Comerțul cu ridicata este dintotdeauna un sector al marjelor, volumelor și precizia logistică. Datele sunt de decenii în centrul acestui sector — niveluri de stoc, linii de comandă, prețuri de furnizori, calcule de marjă. Acest lucru dă impresia că acest sector ar trebui să aibă un avans în domeniul AI. În același timp, aceste date sunt adesea răspândite pe sisteme care nu comunică între ele: un pachet ERP din urmă cu ani, un software separat de stocuri, un CRM care nu este conectat la facturare, foi de calcul care umplu găurile lăsate de sisteme. Volumul de date nu este, prin urmare, un bun predictor al maturității AI în acest sector. Structura în care se află aceste date, este.
Această diferență este determinantă pentru modul în care se termină proiectele pilot. Un comerciant cu ridicata care investește într-o aplicație AI pentru previziunea cererii sau optimizarea achizițiilor descoperă adesea că problema nu se află în model, ci în ce este alimentat modelul. Date de stoc care nu se corelează cu datele de vânzări, segmentare a clienților organizată diferit pe fiecare filială, acorduri de preț care se află în schimburi de e-mailuri în loc de un sistem. Proiectul pilot funcționează în mediul de testare și se blochează de îndată ce trebuie să intre în organizație.
Comercianții cu ridicata variază puternic în scară și formă organizațională — de la afaceri de familie cu o structură compactă până la distribuitori mari cu mai multe filiale și un management pe mai multe niveluri. Această variație se reflectă în maturitatea AI. La organizațiile mai mici, ușor de cuprins, distanța dintre conducere și forța de muncă este scurtă, ceea ce poate accelera deciziile privind managementul datelor și infrastructura IT de îndată ce este observată importanța acestora. La organizațiile mai mari, descentralizate, această distanță trece prin mai multe niveluri, iar ceea ce este un proces elaborat la un centru de distribuție poate fi încă haos la altul.
Exact acesta este motivul pentru care o rundă de plotare în acest sector face adesea vizibil ceea ce o singură conversație nu arată. Când un CEO, un COO, un CIO și un manager de filială evaluează independent unul de celălalt aceleași șapte dimensiuni, se constată frecvent că conducerea apreciază calitatea datelor mai ridicat decât persoanele care lucrează zilnic cu acestea. Această diferență nu este o divergență de opinii care trebuie rezolvată — este informație despre unde se află organizația în realitate.
Cele șapte dimensiuni ale măsurării maturității nu sunt egale ca ordine. Organizația, infrastructura IT și managementul datelor sunt dimensiunile fundamentale: ele determină dacă există ceva pe care să se construiască. Dimensiuni precum guvernanța, competențele și cultura depind de acestea. Un comerciant cu ridicata care dorește să înceapă cu recomandări de achiziții bazate pe AI, dar ale cărui date de stoc se află în trei sisteme care se contrazic reciproc, nu îi lipsește ambiția, ci baza. Aceasta nu este o chestiune de mai multă instruire sau de mai mult sprijin — este o problemă de management al datelor care necesită întâi un răspuns.
Această ordine explică și de ce proiectele pilot din comerțul cu ridicata rămân adesea blocate la nivelul foundation sau activation. Organizația a achiziționat sau a construit o aplicație AI — acest lucru este vizibil și demonstrabil — dar fundamentele pe care ar trebui să funcționeze această aplicație nu au fost niciodată puse în ordine. Rezultatul este un instrument care se află alături de muncă, nu în ea.
Întrebarea nu este dacă comerțul dumneavoastră cu ridicata este pregătit pentru AI în sens general — aceasta este o întrebare fără un răspuns util. Întrebarea este pe care dintre cele șapte dimensiuni organizația dumneavoastră stă ferm și pe care nu, și dacă această imagine coincide între persoanele care decid despre asta și persoanele care lucrează cu asta. Această comparație este exact pentru ce a fost construită măsurarea maturității: cinci niveluri, șapte dimensiuni, și o rundă de plotare care face vizibilă dispersia în loc să o șteargă.
Rezultatul diferă puternic de la o companie la alta, inclusiv în interiorul comerțului cu ridicata. Unele dificultăți pe care le cunoaște acest sector le împarte cu sectorul transporturilor, unde logistica orientată pe volum necesită de asemenea un management al datelor care funcționează la nivelul întregii organizații. Alte asemănări se află în industria producătoare, unde procesele de producție și stoc impun cerințe similare infrastructurii IT. Și cei care comercializează cu multe relații de clienți mici și dispersate se pot recunoaște în ceea ce se petrece în comerțul cu amănuntul, unde datele despre clienți și tranzacții de asemenea nu ajung de la sine într-un singur loc.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing este în prezent în construcție. Cei care doresc să parcurgă măsurarea de îndată ce va fi disponibilă se pot înscrie pe lista de așteptare. Aici nu se vinde nimic care nu există încă — doar posibilitatea de a afla primii când va exista.
Această măsurare răspunde la întrebarea dacă comerțul dumneavoastră cu ridicata are fundamentele pentru a susține AI — organizația, infrastructura, managementul datelor pe care se sprijină totul mai departe. Ea nu răspunde la întrebarea ce parte a muncii din gestionarea stocurilor, procesarea comenzilor sau achiziții poate fi efectiv preluată de AI. Această întrebare este pentru scanarea muncii de la FTE TO AI, care calculează per sarcină ce parte a muncii se pretează pentru asta. Ambele întrebări se leagă între ele, dar într-o ordine fixă: întâi să se știe dacă terenul rezistă, apoi ce se poate construi pe el.
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.