Dacă doi concurenți utilizează aceeași aplicație AI pentru oferte, termene de livrare sau contactul cu clienții, diferența pe care acea dimensiune o cauza cândva dispare. Ceea ce înainte era un avans pentru că era rar — o planificare rapidă, o ofertă precisă, un helpdesk disponibil non-stop — devine o condiție de bază de îndată ce sarcina care stă la baza acesteia este preluată de AI. Nu pentru că dimensiunea devine neimportantă pentru client, ci pentru că toată lumea obține același scor pe ea.
Întrebarea nu este deci dacă AI face dimensiunile fără valoare. Asta se întâmplă deja, sarcină cu sarcină, în compania la care vă uitați astăzi. Întrebarea este care dimensiuni sunt afectate, și care câștigă de fapt valoare pentru că rămân singurele pe care încă se poate face diferența.
Viteza cu care o dimensiune se golește de valoare depinde de cât din munca de bază poate fi preluată de AI, și cât din aceasta continuă să funcționeze cu supraveghere umană. O dimensiune de planificare care poate funcționa integral pe AI se erodează mai rapid decât o dimensiune de consultanță în care un specialist încă evaluează și corectează rezultatul. Iar munca ce rămâne muncă umană — negocierea, gestionarea excepțiilor, construirea încrederii — rămâne o dimensiune distinctivă, exact pentru că nu poate fi copiată cu același software.
Acest lucru explică și de ce o companie observă deja că o dimensiune nu mai aduce niciun avantaj, iar alta încă pretinde un avans pe ceva care în altă parte a devenit deja comun. Nu ține de sector, ține de ce a fost deja preluat în fiecare companie în parte. Cine vede cum un nou intrat pe piață fără personal își construiește o poziție pe piață observă de multe ori că acel nou intrat sare exact peste dimensiunile care la jucătorii existenți încă necesită personal, și pornește direct cu AI pe dimensiuni pe care jucătorii consacrați încă cred că câștigă.
Benchmark-ul evaluează poziția dumneavoastră și cea a grupului dumneavoastră de referință pe dimensiunile care decid contractele în piața dumneavoastră. Fiecare scor poate fi trasat înapoi la o matrice de dovezi: observații, nu presupuneri. Aceasta este esența metodei, și în același timp limita ei.
Metoda stabilește dacă o dimensiune este în acest moment distinctivă în cadrul grupului comparat. Nu stabilește dacă va fi la fel și peste un an. Dacă concurenții din piața dumneavoastră lucrează încă în mare parte manual pe o dimensiune, acea dimensiune se poate goli de valoare de mâine, de îndată ce unul dintre ei folosește AI pentru munca de bază. Scorul este o fotografie, nu o garanție pentru durabilitatea acelei fotografii. De aceea este necesară și repetarea: cât de des trebuie refăcută o comparație cu concurenții depinde de cât de rapid AI preia munca din spatele dimensiunilor măsurate în sectorul dumneavoastră, nu de un calendar fix.
Mai există o limită. O dimensiune poate obține un scor scăzut în matricea de dovezi fără ca acest lucru să spună ceva despre calitatea muncii de bază. Aceasta arată că nu există suficiente dovezi observabile extern pentru a susține o afirmație. E o problemă diferită de o execuție slabă, și necesită o abordare diferită: cum susțineți o afirmație despre propria calitate este vorba despre colectarea de dovezi, nu despre îmbunătățirea muncii în sine.
Responsabilii comerciali pierd deseori contracte nu pentru că o dimensiune este slabă, ci pentru că o afirmație pe acea dimensiune nu mai rezistă în timp ce discursul de vânzare a rămas neschimbat. „Suntem mai rapizi” era adevărat atunci când viteza depindea de personal. De îndată ce un concurent lasă planificarea să funcționeze pe AI cu un angajat care doar mai evaluează excepțiile, aceeași afirmație nu mai este adevărată, chiar dacă nimic nu s-a schimbat în ceea ce face compania dumneavoastră.
Testul afirmațiilor pune fiecare pretenție de avantaj alături de dovezile disponibile pentru grupul de referință. Astfel se evită construirea unei comparații pe o presupunere care încă trăiește intern, dar care extern este deja depășită. Răspunsul la pe ce mai puteți concura când AI face munca de execuție diferă deci de la o companie la alta, și se schimbă de fiecare dată când se produce o mișcare în grupul de referință.
Dacă o dimensiune devine fără valoare pentru că întreaga piață obține același scor pe ea, prima întrebare nu este cum să câștigați din nou pe ea. De multe ori acest lucru nu mai este posibil, și energia este mai bine investită într-o dimensiune care încă face diferența. Ce faceți cu un dezavantaj pe o dimensiune depinde de faptul dacă acea dimensiune mai poate fi mișcată, sau piața a evoluat deja peste ea.
Acest lucru ridică inevitabil întrebarea ce muncă din propria companie poate fi deja preluată de AI și ce muncă rămâne muncă umană. La acea întrebare răspunde scanul de muncă al FTE TO AI, sarcină cu sarcină. Unde un rezultat afectează decizii privind personalul, se aplică cerințe legale proprii pentru acestea; scanul și benchmark-ul oferă fapte despre muncă, nu justificare pentru acele decizii.
Identificați cele două sau trei dimensiuni pe care credeți că câștigați. Verificați pentru fiecare dacă acel avantaj se bazează încă pe ceva rar, sau pe ceva ce în prezent se face la fel de rapid peste tot. Verificarea gratuită a dimensiunilor arată care dintre aceste afirmații pot fi susținute în acest moment cu dovezi în cadrul grupului dumneavoastră de referință. Benchmark-ul complet, cu matricea completă de dovezi pentru fiecare dimensiune, este în curs de dezvoltare.