Maloobchod nie je jednoznačným sektorom, pokiaľ ide o AI-vyspelosť. Na jednej strane stoja organizácie s veľkým, automatizovaným online prostredím, kde personalizácia, riadenie zásob a cenová logika už dlhšie fungujú na dátach. Na druhej strane stojí fyzická predajná plocha, kde procesy sa často ešte opierajú o skúsenosť, papier a ústne dohody medzi pobočkou a ústredím. Vnútri jedného a toho istého reťazca môžu tieto dva svety existovať súčasne, a tento rozdiel je väčší než v mnohých iných sektoroch. Kým finančné služby zvyčajne ukazujú plochejší obraz medzi ústredím a výkonom, v maloobchode pravidelne vidíte ústredie, ktoré je ďaleko vpredu, a predajnú plochu, ktorá ešte musí dobiehať.
Táto priepasť je dôvodom, prečo AI-pilotné projekty v maloobchode síce často začínajú, ale nerozrastajú sa ďalej. Pilotný projekt na ústredí funguje, pretože tam sú dáta, systémy a ľudia už do určitej miery zladení. Hneď ako sa má rovnaký prístup preniesť smerom k predajnej ploche alebo distribučnému centru, chýba často infraštruktúra, ktorá by to udržala. Nie preto, že by chýbala ambícia, ale preto, že základná vrstva na to ešte nie je pripravená.
Meranie vyspelosti od hybridresourcing.com sa pozerá na sedem dimenzií, rozdelených do piatich úrovní: od baseline po intelligence. Časť týchto dimenzií je základná: samotná organizácia, IT-infraštruktúra a manažment dát. Ďalšia časť je od nich závislá. Nejde o voľbu poradia, ale o spôsob, akým to funguje. Reťazec môže na úrovni pobočky nasadiť AI iba vtedy, keď sú dáta z pokladní, systémov zásob a plánovania personálu spoľahlivé a navzájom zosúladené. Bez tohto základu zostáva každé nasadenie osamoteným experimentom, ktorý sa nedá škálovať.
V maloobchode vidíme, že základné dimenzie sú na ústredí často v poriadku, ale nie sú jednotne prenesené smerom k pobočkám. Manažment dát môže byť na centrálnej úrovni vyspelý, zatiaľ čo dáta zaznamenávané na predajnej ploche sú ešte nekonzistentné, nekompletné alebo zaznamenané s omeškaním. Tento rozdiel spôsobuje, že organizácia ako celok dosahuje nižšiu úroveň, než by naznačoval súčet jej jednotlivých častí.
Čo robí maloobchod výnimočným, nie je len rozdiel medzi online a fyzickým prostredím, ale aj rozdiel medzi tým, koho sa opýtate. Kolo hodnotenia, v ktorom rôzni ľudia vnútri tej istej organizácie hodnotia samostatne, ukazuje v tomto sektore často veľký rozptyl. IT-manažér na ústredí môže infraštruktúru hodnotiť ako vyspelú, zatiaľ čo manažér pobočky sa denne stretáva s obmedzeniami zastaraných systémov. Oba obrazy sú pravdivé, ale odkazujú na odlišné miesto v reťazci.
Tento rozptyl je sám osebe informáciou. Ukazuje, kde sa v organizácii predstavy o pripravenosti rozchádzajú, a teda kde musí najprv vzniknúť zhoda, predtým než má ďalší krok v AI zmysel. Táto otázka zhody je v maloobchode často väčšia než v sektoroch s kompaktnejšou organizačnou štruktúrou, ako je IT sektor, kde ústredie a výkon zvyčajne stoja bližšie k sebe.
Napätie medzi centrálne riadeným ústredím a rozptýleným výkonom nie je jedinečné pre maloobchod. To isté napätie je vidieť v hotelierstve a gastronómii, kde reťazec pobočiek sa musí rovnako opierať o konzistentné základné procesy, predtým než AI môže funkovať na úrovni lokality, a v sektore nehnuteľností, kde centrálna správa a decentralizovaná údržba často vznikli oddelene. Vo všetkých týchto sektoroch platí rovnaké poradie: organizácia, infraštruktúra a manažment dát musia byť najprv na mieste, predtým než dimenzie, ktoré na nich staviajú, môžu dávať smer.
Meranie vyspelosti neposkytuje hodnotenie, ktoré oddelenie zaostáva, ani odporúčanie, čo by sa malo zmeniť ako prvé. Čo meranie robí, je objasniť, na akej úrovni sa organizácia nachádza v rámci každej zo siedmich dimenzií, a kde je rozptyl medzi ľuďmi, ktorí hodnotia, najväčší. Pre reťazec v maloobchode to často znamená konfrontáciu medzi obrazom na ústredí a realitou na predajnej ploche, a to je presne obraz potrebný na určenie, kde ešte treba položiť základ.
Nástroj, ktorý toto meranie vykonáva, sa pripravuje. Kto ho chce využiť hneď, ako bude dostupný, sa môže prihlásiť na čakaciu listinu. Neponúka sa nič, čo ešte neexistuje, a nesľubuje sa nič o výsledku merania pre vašu organizáciu.
Táto stránka popisuje, či je organizácia ako celok pripravená na to, aby unesla AI: či je základ organizácie, infraštruktúry a dát dostatočne pevný, predtým než ďalšie kroky nadobudnú zmysel. To je iná otázka než to, akú časť práce môže AI skutočne prevziať. Na túto otázku slúži pracovný skener od FTE TO AI: ten pre každú úlohu vypočíta, akú časť práce je možné preniesť na AI, od správy zásob až po komunikáciu s klientmi. Kde meranie vyspelosti zobrazuje nosnosť organizácie, pracovný skener zobrazuje samotný obsah práce. Oba obrazy sú potrebné na to, aby ste vedeli, kde sa skutočne nachádzate.
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.