"Vogliamo crescere in un nuovo mercato." Questa frase ricorre in praticamente ogni riunione di direzione, e tutti al tavolo annuiscono. Ma uno pensa a un nuovo paese con un team di vendita locale, un altro a un nuovo segmento all'interno dei confini esistenti, e un terzo a un partner di distribuzione che si occupa del lavoro. Questa differenza rimane sotto la superficie finché non bisogna decidere su budget, persone e sistemi. Allora emerge che la direzione usa le stesse parole ma intende cose diverse.
Rendere concreta l'ambizione significa scomporla in livelli: la visione (perché questo mercato), la vision state (come si presenta l'organizzazione tra tre anni), il target (l'obiettivo concreto per il prossimo anno) e la target state (cosa deve effettivamente funzionare a quel punto). Solo in questi livelli diventa visibile cosa viene effettivamente richiesto, e a chi.
Crescere in un nuovo mercato ha sempre richiesto capacità: ricerca di mercato, adattamento della proposta di valore, conformità locale, sviluppo delle vendite, servizio clienti in una nuova lingua o fuso orario. Questa capacità doveva prima essere coperta quasi interamente da persone. Questo sta cambiando, e non ovunque allo stesso ritmo.
La ricerca di mercato e l'analisi della concorrenza sono in parte lavoro che un sistema può svolgere: raccogliere dati, individuare pattern, proporre una prima segmentazione. Anche la traduzione e la localizzazione dei contenuti sono in parte trasferibili, con supervisione umana su tono e implicazioni giuridiche. Il servizio clienti nel nuovo mercato segue lo stesso schema: gran parte delle richieste di primo livello può essere gestita con supervisione, mentre la negoziazione con un distributore locale o la valutazione dei rischi politici e normativi rimane lavoro umano.
L'azienda che ha già organizzato tutto questo non ha avuto semplicemente fortuna. Ha scomposto i flussi di lavoro fino al livello di singola attività e ha stabilito, per ogni attività, in quale delle tre categorie rientra: presa in carico da parte dell'AI, presa in carico con supervisione che approva o respinge motivando, o lavoro umano che resta tale. L'azienda che non lo ha fatto continua a gestire secondo la vecchia ripartizione e scopre il cambiamento solo quando i costi o i tempi di consegna non corrispondono più alle aspettative.
Un'ambizione che presuppone lavoro svolto dall'AI richiede dall'organizzazione cose diverse rispetto alla stessa ambizione senza questo presupposto. Nella crescita in un nuovo mercato questo si concentra su otto dimensioni: la qualità e l'accessibilità dei dati di mercato, la chiarezza dei diritti decisionali sugli adattamenti locali, il grado in cui i processi sono già documentati (un sistema non può assumere ciò che non è descritto da nessuna parte), la conoscenza giuridica e di conformità sul nuovo mercato, la capacità di organizzare la supervisione su ciò che il sistema produce, la maturità dell'infrastruttura tecnica, la disponibilità dei team ad adattare i propri metodi di lavoro, e lo spazio finanziario per impiegare altrove la capacità liberata.
Su ogni dimensione vale una confidence gate: un punto in cui la direzione può affermare con ragionevole certezza che questa componente è pronta a sostenere il passo successivo. Cinque di queste gate sono critiche per questa ambizione: dati, diritti decisionali, documentazione dei processi, capacità di supervisione e conoscenza della conformità. Se una di queste cinque resta sotto la soglia, è lì che l'ambizione si blocca, non per l'intenzione ma per la prontezza.
La prontezza senza un titolare resta un'osservazione. La traduzione in ruoli la rende praticabile: chi valuta l'output della ricerca di mercato fornita da un sistema, chi ha il diritto decisionale sul prezzo locale, chi è responsabile della supervisione dei contatti clienti automatizzati nella nuova lingua. Non si tratta necessariamente di nuove funzioni, ma di assegnazioni esplicite che spesso ancora non esistono. Se questo incide sulla dimensione dell'organico, si applicano requisiti legali propri; tale valutazione non rientra in un test di ambizione.
La domanda sottostante — quale lavoro in questa azienda può essere realmente assunto dall'AI — trova risposta per singola attività con la scansione del lavoro di FTE TO AI, indipendentemente dalla questione di come il mercato stesso viene approcciato.
Il successo di questa ambizione si vede in diverse cose contemporaneamente: la capacità in fte liberata dalla ricerca di mercato e dal contatto clienti di primo livello è dimostrabilmente reimpiegata nello sviluppo delle vendite o nelle relazioni locali, i diritti decisionali sul nuovo mercato sono stabiliti e non vengono più ricontrattati caso per caso, e la supervisione sull'output automatizzato è diventata un punto ricorrente e all'ordine del giorno invece che un incidente. Non ogni componente dell'ambizione di crescita deve appoggiarsi all'AI nel primo anno; dove questo avviene, è misurabile in ore e non in un'impressione.
Questa ambizione raramente è isolata. Spesso è collegata a il testare un nuovo prodotto in quel mercato, a la domanda se i tempi di consegna nella nuova area possano essere resi competitivi, e a l'approccio più ampio all'espansione internazionale nel suo insieme. Chi si chiede perché la discussione in direzione si blocchi sempre su parole che ognuno interpreta diversamente, trova una spiegazione in perché lo stesso termine assume più significati in un team di direzione, e chi si chiede cosa comporti esattamente un target operating model, lo legge in una spiegazione del target operating model senza gergo tecnico.
Il test di ambizione completo, con i quattro livelli e le cinque confidence gate elaborati per la sua situazione specifica, è in fase di sviluppo. Ciò che è già disponibile oggi è la verifica di prontezza gratuita: otto domande brevi, una per dimensione, che in pochi minuti mostrano dove l'organizzazione è più avanti e dove lo è meno. Non è un giudizio sulle persone, ma un quadro di dove il prossimo passo nella crescita incontrerà per primo un limite.
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