Hulgikaubandus toimib voogudel: kaubad, tellimused, arved ja teave, mis liiguvad edasi-tagasi tarnijate ja klientide vahel. Suur osa kontoritundidest kulub tööle, mis kordub selle voo sees — tellimuste sisestamine ja kontrollimine, laoseisu vastavusse viimine ostu ja müügiga, hinnakokkulepete jälgimine, arvete sobitamine saatelehtedega, klientide küsimustele vastamine tarneaegade ja saadavuse kohta. Kõrval seisab töö, mis kordub vähem: läbirääkimised tarnijatega, sortimendi koostamine, keerulise olukorraga kliendi teenindamine, otsustamine, mis juhtub, kui tarne takerdub.
Need kaks töö liiki suunavad erineva tulemuse, kui ambitsioon eeldab AI-tööd. Korduvat tööd, millel on kindlad reeglid, on lihtsam üle võtta kui tööd, kus keegi kaalub iga kord uuesti, mis konkreetses olukorras õige on. Tulemust suunavad tingimused ei ole ainult töö olemus, vaid ka see, kui puhas ja struktureeritud on aluseks olev andmestik — tellimusrida, mis on viies süsteemis erinevalt kirjas, on süsteemi jaoks raskemini loetav kui inimese jaoks, kes tunneb konteksti.
Osas hulgikaubandusettevõtetes võetakse tänapäeval juba töö üle: tellimuste kontroll ostutingimuste vastu, tarnijate e-kirjade kokkuvõtmine tegevuseks, laoprognoosi täitmine ajalooliste mustrite põhjal. Teistes ettevõtetes lasub täpselt sama töö endiselt täielikult inimestel. Erinevus ei peitu tavaliselt tahtes muutuda. See peitub selles, kas andmed on korras, kas keegi tohib süsteemi tulemust põhjendatult heaks kiita või tagasi lükata, ja kas organisatsioon on kindlaks määranud, kes mille üle otsustab, kui asjad lähevad valesti.
Kolm kategooriat läbivad peaaegu iga hulgikaubanduse protsessi. On tööd, mille süsteem võib ilma sekkumiseta üle võtta, näiteks tellimusrea ülekandmine õigesse formaati. On tööd, kus AI teeb ettepaneku ja inimene hindab seda ettepanekut — kreeditarve, mis pakutakse välja, kuid mille töötaja kinnitab või saadab põhjendusega tagasi. Ja on tööd, mis jääb inimtööks, näiteks vestlus tarnijaga, kes ei suuda tarneaega täita. Milline ülesanne millisesse kategooriasse kuulub, erineb ettevõtiti ja süsteemiti ning muutub koos andmete või protsessi muutumisega.
Ambitsioon nagu "meie klienditeenindus töötab varsti suures osas automatiseeritult" eeldab, et ettevõte suudab klientide küsimusi kategoriseerida, et vastuse taga olev teadmine on kuskil struktureeritult kirjas ja et on kokkulepe selle kohta, millal küsimus inimesele suunatakse. Ilma nende kolmeta on ambitsioon lause, mitte plaan. Sama kehtib ka laohalduse ambitsiooni kohta: see nõuab, et ostu-, müügi- ja logistikaandmed ühtiksid ning et keegi on volitatud AI poolt pakutud tellimissoovitust korrigeerima.
Ambitsioonitest fikseerib sellised ambitsioonid neljas kihis — visioon, vision state, target, target state — ja hindab neid kaheksa valmisoleku dimensiooni alusel, koos viie confidence gate'iga, mis näitavad, kus plaan tugineb veel usaldusele, mitte tõenditele. Sama test tõlgib tulemuse tagasi capability'teks: mida peab teatud roll suutma ja kellel on otsustusõigus, kui süsteem pakub tulemuse välja. Hulgikaubandusettevõtetele, kes mõtlevad ka selle üle, kui suur osa kasumist kulub turuosa hoidmisele, tasub lugeda, kuidas kaaluda kasvu ja marginaali strateegias, sest AI-ambitsioon ilma selle kaalutluseta muutub kiiresti eeldusest, mitte valikuks.
Hulgikaubandusel on palju ühist tema järel ja ees olevate logistikalülidega. Kes soovib võrdlust sektoriga, kus füüsiline kaubatöö on protsessile veelgi lähemal, leiab selle milliseid AI-ambitsioone esineb transpordisektoris, ja kes soovib näha, kuidas sama ambitsioon väljendub tootmiskeskkonnas, võib lugeda milliseid AI-ambitsioone esineb tootmistööstuses. Muster kordub: samad ambitsioonisõnad, erinev valmisolek, erinev tulemus.
Seal, kus see puudutab personali — millised ametikohad muutuvad, kui töö nihkub — kehtivad omaette seadusest tulenevad nõuded, mis jäävad sellest testist väljapoole. Mida ambitsioonitest siiski teeb, on selgeks teha, milline kapatsiteet vabaneb, kui teatud töö nihkub, tundides ja täistööajale taandatud töötajate (fte) arvestuses, nii et juhtkond teab, millest räägitakse, enne kui hakatakse rääkima inimestest.
Aluseks olevale küsimusele — milline töö selles ettevõttes on tegelikult AI-le üleantav — vastab FTE TO AI töö-skaneering ülesande, mitte ametikoha ega eelduse tasandil. Juhtkonnale, kes soovib esmalt teada, kas oma visioon on piisavalt mõõdetav, et selle põhjal testida, on olemas kuidas muuta visioon mõõdetavaks.
Kes soovib teada, kus tema organisatsioon seisab, saab teha tasuta valmisoleku kontrolli: kaheksa lühikest küsimust, üks iga dimensiooni kohta, mille tulemusena saadakse ülevaade sellest, kus olete kõige kaugemal ja kus kõige vähem kaugel. Täielik ambitsioonitest, koos nelja kihi ja viie confidence gate'iga, on ettevalmistamisel.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.