Un termen de livrare promis rezulta din ocuparea cu personal: câți oameni existau pentru a planifica comenzi, a trata excepții și a informa clienții dacă ceva nu funcționa. Cine avea mai multă capacitate putea comuta mai rapid și, astfel, promite un termen de livrare mai scurt. Acesta era terenul de joc, iar pe acel teren de joc, un responsabil comercial știa aproximativ unde se situează în raport cu concurența: ocuparea cu personal este vizibilă, sau poate fi estimată.
Această presupunere nu mai este valabilă pretutindeni. Acolo unde planificarea, procesarea comenzilor și actualizările pentru clienți sunt realizate în mare parte de AI, termenul de livrare nu mai este o funcție a numărului de oameni care lucrează, ci a cât de bine este organizat sistemul din spate. Două companii cu același număr de angajați pot atunci promite termene de livrare complet diferite. Aceasta nu este o imagine de viitor: se întâmplă deja astăzi, la o companie deja, la alta încă nu.
În spatele unui termen de livrare promis se află o serie de sarcini care se împart în trei categorii.
O parte poate fi complet preluată de AI: combinarea pozițiilor de stoc, a capacității de producție și a timpilor de transport într-o dată de livrare realizabilă este muncă de calcul, iar munca de calcul este exact domeniul în care AI este sistematic mai rapid și mai constant decât un planificator care face acest lucru alături de alte sarcini.
O parte se realizează cu supraveghere umană: în cazul unei perturbări — un furnizor care se defectează, o comandă care se abate de la model — AI poate propune un termen de livrare ajustat, dar cineva aprobă sau respinge acea propunere, cu motiv. Viteza acestei aprobări determină cât de rapid ajunge noua promisiune la client.
O parte rămâne muncă umană: clientul care apelează pentru că o livrare a fost întârziată de două ori dorește o explicație și o evaluare care merge mai departe de o simplă apăsare de buton. Cât de mult din această conversație mai este necesar depinde de cât de bine funcționează deja primele două categorii — cu cât mai puține perturbări rămân neobservate, cu atât mai puține astfel de conversații sunt necesare.
Diferența dintre companii nu se află în întrebarea dacă folosesc AI, ci în ceea ce este deja conectat. Un sistem de planificare care este separat de administrarea stocurilor produce puțin profit, indiferent cât de avansat este modelul din spatele lui. O companie unde datele despre comenzi, stocuri și planificarea transportului deja se îmbină, poate suprapune imediat un model de planificare peste acestea și poate ajusta termenul de livrare în jos. O companie unde aceste date se află în sisteme separate și foi de calcul trebuie mai întâi să corecteze acest lucru înainte de a exista ceva de automatizat.
Acest lucru explică de ce schimbarea nu se produce la fel de rapid pretutindeni, și de ce doi concurenți de pe aceeași piață, cu aceeași dimensiune a personalului, pot totuși promite un termen de livrare diferit. Aceasta nu spune nimic despre câți oameni lucrează sau ar trebui să lucreze; aceasta este o evaluare separată cu propriile cerințe legale, care nu este discutată aici.
Dacă termenul de livrare se schimbă dintr-o întrebare de ocupare cu personal într-o întrebare de sistem, se schimbă și pe ce anume comparați concurenții. A întreba câți oameni lucrează la planificare nu mai spune prea mult. Este mai relevant dacă un concurent atinge constant termenele de livrare, cât de rapid ajustează în caz de perturbare, și dacă acest lucru este deja vizibil din exterior în cât de ferm osează să numească o dată de livrare.
Acesta este exact unul dintre locurile în care cum obțineți informații utile despre concurenții care nu publică cifre devine relevant: termenul de livrare este una dintre puținele dimensiuni care poate fi testată în practică, prin comenzi proprii sau semnale ale clienților, chiar și fără ca un concurent să partajeze cifre despre aceasta.
Termenul de livrare nu este nici izolat de alte dimensiuni. Un termen de livrare mai scurt care este acompaniat de mai multe erori nu este un câștig; modul în care aceste două se raportează unul la altul revine în cum schimbă AI concurența pe calitate. Iar un termen de livrare care este scurt doar pentru comenzi standard spune altceva decât un termen de livrare care rezistă și pentru un sortiment larg, așa cum este discutat la cum schimbă AI concurența pe lărgimea gamei de produse. Cine întâlnește în propriul marketing și în cel al concurenților mai ales promisiuni recognoscibile despre viteză fără distincție, recunoaște modelul din de ce toți concurenții sună la fel în promisiunile lor.
Întrebarea dacă termenul de livrare la compania dumneavoastră este o întrebare de ocupare cu personal sau deja o întrebare de sistem este dificil de răspuns cu o privire generală; care muncă din spatele acesteia poate fi cu adevărat preluată de AI se răspunde per sarcină cu scanul de lucru al FTE TO AI.
Pentru comparația cu concurenții, un prim pas este mai mic: denumiți pe ce credeți că câștigați în privința termenului de livrare, și testați cu verificarea gratuită a dimensiunii care dintre aceste afirmații poate fi apărată cu dovezi. Benchmark-ul complet, cu scoruri și matrice de dovezi pe dimensiune, este în construcție.