En upphandling tvingar en konkurrent till precision. Det måste finnas en tidsplan på bordet, en genomförandetid, en underbyggnad av kapacitet. Det är precis den typ av information som normalt ligger under en marknadsföringstext. I ett upphandlingsdokument ligger det blottat: vad kan denna aktör leverera, inom vilken tid, och med vilken säkerhet vågar man skriva det.
Anledningen till att detta avslöjar mer nu än för fem år sedan är att AI har tagit över en del av arbetet bakom det löftet. Inte överallt, och inte i samma utsträckning. Men där en planeringsprocess i stor utsträckning är automatiserad, syns den skillnaden i texten.
Leveranstid var länge en funktion av personalbemanning. Mer kapacitet, kortare genomförandetid. Det sambandet gjorde ett upphandlingslöfte förutsägbart: den som var lågt bemannad lovade försiktigt.
Om en del av planeringen, kalkylen eller riskanalysen görs av AI förändras den logiken. Ett mindre team kan då lova en genomförandetid som tidigare krävde en större bemanning. Den som fortfarande använder det sambandet för att bedöma en konkurrent mäter med fel måttstock. Jämförelsen handlar inte längre om hur många människor det finns, utan om vilken del av arbetet som inte längre behöver människor.
Det är också varför detta skiljer sig åt mellan företag och uppgifter. En offertprocess där AI gör den första kalkylen och en människa godkänner eller avslår den, är något annat än en process där en planerare fortfarande räknar igenom allt manuellt. Båda kan resultera i samma text. Bara underbyggnaden bakom skiljer sig.
Det finns några tecken som förekommer oftare i upphandlingar från aktörer som har överfört arbete till AI.
Genomförandetider som inte längre skalar med volym. Om en konkurrent vid en större order lovar samma leveranstid som vid en liten, tyder det på en process som inte längre är linjärt kopplad till mantimmar.
Detaljnivå i scenarier och varianter. Där man tidigare bara utarbetade en huvudvariant eftersom fler varianter kostade för mycket räknearbete, ser man nu oftare flera genomräknade alternativ i upphandlingar. Det tyder på ett räknesteg som har automatiserats.
Snabbhet i svar på kompletterande frågor. En aktör som inom en dag levererar en reviderad kalkyl på ett ändrat krav har troligen ett system som räknar om, i stället för ett team som börjar om.
Konsekvens mellan upphandlingar. Återkommande formuleringar, identiska riskavsnitt, jämförbara felmarginaler över olika uppdrag. Det tyder på en mall som fylls i av ett system, inte på skräddarsydd hantering varje gång.
Inget av dessa signaler är i sig ett bevis. De är indikationer som behöver bekräftas från andra källor.
Den största fallgropen är att ett ambitiöst upphandlingslöfte läses som bevis på ett tekniskt försprång, medan det också kan vara en riskbedömning som helt enkelt är mer optimistisk. En aktör kan lova en kort leveranstid utan någon automatisering alls, bara genom att acceptera större risk för en förseningsavgift.
Det omvända gäller också: ett försiktigt, konservativt upphandlingslöfte säger inget om avsaknad av AI-användning. Vissa företag håller medvetet marginal i sina löften, även om deras underliggande process kan gå snabbare än vad som står på pappret.
En upphandling är också en ögonblicksbild av ett enskilt uppdrag, med en specifik uppsättning krav. Det är inget representativt stickprov av hur en konkurrent normalt arbetar. Den som utifrån ett enda upphandlingsdokument bildar en uppfattning om en konkurrents samlade AI-användning drar en slutsats som dokumentet inte bär upp.
Upphandlingar är inte kontinuerligt tillgängliga och inte relevanta i varje ögonblick. De är värda att granska vid några tillfällen: efter en förlorad upphandling, vid en strukturell förändring i biden från en fast konkurrent, eller när förlorade offerter visar ett mönster som kräver en förklaring. Utanför dessa tillfällen tillför enskild upphandlingsbevakning litet, eftersom signalerna bara får betydelse i kombination med andra källor.
Det hjälper också att kombinera detta med vad jobbannonser från samma konkurrent visar om vilka funktioner som söks eller just har försvunnit, och med vad de egna säljarna i praktiken får höra från kunder som har kontaktat den konkurrenten. En källa ger en signal, tre källor tillsammans ger ett mönster.
För att avgöra om ett snabbare eller billigare erbjudande i en upphandling tyder på en verklig konkurrensfördel eller på något annat, är ett objektivt test mer användbart än en gissning; se hur ni testar om ett konkurrensövertag håller.
Frågan som ligger bakom en analys av en konkurrents upphandlingar är egentligen en fråga om er själva: vilken del av er egen offertprocess skulle lika gärna kunna göras av AI, med en människa som godkänner eller avslår resultatet. Det är en annan fråga än om det bör ske med personal; det valet har egna rättsliga krav och ligger hos arbetsgivaren. Men den faktiska frågan om vilket arbete som är överförbart går att besvara uppgift för uppgift, och det är det arbetsscanen från FTE TO AI gör.
Som ett första steg: definiera de dimensioner ni tror att ni vinner på gentemot konkurrenter i upphandlingar, snabbhet, pris, precision, och gör den kostnadsfria dimensionskontrollen för att se vilka av dessa påståenden som går att belägga med bevis. Den fullständiga benchmarken, med er peer groups poäng på samma dimensioner, är under uppbyggnad.