Mazumtirdzniecība nav vienveidīga nozare, ja runa ir par AI gatavību. No vienas puses ir organizācijas ar plašu, automatizētu tiešsaistes vidi, kur personalizācija, krājumu vadība un cenu noteikšanas loģika jau ilgāku laiku balstās uz datiem. No otras puses ir fizisks veikala tirdzniecības zāles līmenis, kur procesi bieži vēl balstās uz pieredzi, papīru un mutiskām vienošanām starp filiāli un galveno biroju. Vienas un tās pašas ķēdes iekšienē šīs divas pasaules var pastāvēt paralēli, un šī atšķirība ir lielāka nekā daudzās citās nozarēs. Kur finanšu pakalpojumu sektorā parasti redzams līdzenāks attēls starp galveno biroju un izpildi, mazumtirdzniecībā regulāri redzams, ka galvenais birojs ir tālu priekšā, bet veikala tirdzniecības zāle vēl ir jāpanāk.
Šī plaisa ir iemesls, kāpēc AI pilotprojekti mazumtirdzniecībā bieži gan tiek sākti, bet neaug tālāk. Pilotprojekts galvenajā birojā darbojas, jo tur dati, sistēmas un cilvēki jau ir zināmā mērā savstarpēji saskaņoti. Tiklīdz tā pati pieeja ir jāvirza uz veikala tirdzniecības zāli vai izplatīšanas centru, bieži trūkst infrastruktūras, kas to varētu uzturēt. Nevis tāpēc, ka trūkst ambīciju, bet tāpēc, ka fundamentālais slānis tam vēl nav gatavs.
hybridresourcing gatavības mērījums aplūko septiņas dimensijas, sadalītas piecos līmeņos: no bāzes līdz intelektam. Daļa no šīm dimensijām ir fundamentālas: pati organizācija, IT infrastruktūra un datu pārvaldība. Cita daļa no tā ir atkarīga. Tā nav secības izvēle, bet tas, kā tas darbojas. Ķēde var izvietot AI filiāles līmenī tikai tad, ja dati no kasēm, krājumu sistēmām un personāla plānošanas ir uzticami un savstarpēji savienoti. Bez šī pamata katrs lietojums paliek atsevišķs eksperiments, kas nemērogojas.
Mazumtirdzniecībā mēs redzam, ka fundamentālās dimensijas bieži ir sakārtotas galvenajā birojā, bet nav vienveidīgi ievestas uz filiālēm. Datu pārvaldība var būt gatava centrālā līmenī, kamēr dati, kas tiek fiksēti tirdzniecības zālē, joprojām ir neviendabīgi, nepilnīgi vai aizkavēti. Šī atšķirība nozīmē, ka organizācija kopumā tiek novērtēta zemākā līmenī, nekā to liktu domāt tās daļu summa.
Mazumtirdzniecību padara īpašu ne tikai atšķirība starp tiešsaistes un fizisko vidi, bet arī atšķirība starp to, kam jūs jautājat. Punktu novērtēšanas raunds, kurā dažādi cilvēki vienas organizācijas iekšienē novērtē atsevišķi, šajā nozarē bieži uzrāda lielu izkliedi. IT vadītājs galvenajā birojā var novērtēt infrastruktūru kā gatavu, kamēr filiāles vadītājs katru dienu sastopas ar novecojušu sistēmu ierobežojumiem. Abi priekšstati ir pareizi, bet tie norāda uz dažādām vietām ķēdē.
Šī izkliede pati par sevi ir informācija. Tā parāda, kur organizācijā priekšstats par gatavību atšķiras, un tātad kur pirms tam jāizveido vienprātība, pirms nākamais solis AI virzienā ir jēgpilns. Šis vienprātības jautājums mazumtirdzniecībā bieži ir lielāks nekā nozarēs ar kompaktāku organizācijas struktūru, piemēram, IT nozarē, kur galvenais birojs un izpilde parasti atrodas tuvāk viens otram.
Spriedze starp centralizēti vadītu galveno biroju un izkliedētu izpildi nav unikāla mazumtirdzniecībai. To pašu spriedzi var redzēt ēdināšanas nozarē, kur filiāļu ķēdei tāpat jābalstās uz konsekventiem pamatprocesiem, pirms AI var darboties objekta līmenī, un nekustamo īpašumu nozarē, kur centralizēta pārvaldība un decentralizēta apkope bieži ir attīstījušās nošķirti viena no otras. Visās šajās nozarēs darbojas viena un tā pati secība: organizācijai, infrastruktūrai un datu pārvaldībai jābūt izveidotai vispirms, pirms dimensijas, kas uz tā balstās, var dot virzienu.
Gatavības mērījums nesniedz vērtējumu par to, kura nodaļa atpaliek, un nesniedz padomu par to, kam jāmainās vispirms. To, ko mērījums dara, ir padarīt skaidru, kādā līmenī organizācija atrodas katrā no septiņām dimensijām, un kur izkliede starp cilvēkiem, kas veic novērtējumu, ir vislielākā. Mazumtirdzniecības ķēdei tas bieži nozīmē konfrontāciju starp priekšstatu galvenajā birojā un realitāti veikala tirdzniecības zālē, un tas ir tieši tas priekšstats, kas nepieciešams, lai noteiktu, kur pamats vēl jāieklāj.
Rīks, kas veic šo mērījumu, tiek izstrādāts. Tie, kas vēlas to izmantot, tiklīdz tas būs pieejams, var pieteikties gaidīšanas sarakstā. Netiek piedāvāts nekas, kas jau nav pieejams, un netiek dots nekāds solījums par mērījuma rezultātu jūsu organizācijai.
Šī lapa apraksta, vai organizācija kopumā ir gatava uzturēt AI: vai organizācijas, infrastruktūras un datu pamats ir pietiekami stabils, pirms turpmāki soļi ir jēgpilni. Tas ir cits jautājums nekā tas, kuru darba daļu AI patiešām var pārņemt. Šim jautājumam ir paredzēts FTE TO AI darba skenējums: tas katram uzdevumam aprēķina, kuru darba daļu var nodot AI, no krājumu administrācijas līdz klientu komunikācijai. Kur gatavības mērījums parāda organizācijas nesošo spēju, darba skenējums parāda paša darba saturu. Abi priekšstati ir nepieciešami, lai zinātu, kur jūs patiesībā atrodaties.
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.