Търговията на едро по традиция е сектор на маржовете, обемите и логистичната точност. Данните са в центъра на вниманието вече десетилетия — нива на запасите, редове на поръчки, доставни цени, изчисления на маржа. Това създава впечатлението, че този сектор би трябвало да има преднина в областта на AI. Същевременно тези данни често са разпръснати в системи, които не разговарят помежду си: ERP-пакет отпреди години, отделен софтуер за складово стопанство, CRM, което е изолирано от фактурирането, таблици, които запълват пропуските, оставени от системите. Количеството данни следователно не е добър предвестник на AI-зрелостта в този сектор. Структурата, в която стоят тези данни, е такъв предвестник.
Тази разлика е определяща за начина, по който завършват пилотните проекти. Търговец на едро, който инвестира в AI-приложение за прогнозиране на търсенето или оптимизация на покупките, често открива, че проблемът не е в модела, а в това, с какво се захранва моделът. Данни за запасите, които не съвпадат с данните за продажбите, сегментация на клиентите, организирана по различен начин във всеки филиал, ценови договорки, записани в имейлова кореспонденция вместо в система. Пилотният проект работи в тестовата среда и заглъхва веднага щом трябва да навлезе в организацията.
Търговците на едро варират силно по мащаб и организационна форма — от семейни предприятия с компактна структура до големи дистрибутори с множество филиали и многослойно управление. Тази вариация се пренася в AI-зрелостта. При по-малки, обозрими организации разстоянието между ръководството и работния под е кратко, което може да ускори решенията относно управлението на данни и IT-инфраструктура, веднага щом се осъзнае значението им. При по-големи, децентрализирани организации това разстояние преминава през множество слоеве, и това, което в един дистрибуционен център е разработен процес, може в друг все още да е несистематизирано.
Точно затова кръг от plot-оценки в този сектор често прави видимо това, което един отделен разговор не показва. Когато главен изпълнителен директор, оперативен директор, IT-директор и мениджър на филиал оценяват независимо един от друг по същите седем измерения, редовно се оказва, че ръководството оценява качеството на данните по-високо от хората, които работят с тях всеки ден. Тази разлика не е спор, който трябва да бъде решен — тя е информация за това, къде организацията действително се намира.
Седемте измерения на измерването на зрелостта не са равностойни по ред. Организация, IT-инфраструктура и управление на данни са фундаменталните измерения: те определят дали има нещо, върху което да се строи. Измерения като управление (governance), умения и култура зависят от тях. Търговец на едро, който иска да започне с AI-базиран съвет за покупки, но чиито данни за запасите се намират в три системи, които си противоречат, не липсват амбиция, а основа. Това не е въпрос на повече обучение или повече подкрепа — това е въпрос на управление на данни, който първо трябва да получи отговор.
Тази последователност обяснява и защо пилотните проекти в търговията на едро често остават заседнали на ниво foundation или activation. Организацията е закупила или възложила изграждането на AI-приложение — това е видимо и доказуемо — но основите, върху които трябва да работи това приложение, никога не са били приведени в ред. Резултатът е инструмент, който стои до работата, вместо в нея.
Въпросът не е дали вашата търговия на едро е готова за AI в общ смисъл — това е въпрос без приложим отговор. Въпросът е на кое от седемте измерения вашата организация стои стабилно и на кое не, и дали тази картина съвпада между хората, които вземат решения за нея, и хората, които работят с нея. Точно това сравнение е това, върху което е изградено измерването на зрелостта: пет нива, седем измерения и кръг от plot-оценки, който прави разсейването видимо, вместо да го заглажда.
Резултатът се различава силно от компания на компания, и то дори в рамките на търговията на едро. Някои от борбите, характерни за този сектор, те делят с транспортния сектор, където обемно-ориентираната логистика също изисква управление на данни, което е коректно в цялата организация. Други прилики се откриват в производствената индустрия, където производствените и складовите процеси поставят сходни изисквания към IT-инфраструктурата. А тези, които търгуват с много малки, разпръснати клиентски отношения, вероятно се разпознаят в това, което се случва в търговията на дребно, където данните за клиенти и транзакции също не се събират сами на едно място.
Измерването на зрелостта на hybridresourcing в момента се изгражда. Кой желае да премине измерването веднага щом стане достъпно, може да се запише в списъка на изчакване. Тук не се продава нищо, което още не съществува — само възможността да бъдете първите, които научават, когато то вече съществува.
Това измерване отговаря на въпроса дали вашата търговия на едро има основите, за да носи AI — организацията, инфраструктурата, управлението на данни, върху които се крепи всичко останало. То не отговаря на въпроса каква част от работата във вашето складово управление, обработка на поръчки или покупки действително може да бъде поета от AI. Този въпрос е предмет на работния скенер на FTE TO AI, който за всяка задача изчислява каква част от работата се подчинява на това. Двата въпроса вървят заедно, но в определена последователност: първо да се разбере дали земята носи тежест, а след това какво може да се построи върху нея.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.