensão, está em construção.