Um concorrente com um quadro de pessoal menor é frequentemente considerado automaticamente a parte mais barata. Essa suposição só é correta se o resto for igual: as mesmas margens, os mesmos subcontratados, a mesma qualidade de execução. Na prática, isso quase nunca é assim. Menos pessoas pode significar que uma empresa terceirizou trabalho, que opera a um nível de qualidade mais baixo, ou que parte do trabalho já é feito por IA com uma estrutura de custos que já não se baseia em fte's. Este último caso é o que mais distorce a comparação, e é o caso que está a aumentar mais rapidamente.
Enquanto o prazo de entrega, a resposta ou o acompanhamento dependerem da ocupação de pessoal, o efetivo é um indicador razoável de capacidade e, portanto, de custos. No momento em que um concorrente deixa o planeamento, a admissão ou a primeira avaliação a cargo de um sistema com supervisão humana sobre o resultado, essa relação desaparece. O concorrente pode então precisar de menos pessoas, mas não de menos capacidade. Pode entregar mais rapidamente, processar mais pedidos ou manter um desempenho mais consistente, sem que isso seja visível na folha de pagamento. Quem então olha apenas para os números de pessoal conclui o contrário da verdade.
Esta transição não avança à mesma velocidade em todo o lado. Numa empresa, a admissão já está em grande parte automatizada, com um funcionário que apenas avalia excepções; noutra empresa, exatamente o mesmo trabalho ainda é feito totalmente à mão, muitas vezes dentro do mesmo setor e da mesma região. A diferença raramente está no setor como um todo, e mais frequentemente naquilo que uma empresa individual se atreve a reformular. Isso torna a comparação mais difícil do que olhar para os números na folha de pagamento, e também a torna mais valiosa: quem sabe que parte do trabalho de um concorrente passou de trabalho humano para um sistema com supervisão, sabe também por que esse concorrente pode ser mais barato sem que isso prejudique a qualidade ou a velocidade.
Esta análise trabalha com sinais públicos e indiretos: vagas de emprego, descrições de funções, prazos de execução relatados por clientes, definição de preços, e a forma como uma empresa descreve o seu próprio processo. Isso resulta numa estimativa de onde um concorrente utilizou IA e onde não, mas não numa certeza. Uma empresa que externamente não deixa transparecer nada da automatização interna é, nesta abordagem, subestimada quanto ao uso de IA em relação à realidade. Inversamente, uma empresa que aposta fortemente em marketing de IA pode fazê-lo sem que a execução subjacente já esteja tão avançada; a forma como distingue essas afirmações umas das outras está descrita em como reconhecer promessas de IA que se revelam vazias. Onde faltam dados sobre concorrentes ou estes não são públicos, a abordagem para colmatar essa lacuna está descrita em métodos para obter informação sobre a concorrência sem acesso aos seus números. Cada pontuação no benchmark é, portanto, rastreável até à fonte em que se baseia, para que possa avaliar por si mesmo se essa fonte é suficientemente sólida para fundamentar uma decisão.
A comparação não tem valor quando a dimensão em que compara não é a dimensão em que os clientes efetivamente escolhem. Um concorrente pode ter-se tornado mais rápido num ponto irrelevante para os seus clientes, enquanto a dimensão que de facto decide o negócio permanece inalterada. É também por isso que uma estrutura de custos mais barata num concorrente não é automaticamente uma ameaça: se a velocidade não for decisiva no seu mercado, um concorrente que se tornou mais rápido através de IA não é necessariamente um concorrente que ganha mais negócios. Quais dimensões o fazem, e quais dessas dimensões perdem a sua capacidade de diferenciação quando todos aplicam IA, está desenvolvido em as dimensões que perdem valor quando o uso de IA se generaliza. Um resultado que não depende de tal dimensão é um número sem peso.
Se os concorrentes no seu mercado avançarem a um ritmo semelhante para uma execução automatizada, a velocidade de execução torna-se um terreno equiparado em vez de um fator diferenciador. A questão desloca-se então para onde ainda é possível ganhar quando o trabalho de execução está igualmente bem organizado em todas as partes; essa questão é tratada em em que concorrem ainda as empresas quando a IA assume o trabalho de execução. É também aí que novos entrantes podem ter uma vantagem estrutural: uma parte que começa sem encargos de pessoal constrói o seu processo logo em torno da automatização, sem uma equipa e sistemas existentes a adaptar. Como reconhecer esse novo entrante numa fase precoce está descrito em sinais de que uma nova parte no mercado começa sem construir um quadro de pessoal. E como uma vantagem baseada no uso de IA não é automaticamente duradoura, também é relevante saber quanto tempo essa vantagem se mantém antes que os concorrentes consigam o mesmo, desenvolvido em a durabilidade de uma vantagem tecnológica no seu mercado.
Esta página trata da comparação entre empresas, não de decisões dentro do próprio quadro de pessoal; que trabalho na sua própria organização é elegível para ser assumido pela IA é outra questão, respondida através de um mapeamento de tarefas orientado, e as decisões sobre as consequências para o pessoal daí resultantes continuam sujeitas aos requisitos legais aplicáveis.
Determine para si mesmo em que duas ou três dimensões acredita que vence o concorrente que mais o preocupa. Uma verificação de dimensão gratuita mostra quais dessas afirmações podem ser fundamentadas com provas e quais se baseiam em suposições. O benchmark completo, com a matriz de provas por dimensão, está em construção.
Vraag maar waarop er in uw markt gewonnen wordt. Ik vergelijk liever dan dat ik uitleg.
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