Comerțul cu amănuntul este format din activitate care se repetă și activitate care se învârte în jurul momentului însuși. Numărarea stocurilor, ajustarea prețurilor, plasarea comenzilor, procesarea retururilor, întocmirea programărilor: acestea reprezintă o mare parte din orele de birou și de backoffice, și este o activitate cu o structură fixă. În fața acesteia se află activitatea de la ghișeu, din magazin, la telefon: cineva care hezită între două mărimi, o reclamație despre o livrare, o întrebare care nu se încadrează în scenariu. Aceste două tipuri de activitate determină împreună rezultatul fiecărei ambiții AI din acest sector. Unde activitatea este structurată și datele sunt corecte, capacitatea se deplasează relativ rapid. Unde activitatea se învârte în jurul citirii unei situații și al asumării responsabilității pentru o decizie, se deplasează puțin sau deloc.
Aceeași împărțire triplă care traversează toate sectoarele se aplică și aici. O parte din activitate poate fi preluată de AI: compararea prețurilor, prognoza de stoc pe baza istoricului de vânzări, întocmirea rapoartelor standard, sortarea inițială a cererilor de retur. O altă parte se face parțial, cu un om care aprobă sau respinge cu motiv: un sistem propune o comandă, un achizitor o verifică în raport cu influențele sezoniere sau cu un acord cu furnizorul pe care sistemul nu îl cunoaște. Iar o a treia parte rămâne activitate umană: discuția cu un client care are nevoie de ceva specific, evaluarea într-un litigiu privind o garanție, coordonarea unei echipe pe suprafața de vânzare într-o perioadă de vârf. Ce parte din activitate se încadrează în care categorie diferă de la o companie la alta. Aceasta depinde de gradul de standardizare a sortimentului, de cât de curate sunt datele privind stocul și vânzările și de cât din contactul cu clienții trece deja prin canale fixe.
Un lanț de magazine cu un sortiment limitat, achiziții centralizate și case de marcat digitale are deja bazele puse pentru o mare parte din activitățile de backoffice: datele există, procesul este repetabil, iar un sistem poate face o propunere pe care un om o verifică. Un lanț cu un sortiment larg și variabil, achiziții descentralizate pe unitate și multe excepții manuale nu are aceste baze. Diferența nu se află în ambiție — ambele conduceri pot pronunța aceeași propoziție, „AI trebuie să ne preia planificarea stocurilor” — ci în ceea ce organizația poate face deja înainte ca activitatea respectivă să poată fi deplasată. Sunt rolurile care acum plasează comenzi manual aceleași roluri care vor evalua în viitor o propunere de sistem? Există un drept de decizie atribuit celui care gestionează excepția? Aceste întrebări se află sub ambiție și devin vizibile în momentul în care le verificați, în loc să le presupuneți.
Dacă se eliberează capacitate pentru că o sarcină trece la un sistem cu supraveghere, apare o întrebare despre ce se întâmplă cu orele eliberate: alte sarcini, mai puțin personal temporar, o altă structură de personal. Această întrebare este de competența angajatorului, iar pentru deciziile care afectează efectivul de personal se aplică cerințe legale proprii. Ceea ce este în discuție aici este pasul dinaintea acesteia: ce activitate este, din punctul de vedere al structurii sarcinilor și al calității datelor, deja suficient de avansată pentru ca un sistem să o poată prelua sau susține, și ce activitate nu este. Aceasta este o întrebare factuală despre activitate, nu un sfat despre persoane.
Comerțul cu amănuntul nu este singurul sector în care se pune această întrebare, iar răspunsurile diferă de la un domeniu la altul din motive comparabile. În sectorul HoReCa întrebarea se pune diferit din cauza serviciului direct și a ocupării variabile, așa cum se poate citi în ambițiile AI care apar în sectorul HoReCa; în sectorul agricol, influențele sezoniere și activitatea fizică joacă un rol mai mare, descris în modul în care ambițiile AI din sectorul agricol se raportează la munca sezonieră; iar în serviciile financiare, accentul cade tocmai pe reglementare și supraveghere, așa cum este detaliat în ambițiile AI din serviciile financiare și rolul conformității. Comparația arată că ambiția în sine este mai puțin distinctivă decât gradul de pregătire aflat în spatele ei.
O ambiție care afirmă că AI preia activitatea presupune capacități care poate încă nu există în prezent: date curate, un drept de decizie clar pentru excepții, o echipă care poate evalua o propunere de sistem în loc să o execute pur și simplu. Fără această verificare, ambiția rămâne o propoziție pe hârtie, un risc care se manifestă mai larg și care este abordat în de ce o strategie rămâne uneori un document în loc de o schimbare. Invers, este de asemenea posibil ca o schimbare să înceapă deja să se producă înainte ca cineva să îi dea un nume; semnalele care indică acest lucru sunt descrise în semnalele timpurii care indică faptul că o schimbare prinde. Întrebarea de fond — ce activitate din această companie specifică poate fi într-adevăr preluată de AI — se răspunde per sarcină cu scanul de activitate al FTE TO AI.
Primul pas nu este reformularea ambiției, ci verificarea unde se află deja organizația. O verificare gratuită a gradului de pregătire, cu opt întrebări scurte, câte una per dimensiune, oferă o imagine a domeniilor în care sunteți cel mai avansat și a celor în care sunteți cel mai puțin avansat. Testul complet al ambiției, cu cele patru straturi și cele cinci confidence gates, este în curs de elaborare.
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.