Ușurința de a face afaceri este dimensiunea pe care clienții o pot denumi cel mai greu și o simt cel mai repede. O ofertă care ajunge fără bătăi de cap, o modificare care este procesată fără un telefon, o factură care este corectă fără a fi nevoie să suni pentru a verifica. Nimeni nu menționează asta ca motiv pentru a câștiga sau pierde o afacere, și totuși deseori cântărește în decizie. Până acum, această ușurință era în mare parte rezultatul efortului uman: oameni care făceau munca de coordonare internă astfel încât clientul să nu observe nimic din asta. Acel efort este exact genul de muncă din care AI preia acum părți, iar asta schimbă comparația.
Când un client spune că a face afaceri cu un anumit furnizor decurge lin, în spate se află de obicei o grămadă de muncă de coordonare. Cineva care aduce oamenii potriviți împreună atunci când o cerere se abate de la procesul standard. Cineva care verifică statusuri înainte ca clientul să întrebe. Cineva care introduce manual o modificare a unei comenzi în trei sisteme, astfel încât clientul să trebuiască să comunice ceva o singură dată. Această muncă nu este vizibilă pentru client, dar determină totuși dacă contactul se simte lin sau greoi.
Aceasta este muncă ce se împarte în trei categorii. O parte este muncă de rutină pe care un sistem o poate prelua: preluarea statusurilor, transferul datelor, răspunsul la o întrebare standard. O parte necesită o evaluare pe care AI o poate pregăti, dar pe care cineva cu cunoștințe despre client trebuie să o aprobe sau să o respingă, cu motiv. Iar o parte rămâne muncă umană: clientul care este supărat și vrea să fie ascultat, excepția care nu se încadrează într-o regulă.
În momentul în care munca de rutină din spatele ușurinței de a face afaceri este realizată de AI, se schimbă sursa avantajului. Înainte, o companie se putea diferenția prin a pune mai mulți oameni pe contactul cu clienții decât concurentul, sau prin a avea oameni mai bine pregătiți care lucrau mai repede. Aceasta este o chestiune de personal și costuri, iar orice companie cu buget suficient o putea copia angajând tot atâția oameni.
Dacă o mare parte din această muncă de rutină se rezolvă de la sine, avantajul se mută către altceva: către cine direcționează cel mai bine excepțiile către oameni, cine lasă întrebarea potrivită la angajatul potrivit, și cine a organizat supravegherea AI-ului astfel încât greșelile sunt prinse înainte ca clientul să le observe. Aceasta nu mai este o chestiune de câți oameni sunt, ci de cât de bine face procesul distincția între ce poate gestiona un sistem și ce nu. Două companii cu același personal pot astfel avea scoruri foarte diferite la ușurința de a face afaceri, pur pe baza locului unde au plasat acea distincție.
Acest lucru nu se întâmplă peste tot în același ritm. La companiile cu multe contacte repetitive cu clienții — întrebări fixe, tipuri fixe de modificări, fluxuri fixe de documente — munca de rutină este relativ ușor de recunoscut și de transferat unui sistem, cu oameni care aprobă sau resping pe baza unor criterii clare. La companiile unde fiecare contact cu clientul este diferit, sau unde cunoștințele se află mai ales în capul unor angajați individuali, acest transfer este mai lent și mai riscant. Diferența nu stă deci în ambiție, ci în cât de recognoscibilă și repetabilă este munca de bază.
De asemenea, este valabil: cât de multă capacitate se eliberează astfel și ce face o companie cu ea rămâne la latitudinea angajatorului. Cine ia în considerare să bazeze decizii de personal pe ceea ce preia AI trebuie să respecte propriile cerințe legale aplicabile în acest sens. Aceasta nu face parte din această comparație.
A compara pe baza ușurinței de a face afaceri fără dovezi înseamnă a compara pe bază de percepție. O afirmație precum „suntem ușor de abordat” valorează ceva doar dacă se poate demonstra de unde vine acea ușurință în relație: mai puține momente de transfer manual, mai puțin timp de așteptare la abateri, mai puține greșeli pe care clientul trebuie să le corecteze el însuși. Asta este măsurabil, și este exact pe ce trebuie să se bazeze scorurile pe această dimensiune.
Această schimbare nu este separată de restul comparației. Cine ofertează mai repede pentru că AI preia în mare parte întocmirea ofertei standard câștigă și la ușurință, ceea ce se poate citi în cum se schimbă viteza de ofertare prin AI. Cine reduce greșelile în procesare pentru că munca de control se face mai sistematic câștigă de asemenea la ușurință, detaliat în cum se schimbă marja de eroare ca factor concurențial. Iar garanțiile care sunt gestionate mai repede și cu mai puține bătăi de cap ating aceeași experiență de a face afaceri lin, așa cum este descris în cum se schimbă garanția și preluarea riscului prin AI. Ușurința de a face afaceri nu este deci o dimensiune izolată, ci suma a ceea ce se întâmplă pe celelalte dimensiuni.
Întrebarea care stă la bază — ce muncă din această companie specifică poate fi cu adevărat preluată de AI, și ce muncă nu — primește răspuns per sarcină prin scanul de lucru al FTE TO AI, independent de acest benchmark. Pentru cine vrea să știe dacă propria afirmație despre ușurința de a face afaceri rezistă, sau dacă se bazează în principal pe percepție, este o altă întrebare decât dacă concurenții obțin scoruri mai bune la acest capitol, detaliat în cum puteți stabili pe ce câștigați cu adevărat. Și pentru că AI continuă să deplaseze constant acest tip de muncă, un scor de acum un an nu mai este automat valabil, așa cum este explicat în cât de des este necesară repetarea unei analize concurențiale.
Verificarea gratuită a dimensiunilor arată exact unde se află acea diferență dintre afirmație și dovadă: numiți pe ce credeți că câștigați la ușurința de a face afaceri și vedeți care dintre aceste afirmații pot fi susținute în prezent cu dovezi. Benchmark-ul complet, cu comparația față de grupul dvs. de referință pe toate dimensiunile, este în construcție.