Um cliente que coloca três orçamentos lado a lado não está a comparar o seu processo, mas sim o resultado dele: tempo de resposta, precisão de uma proposta, a rapidez com que uma pergunta recebe uma resposta concreta. Se num concorrente parte desse trabalho já está a ser feito por IA, com ou sem supervisão humana sobre isso, esse resultado muda antes de aparecer algum relatório interno sobre o assunto. O cliente vê a diferença já no terceiro orçamento. O senhor só a vê nos números trimestrais, e mesmo assim apenas se conseguir associar a perda a uma causa.
Isto não é uma questão de atenção. É uma questão de onde a prova chega primeiro. Os sinais internos passam por ciclos de relatórios. Os sinais dos clientes passam pela própria oferta, portanto em tempo real.
A mudança não está em "a IA faz mais trabalho". Está no que uma dimensão da comparação passa a significar assim que o trabalho por trás dela muda de natureza. O prazo de entrega, baseado na capacidade de planeamento, era uma questão de ocupação e volume de trabalho. Assim que o próprio planeamento passa a ser em grande parte automático, com uma pessoa a aprovar ou reprovar resultados, o prazo de entrega torna-se uma questão de quão bem esse sistema está estruturado, não de quantas pessoas estão à secretária. Quem implementa isso mais cedo ganha numa dimensão em que antes a ocupação determinava o teto.
Isso não acontece da mesma forma em todo o lado. Algumas tarefas deixam-se assumir integralmente pela IA, outras apenas parcialmente com um controlo que aprova ou reprova com fundamento, e uma parte continua a ser trabalho humano porque a natureza da tarefa assim o exige. Qual categoria se aplica a qual dimensão varia por empresa e por processo. É precisamente por isso que a pergunta sobre se o seu ponto forte já está a ser igualado pela IA não é retórica: uma vantagem competitiva que assentava em trabalho humano pode tornar-se rotina assim que os concorrentes a automatizarem e o senhor não.
Um benchmark que pretenda tornar isto visível trabalha com estimativas, e essas estimativas não são igualmente certas em todos os pontos. Textos de vagas de emprego, prazos de execução em comunicação pública, padrões de reclamações em plataformas de avaliação: são sinais indiretos. Dizem algo sobre a estruturação provável, não sobre o estado exato das coisas por trás da muralha de um concorrente. Quando um concorrente não publica números, cabe ao investigador trabalhar com esse tipo de fontes indiretas, e a abordagem para obter informação útil sobre um concorrente sem números é claramente uma abordagem de probabilidades, não de certezas.
Há também resultados que nada dizem. Uma pontuação numa dimensão em que o senhor nunca irá competir é ruído no relatório, não uma perceção útil. Antes de uma pontuação ganhar peso, é preciso confirmar que a dimensão em questão realmente decide o negócio junto dos clientes que o senhor quer conquistar. Como fazer essa distinção está descrito em a questão de como ponderar uma dimensão em que nunca vai vencer. Sem esse passo, qualquer benchmark produz uma pontuação precisa sobre uma questão irrelevante.
Uma terceira limitação: todos os intervenientes num mercado formulam frequentemente a sua proposta de valor em linguagem semelhante. "Abordagem pessoal", "soluções à medida", "linhas de comunicação curtas" repetem-se em quase todos os fornecedores, independentemente do que efetivamente se esconde por trás dessas palavras. Isso torna difícil basear-se na própria alegação; a razão pela qual os concorrentes soam quase idênticos nas suas promessas não reside na falta de originalidade, mas na própria natureza da linguagem de marketing, e é precisamente por isso que é necessário um teste à alegação antes de basear uma pontuação nessa alegação.
Nem todos os sinais são igualmente ténues. A rotatividade de pessoal, por exemplo, é um indicador sólido que diz algo sobre a estabilidade interna, e num concorrente com muita rotatividade em posições-chave isso é um indício de que os processos estão menos consolidados do que a aparência exterior sugere; o que a rotatividade de pessoal de um concorrente diz sobre a sua posição é, portanto, uma das poucas dimensões em que os dados públicos e o real estado interno correm razoavelmente em paralelo. O mesmo se aplica à maturidade em IA: esta pode ser medida a partir do exterior com base em vestígios públicos, e a forma de medir de fora a maturidade em IA de um concorrente mostra quais são esses vestígios e o que provam e o que não provam.
A questão de fundo, que trabalho na sua própria empresa pode realmente ser assumido pela IA, é respondida pela análise de funções da FTE TO AI por tarefa, com a distinção entre assunção integral, supervisão com avaliação, e trabalho que continua a ser humano. Para decisões sobre a gestão de pessoal aplicam-se, aliás, requisitos legais próprios; esta página e o método associado não fornecem fundamentação para esse fim.
A verificação gratuita de dimensões permite-lhe indicar em que pensa que está a ganhar, e testa por cada alegação se há ou não prova que a sustente. O benchmark completo, com o grupo de comparação integral e a matriz de evidências, está em desenvolvimento.