Handel hurtowy działa na przepływach: towarów, zamówień, faktur i informacji, które przemieszczają się między dostawcami i odbiorcami. Duża część godzin biurowych idzie na pracę, która się powtarza w ramach tego przepływu — wprowadzanie i kontrola zamówień, uzgadnianie zapasów z zakupem i sprzedażą, śledzenie ustaleń cenowych, dopasowywanie faktur do dokumentów dostawy, odpowiadanie na pytania klientów o terminy dostaw i dostępność. Obok tego stoi praca, która powtarza się mniej: negocjowanie z dostawcami, tworzenie asortymentu, obsługa klienta w trudnej sytuacji, decydowanie co się dzieje, gdy dostawa się zatrzymuje.
Te dwa rodzaje pracy prowadzą do innego wyniku, gdy ambicja zakłada pracę wykonywaną przez AI. Praca powtarzalna z ustalonymi regułami łatwiej daje się przejąć niż praca, w której ktoś stale na nowo ocenia, co w danej sytuacji jest właściwe. Okoliczności, które kierują wynikiem, to nie tylko charakter pracy, ale też to, jak czyste i ustrukturyzowane są dane źródłowe — pozycja zamówienia zapisana w pięciu systemach w różny sposób jest dla systemu trudniejsza do odczytania niż dla człowieka, który znajdzie kontekst.
W części przedsiębiorstw handlu hurtowego już dziś przejmowana jest praca: kontrola zamówień wobec warunków zakupu, streszczanie e-maili od dostawców do formy działania, wypełnianie prognozy zapasów na podstawie historycznych wzorców. W innej części firm dokładnie ta sama praca wciąż w pełni leży u ludzi. Różnica rzadko tkwi w woli zmiany. Tkwi w tym, czy dane są w porządku, czy jest ktoś, kto może zatwierdzić lub odrzucić z podaniem przyczyny wynik systemu, oraz czy organizacja ustaliła, kto o czym decyduje, gdy coś idzie nie tak.
Trzy kategorie przewijają się przez prawie każdy proces w handlu hurtowym. Jest praca, którą system może przejąć bez interwencji, jak przeniesienie pozycji zamówienia do właściwego formatu. Jest praca, w której AI przedstawia propozycję, a człowiek tę propozycję ocenia — nota kredytowa, która jest proponowana, ale zatwierdzana lub odrzucana z podaniem przyczyny przez pracownika. I jest praca, która pozostaje pracą ludzką, jak rozmowa z dostawcą, który nie dotrzymuje terminu dostawy. Które zadanie należy do której kategorii, różni się w zależności od firmy i systemu, i zmienia się, gdy zmieniają się dane lub proces.
Ambicja taka jak "nasza obsługa klienta będzie wkrótce działać w dużej mierze automatycznie" zakłada, że firma może kategoryzować pytania klientów, że wiedza stojąca za odpowiedzią jest gdzieś ustrukturyzowana, oraz że istnieje ustalenie, kiedy pytanie trafia do człowieka. Bez tych trzech elementów ambicja jest zdaniem, nie planem. To samo dotyczy ambicji związanej ze sterowaniem zapasami: wymaga ona, aby dane zakupowe, sprzedażowe i logistyczne były wzajemnie zgodne, oraz aby ktoś miał uprawnienia do korygowania zalecenia zamówienia zaproponowanego przez AI.
Test ambicji ujmuje takie ambicje w czterech warstwach — wizja, vision state, target, target state — i sprawdza je w ośmiu wymiarach gotowości, z pięcioma confidence gates, które wskazują, gdzie plan wciąż opiera się na zaufaniu, a nie na dowodach. Ten sam test przekłada wynik z powrotem na capabilities: co dana rola musi umieć oraz kto otrzymuje prawo decyzji, gdy system przedstawia wynik. Dla przedsiębiorstw handlu hurtowego, które zastanawiają się także, jaka część zysku idzie na utrzymanie udziału w rynku, warto przeczytać jak Państwo ważą wzrost względem marży w strategii, ponieważ ambicja AI bez takiego rozważenia szybko staje się założeniem, nie wyborem.
Handel hurtowy dzieli wiele z ogniwami logistycznymi, które następują po nim i przed nim. Kto chce porównać z sektorem, w którym fizyczna praca z towarami jest jeszcze bliżej procesu, znajdzie to w jakie ambicje AI występują w sektorze transportowym, a kto chce zobaczyć, jak ta sama ambicja przekłada się na środowisko produkcyjne, przeczyta jakie ambicje AI występują w przemyśle wytwórczym. Wzorzec się powtarza: te same słowa ambicji, inna gotowość, inny wynik.
Gdzie dotyczy to personelu — które funkcje się zmieniają, gdy praca się przesuwa — obowiązują dla tego własne wymogi prawne, które wykraczają poza ten test. Co test ambicji faktycznie robi, to wyjaśnienie, jaka pojemność się zwalnia, gdy określona praca się przesuwa, w godzinach i etatach, tak aby zespół zarządzający wiedział, o czym rozmawia, zanim zacznie rozmawiać o ludziach.
Podstawowe pytanie — jaka praca w tej firmie może być rzeczywiście przejęta przez AI — jest odpowiadane przez skan pracy FTE TO AI dla każdego zadania, a nie dla funkcji czy założenia. Dla zespołu zarządzającego, który chce najpierw wiedzieć, czy własna wizja jest wystarczająco mierzalna, aby na niej testować, jest jak Państwo uczynią wizję mierzalną.
Kto chce wiedzieć, gdzie znajduje się własna organizacja, może wykonać bezpłatny test gotowości: osiem krótkich pytań, jedno na wymiar, z wynikiem w postaci obrazu tego, gdzie Państwo są najdalej, a gdzie najmniej daleko. Pełny test ambicji, z czterema warstwami i pięcioma confidence gates, jest w budowie.
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.