Se o prazo de entrega fosse uma questão de ocupação, ganhava a parte com mais pessoas no chão de fábrica. A partir do momento em que o planeamento se faz largamente a si próprio, a ocupação já não é o botão em que esse resultado assenta. A comparação entre si e os seus concorrentes não muda porque a IA "faz algo com o mercado", mas porque a dimensão em que antes ganhava passa a situar-se noutro sítio. Quem não calcula isso, continua a comparar-se numa escala que já não determina o resultado.
Isto não acontece de forma igual em todo o lado. Em algumas empresas, a IA já assume a maior parte de uma tarefa, com uma pessoa que aprova ou reprova. Noutras empresas, a mesma tarefa continua a ser inteiramente trabalho humano, não porque a empresa esteja atrasada, mas porque a tarefa não se presta a isso, ou porque a supervisão necessária é mais cara do que o tempo que poupa. A diferença entre essas duas empresas está na tarefa, não na intenção da direção.
Três categorias percorrem todas as posições competitivas: trabalho que a IA pode assumir, trabalho que a IA faz parcialmente sob supervisão humana, e trabalho que continua a ser trabalho humano. Uma dimensão competitiva que se encontra totalmente na primeira categoria deixa de ser um fator distintivo a partir do momento em que a tecnologia está amplamente disponível: qualquer um a pode copiar. Uma dimensão na segunda categoria continua a ser distintiva, mas então pela qualidade da supervisão, não pela velocidade da execução. E uma dimensão que continua a ser trabalho humano torna-se relativamente mais pesada na comparação, precisamente porque o resto se equipara mais rapidamente.
Isso não significa que a IA rende o mesmo em todo o lado. O que resulta disso depende de quão repetível é a tarefa, quão bem estruturada está a informação de entrada, e quanto risco comporta uma decisão errada. Uma tarefa com muita variação e elevada exposição continua a ser trabalho humano por mais tempo do que uma tarefa com passos fixos e baixa exposição. O que não pode copiar de um concorrente que utiliza IA trata precisamente dessa distinção: nem toda a vantagem é transferível, mesmo quando a tecnologia o é.
Os responsáveis comerciais que perdem negócios apontam frequentemente para o preço ou o prazo de entrega, porque são essas as dimensões em que a perda é visível. Mas a perda visível e a causa real nem sempre estão no mesmo lugar. Um cliente que perde para um concorrente que responde mais rapidamente pode não estar a perdê-lo devido à velocidade, mas sim devido à consistência com que esse concorrente agora responde igualmente rápido em todo o lado, algo que só é possível a partir do momento em que parte desse trabalho foi assumido. Porque os seus clientes veem a diferença antes de si explica como surge esse atraso na perceção própria.
O benchmark competitivo classifica a sua posição e a do seu grupo de referência nas dimensões que, no seu mercado, efetivamente decidem os negócios, com uma matriz de evidências em que cada classificação é rastreável até uma observação concreta: uma conversa de negócio ganho ou perdido, uma lista de preços, um prazo de entrega, um tempo de resposta. Nenhuma classificação sem fonte, e nenhuma fonte sem a ressalva de quão sólida é. Algumas classificações apoiam-se em dados sólidos, outras num número limitado de conversas, e essa diferença de certeza é mencionada, não dissimulada.
Um benchmark diz algo sobre as dimensões que foram incluídas, não sobre dimensões que ninguém identificou. Se um novo concorrente ganha em algo que ainda não consta da lista de dimensões medidas, o benchmark só o deteta depois de isso já se ter traduzido em negócios perdidos. Isso é uma razão para colocar a pergunta periodicamente de novo, não para desconfiar do resultado de uma medição pontual. Com que frequência deve repetir-se uma comparação com concorrentes aborda essa frequência, e o que uma alteração no mercado dá como sinal para isso.
Uma segunda limitação: uma classificação numa dimensão diz algo sobre a posição atual, não sobre a causa. Uma classificação baixa no prazo de entrega pode dever-se à ocupação, a um sistema desatualizado, ou a um processo que ainda não foi reorganizado em torno do que a IA já consegue fazer nele. O benchmark aponta a dimensão; não explica automaticamente o porquê. Para isso é necessário trabalho adicional, e esse trabalho toca por vezes na questão de que tarefas uma organização quer reorganizar de forma diferente. Onde essa questão toca em decisões de pessoal, aplicam-se aí requisitos legais próprios; o benchmark não é uma fundamentação para tais decisões e não se pronuncia sobre isso.
Uma terceira limitação diz respeito a novos concorrentes sem um quadro de pessoal existente, que por vezes organizam uma dimensão a partir do zero em torno do que a IA já consegue fazer, sem o desvio de um processo existente. Como reconhecer um novo concorrente que começa sem pessoal descreve que sinais indicam isso antes de esse concorrente surgir no seu resumo de negócios ganhos e perdidos.
O benchmark não garante nenhum negócio ganho nem uma previsão correta do que um concorrente fará amanhã. Dá um estado de situação rastreável nas dimensões que hoje determinam o resultado, com uma indicação de quão certa é cada classificação. Se uma tarefa dentro da sua própria empresa é efetivamente possível de ser assumida pela IA é uma pergunta diferente daquela em que compete; essa pergunta é respondida por tarefa no exame de trabalho da FTE TO AI, independentemente do benchmark em si.
Como sabe em que realmente ganha e a questão de com que frequência uma análise competitiva merece ser repetida, tal como desenvolvido em com que frequência deve repetir-se uma análise competitiva, são ambas perguntas que se deixam testar antes de as decidir internamente. A verificação de dimensões gratuita é o ponto de partida para isso: identifica as dimensões em que pensa estar a ganhar, e vê quais dessas afirmações são, neste momento, defensáveis com provas. O benchmark completo, com o grupo de referência e a matriz de evidências, está em construção.