Maloprodaja nije jednoznačan sektor kada je riječ o AI zrelosti. S jedne strane postoje organizacije s velikim, automatiziranim online okruženjem, gdje personalizacija, upravljanje zalihama i logika cijena već dulje počivaju na podacima. S druge strane stoji fizička prodavaonica, gdje procesi često još uvijek počivaju na iskustvu, papiru i usmenim dogovorima između poslovnice i sjedišta. Unutar jednog te istog lanca ta dva svijeta mogu postojati jedan pored drugoga, a ta razlika veća je nego u mnogim drugim sektorima. Dok financijske usluge obično pokazuju ravnomjerniju sliku između sjedišta i izvedbe, u maloprodaji redovito vidite sjedište koje je daleko ispred i prodajni pod koji tek treba slijediti.
Upravo je taj jaz razlog zašto AI pilot-projekti u maloprodaji često i krenu, ali ne rastu dalje. Pilot-projekt u sjedištu funkcionira jer su tamo podaci, sustavi i ljudi već donekle usklađeni. Čim isti pristup treba krenuti prema prodajnom podu ili distribucijskom centru, često nedostaje infrastruktura koja bi to mogla nositi. Ne zato što nedostaje ambicija, nego zato što temeljna razina još nije spremna za to.
Mjerenje zrelosti hybridresourcing gleda na sedam dimenzija, podijeljenih u pet razina: od baseline do intelligence. Dio tih dimenzija je temeljni: sama organizacija, IT infrastruktura i upravljanje podacima. Drugi dio ovisi o tome. To nije izbor u redoslijedu, nego način na koji to funkcionira. Lanac može tek na razini poslovnice primijeniti AI kada su podaci iz blagajni, sustava zaliha i planiranja osoblja pouzdani i međusobno usklađeni. Bez te osnove svaka primjena ostaje izolirani eksperiment koji se ne širi.
U maloprodaji vidimo da su temeljne dimenzije često u redu u sjedištu, ali nisu ujednačeno provedene prema poslovnicama. Upravljanje podacima može biti zrelo na središnjoj razini, dok su podaci koji se bilježe na prodajnom podu i dalje nedosljedni, nepotpuni ili zakašnjeli. Ta razlika uzrokuje da organizacija kao cjelina postiže niži rezultat nego što bi zbroj njezinih dijelova sugerirao.
Ono što maloprodaju čini posebnom nije samo razlika između online i fizičkog, nego i razlika između toga koga pitate. Krug ocjenjivanja, u kojem različiti ljudi unutar iste organizacije ocjenjuju odvojeno, u ovom sektoru često pokazuje veliku raspršenost. IT-menadžer u sjedištu može infrastrukturu ocijeniti kao zrelu, dok se voditelj poslovnice svakodnevno suočava s ograničenjima zastarjelih sustava. Obje su slike istinite, ali upućuju na različito mjesto u lancu.
Ta raspršenost sama po sebi predstavlja informaciju. Pokazuje gdje se unutar organizacije slika o spremnosti razilazi, a time i gdje prvo mora nastati suglasnost prije nego što sljedeći korak u AI-ju ima smisla. To pitanje suglasnosti u maloprodaji je često veće nego u sektorima s kompaktnijom organizacijskom strukturom, poput ICT sektora, gdje su sjedište i izvedba obično bliže jedno drugome.
Napetost između centralno vođenog sjedišta i raspršene izvedbe nije jedinstvena za maloprodaju. Ista se napetost vidi u ugostiteljstvu, gdje se lanac poslovnica također mora oslanjati na dosljedne osnovne procese prije nego što AI može funkcionirati na razini lokacije, i u sektoru nekretnina, gdje su centralno upravljanje i decentralizirano održavanje često narasli odvojeno jedno od drugog. U svim tim sektorima vrijedi isti redoslijed: organizacija, infrastruktura i upravljanje podacima moraju prvo biti postavljeni, prije nego što dimenzije koje se na njima grade mogu davati smjer.
Mjerenje zrelosti ne donosi sud o tome koji odjel zaostaje, niti savjet o tome što treba promijeniti prvo. Ono što mjerenje čini jest da jasno pokazuje na kojoj se razini organizacija nalazi unutar svake od sedam dimenzija, i gdje je raspršenost među ljudima koji ocjenjuju najveća. Za lanac u maloprodaji to često znači suočavanje slike u sjedištu sa stvarnošću na prodajnom podu, a upravo je to slika koja je potrebna da bi se odredilo gdje temelj još treba postaviti.
Alat koji provodi ovo mjerenje trenutačno se izrađuje. Tko ga želi koristiti čim postane dostupan, može se prijaviti na listu čekanja. Ne nudi se ništa što još ne postoji, i ne obećava se ništa o ishodu mjerenja za vašu organizaciju.
Ova stranica opisuje je li organizacija kao cjelina spremna nositi AI: je li temelj organizacije, infrastrukture i podataka dovoljno čvrst prije nego što daljnji koraci postanu smisleni. To je drugo pitanje od toga koji dio posla AI doista može preuzeti. Za to pitanje namijenjen je radni sken tvrtke FTE TO AI: on po zadatku izračunava koji se dio posla može prenijeti na AI, od administracije zaliha do komunikacije s kupcima. Dok mjerenje zrelosti prikazuje nosivost organizacije, radni sken prikazuje sam sadržaj posla. Obje su slike potrebne da biste znali gdje se doista nalazite.
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.