Comerțul cu amănuntul nu este un sector uniform în ceea ce privește maturitatea AI. Pe de o parte se află organizațiile cu un mediu online mare și automatizat, unde personalizarea, gestionarea stocurilor și logica de preț se bazează de mai mult timp pe date. Pe de altă parte se află magazinul fizic, unde procesele se bazează încă adesea pe experiență, hârtie și acorduri verbale între filială și sediul central. În cadrul aceluiași lanț, aceste două lumi pot coexista, iar această diferență este mai mare decât în multe alte sectoare. Unde serviciile financiare prezintă de obicei o imagine mai uniformă între sediul central și execuție, în comerțul cu amănuntul veți observa frecvent un sediu central mult mai avansat și un magazin care trebuie încă să recupereze diferența.
Această discrepanță este motivul pentru care proiectele pilot AI în comerțul cu amănuntul pornesc deseori, dar nu se dezvoltă mai departe. Un proiect pilot la sediul central funcționează, pentru că acolo datele, sistemele și oamenii sunt deja într-o anumită măsură armonizate între ei. De îndată ce aceeași abordare trebuie extinsă către magazin sau centrul de distribuție, infrastructura necesară pentru a o susține lipsește de multe ori. Nu pentru că ar lipsi ambiția, ci pentru că stratul fundamental nu este încă pregătit pentru asta.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing analizează șapte dimensiuni, împărțite pe cinci niveluri: de la baseline la intelligence. O parte dintre aceste dimensiuni este fundamentală: organizația însăși, infrastructura IT și managementul datelor. O altă parte depinde de acestea. Nu este o alegere legată de ordine, ci este modul în care funcționează. Un lanț poate implementa AI la nivel de filială abia atunci când datele din case, sistemele de stoc și planificarea personalului sunt fiabile și conectate între ele. Fără această bază, orice aplicație rămâne un experiment izolat care nu se poate scala.
În comerțul cu amănuntul observăm că dimensiunile fundamentale sunt adesea în ordine la sediul central, dar nu sunt implementate uniform către filiale. Managementul datelor poate fi matur la nivel central, în timp ce datele înregistrate pe teren sunt încă inconsistente, incomplete sau întârziate. Această diferență face ca organizația, în ansamblu, să obțină un scor mai mic decât ar sugera suma părților sale.
Ce face comerțul cu amănuntul deosebit nu este doar diferența dintre online și fizic, ci și diferența în funcție de cui întrebați. O rundă de evaluare tip plot, în care mai multe persoane din aceeași organizație acordă scoruri separat, arată în acest sector adesea o dispersie mare. Un manager IT de la sediul central poate evalua infrastructura ca fiind matură, în timp ce un manager de filială se confruntă zilnic cu limitările sistemelor vechi. Ambele imagini sunt adevărate, dar indică un loc diferit în cadrul lanțului.
Această dispersie este, în sine, informație. Ea arată unde în organizație imaginea privind gradul de pregătire diverge, și, prin urmare, unde trebuie mai întâi să se ajungă la un consens înainte ca un pas următor în AI să aibă sens. Această chestiune legată de consens este de obicei mai amplă în comerțul cu amănuntul decât în sectoare cu o structură organizatorică mai compactă, precum sectorul IT, unde sediul central și execuția se află de obicei mai apropiate unul de celălalt.
Tensiunea dintre un sediu central condus centralizat și o execuție dispersată nu este unică pentru comerțul cu amănuntul. Aceeași tensiune se observă în horeca, unde un lanț de locații trebuie, de asemenea, să se bazeze pe procese de bază consistente înainte ca AI să poată funcționa la nivel de locație, și în sectorul imobiliar, unde administrarea centrală și întreținerea descentralizată s-au dezvoltat frecvent separat una de cealaltă. În toate aceste sectoare se aplică aceeași ordine: organizația, infrastructura și managementul datelor trebuie să fie stabile în primul rând, înainte ca dimensiunile care se construiesc pe acestea să poată oferi direcție.
Măsurarea maturității nu oferă o judecată despre ce departament rămâne în urmă și niciun sfat despre ce trebuie schimbat primul. Ceea ce face măsurarea este să clarifice la ce nivel se situează o organizație în cadrul fiecăreia dintre cele șapte dimensiuni, și unde dispersia dintre persoanele care acordă scoruri este cea mai mare. Pentru un lanț din comerțul cu amănuntul, asta înseamnă adesea o confruntare între imaginea de la sediul central și realitatea din magazin, iar aceasta este exact imaginea necesară pentru a determina unde trebuie încă pusă baza.
Instrumentul care realizează această măsurare este în construcție. Cei care doresc să îl folosească de îndată ce va fi disponibil se pot înscrie pe lista de așteptare. Nu se oferă nimic care nu există încă, și nu se promite nimic despre rezultatul măsurării pentru organizația dumneavoastră.
Această pagină descrie dacă organizația, în ansamblu, este pregătită să susțină AI: dacă baza formată din organizație, infrastructură și date este suficient de solidă înainte ca pașii următori să aibă sens. Aceasta este o întrebare diferită de aceea privind ce parte a muncii poate fi efectiv preluată de AI. Pentru această întrebare este destinată scanarea muncii de la FTE TO AI: aceasta calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte a muncii poate fi transferată către AI, de la administrarea stocurilor până la comunicarea cu clienții. Unde măsurarea maturității arată capacitatea organizației de a susține AI, scanarea muncii arată conținutul muncii înseși. Ambele imagini sunt necesare pentru a ști unde vă situați cu adevărat.
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.