Klient, ktorý sa rozhoduje medzi dvoma dodávateľmi, položí v určitom momente konkrétnu otázku. Funguje toto s tou druhou aplikáciou? Čo sa stane pri tomto zaťažení, tomto protokole, tejto výjimke? Odpoveď v danom okamihu často rozhodne viac než ponuka, ktorá už leží na stole. Technické znalosti sú na väčšine b2b trhov nie znalosťou samou o sebe, ale rýchlosťou a presnosťou, s akou sa táto znalosť v správnom okamihu dostane k správnej osobe. Dodávateľ, ktorý poskytne podloženú odpoveď do hodiny, vyhráva nad dodávateľom, ktorý potrebuje tri dni, aj keď je základná znalosť u oboch strán rovnaká.
Toto je dôvod, prečo sú technické znalosti dimenziou v tomto benchmarku: nie preto, že vyhráva najbystrejšia hlava, ale preto, že vyhráva doba potrebná na prevod znalosti na odpoveď.
Za každou technickou odpoveďou stojí reťazec. Niekto rozpozná otázku, vyhľadá relevantnú špecifikáciu alebo skúsenosť, preloží ju do situácie klienta a skontroluje, či je odpoveď správna, predtým než odíde. V mnohých firmách tento reťazec vedie cez malý počet ľudí, ktorí majú znalosti v hlave a nie sú vždy dostupní. V iných firmách je tento reťazec zaznamenaný v dokumentácii, historii prípadov a rozhodovacích pravidlách, ktoré si môže overiť aj niekto iný.
Tento rozdiel určuje, koľko z práce sa dá prevziať. To, čo existuje ako zaznamenaný text, môže systém vyhľadať a zhrnúť. To, čo existuje len v hlave seniorného inžiniera, to nemôže, kým to niekto nezapíše.
Tri kategórie, ktoré sa objavujú všade, platia bezo zmeny aj tu. Vyhľadávanie a zhrnutie existujúcich špecifikácií, manuálov a predchádzajúcich odpovedí je práca, ktorú môže systém prevziať, pokiaľ existuje a je aktuálna základná dokumentácia. Preklad všeobecnej odpovede do konkrétnej situácie klienta, vrátane posúdenia, či výjimka platí alebo nie, je práca, pri ktorej môže systém pripraviť návrh, ale odborník ho schvaľuje alebo zamieta s odôvodnením. Posúdenie situácie, pre ktorú neexistuje precedens, ostáva prácou pre ľudí.
Posun nie je v samotnej znalosti, ale v tom, kto dnes už prvé dve kategórie vykonáva s podporou systému a kto to robí ešte úplne manuálne. Firma, kde prvá otázka klienta získa do štvrťhodiny koncept odpovede, ktorý inžinier už len skontroluje, konkuruje inou rýchlosťou než firma, kde tá istá otázka skončí v čakacom rade jedného špecialistu. Nie je to rozdiel v znalostiach. Je to rozdiel v tom, koľko z prípravnej práce už bolo prevzaté.
Rozdiel zriedka spočíva v ochote meniť sa a častejšie v stave základných informácií. Systém môže odpovedať rýchlo a spoľahlivo len ak existuje niečo, čo môže vyhľadať: štruktúrovaná dokumentácia, konzistentná história predchádzajúcich otázok a odpovedí, jasné rozhodovacie pravidlá pre hraničné prípady. Firmy, ktoré tieto informácie roky udržiavajú, pretože ich interne potrebovali na zaškolenie alebo zabezpečenie kvality, majú tým náhodou už pripravený základ pre zrýchlenie pomocou AI. Firmy, kde sa tieto znalosti odovzdávajú najmä ústne, potrebujú najprv krok zaznamenania, predtým než s tým môže systém niečo urobiť.
Toto nemá nič spoločné s veľkosťou firmy alebo počtom zamestnaných špecialistov. Malý tím s dobre zdokumentovanými znalosťami môže reagovať rýchlejšie než veľké oddelenie, kde sú znalosti rozdrobené v hlavách. To robí z tejto dimenzie aj takú, na ktorej sa môže poradie na trhu zmeniť, bez ohľadu na to, kto historicky mal najväčšie technické meno.
Klient nevidí, kto používa AI a kto nie. Klient si všimne len výsledok: ako rýchlo technická otázka získa konkrétnu, správnu odpoveď a ako konzistentná je táto odpoveď, keď je otázka druhýkrát položená inému kontaktu. Firma, ktorá sa spolieha na individuálneho špecialistu, skóruje kolísavo, v závislosti od toho, kto je daný deň k dispozícii. Firma, kde odpoveď pochádza zo spoločnej, prehľadávateľnej znalostnej základne, skóruje stabilnejšie, s alebo bez zásahu systému.
Táto stabilita sa dá merať aj vedľa ďalších aspektov porovnania, ako je reakčný čas na otázky ako konkurenčná výhoda, miera, do akej digitálne procesy už na seba nadväzujú, a čo texty inzerátov na pracovné miesta konkurenta odhaľujú o tom, na čo sa interne zameriava. Technické znalosti zriedka stoja samostatne; vyhrávajú alebo prehrávajú v kombinácii so zvyškom hracieho poľa.
Otázka, či AI vo firme už čiastočne prevzala zodpovedanie otázok, samo osebe veľmi málo vypovedá o kvalite základného personálu a nič o tom, čo by s tým mal zamestnávateľ robiť pri jednotlivých pracovných pozíciách; na to platia vlastné zákonné požiadavky, ktoré tu nie sú riešené. Čo sa však dá zodpovedať: aká časť technickej agendy otázok v konkrétnej firme sa dá, vzhľadom na stav dokumentácie, zrýchliť. Táto otázka sa zodpovedá pre každú úlohu pomocou pracovného skenu FTE TO AI.
Predtým než bude k dispozícii úplný benchmark s peer-skóre, môžete si overiť, či je nárok, ktorý dnes už uvádzate o technických znalostiach, udržateľný. Kto používa presnosť alebo rýchlosť ako rozlišujúci faktor, môže tento nárok otestovať, či je rozlíšenie aj preukázateľné a porovnať ho s ďalšími tvrdými faktormi, ako sú certifikácie ako preukázateľný dôkaz kvality. Bezplatná kontrola dimenzií vám umožní vymenovať, na čom si myslíte, že vyhrávate, a ukáže, ktoré z týchto nárokov sa dajú obhájiť dôkazmi. Úplný benchmark sa pripravuje.