Trgovina na drobno ni enoznačen sektor, ko gre za zrelost AI. Na eni strani so organizacije z veliko, avtomatizirano spletno okolico, kjer personalizacija, upravljanje zalog in cenovna logika že dlje časa temeljijo na podatkih. Na drugi strani je fizična prodajna trgovina, kjer procesi pogosto še slonijo na izkušnjah, papirju in ustnih dogovorih med filialo in centralo. Znotraj enega in istega podjetja lahko ta dva svetova obstajata drug ob drugem, in ta razlika je večja kot v marsikaterem drugem sektorju. Kjer finančne storitve običajno kažejo bolj enakomerno slika med centralo in izvedbo, pri trgovini na drobno redno opazite centralo, ki je precej naprej, in prodajno trgovino, ki še mora slediti.
Ta vrzel je razlog, da se pilotni projekti AI v trgovini na drobno pogosto res začnejo, vendar ne zrastejo naprej. Pilotni projekt v centrali deluje, ker so tam podatki, sistemi in ljudje že do neke mere usklajeni. Takoj ko je treba enak pristop uveljaviti proti prodajni trgovini ali distribucijskemu centru, pogosto manjka infrastruktura, ki bi to nosila. Ne zaradi pomanjkanja ambicij, temveč ker temeljna plast na to še ni pripravljena.
Meritev zrelosti hybridresourcing gleda na sedem dimenzij, razdeljenih na pet ravni: od baseline do intelligence. Del teh dimenzij je temeljen: organizacija sama, IT-infrastruktura in upravljanje podatkov. Drugi del je od tega odvisen. To ni izbira glede vrstnega reda, temveč način, kako to deluje. Veriga lahko šele takrat uporabi AI na ravni filiale, ko so podatki iz blagajn, sistemov zalog in kadrovskega načrtovanja zanesljivi in medsebojno usklajeni. Brez te osnove ostane vsaka uporaba osamljen poskus, ki se ne širi.
V trgovini na drobno opažamo, da so temeljne dimenzije v centrali pogosto urejene, vendar niso enotno uveljavljene proti poslovalnicam. Upravljanje podatkov je lahko na centralni ravni zrelo, medtem ko so podatki, ki se zajemajo na prodajnem mestu, še nekonsistentni, nepopolni ali zakasnjeni. Ta razlika povzroči, da organizacija kot celota doseže nižjo raven, kot bi nakazovala vsota njenih delov.
Kar dela trgovino na drobno posebno, ni le razlika med spletnim in fizičnim poslovanjem, temveč tudi razlika glede na to, koga vprašate. Krog ocenjevanja, v katerem različni ljudje znotraj iste organizacije ločeno ocenjujejo, v tem sektorju pogosto kaže veliko razpršenost. IT-vodja v centrali lahko infrastrukturo oceni kot zrelo, medtem ko se vodja filiale vsakodnevno spopada z omejitvami zastarelih sistemov. Obe sliki sta resnični, vendar kažeta na različno mesto v verigi.
Ta razpršenost je sama po sebi informacija. Pokaže, kje v organizaciji se slika o pripravljenosti razhaja, in torej kje mora najprej nastati soglasje, preden ima naslednji korak pri AI smisel. To vprašanje soglasja je v trgovini na drobno pogosto večje kot v sektorjih s kompaktnejšo organizacijsko strukturo, kot je IKT-sektor, kjer sta centrala in izvedba običajno bližje skupaj.
Napetost med centralno vodeno centralo in razpršeno izvedbo ni edinstvena za trgovino na drobno. Enako napetost je mogoče opaziti v gostinstvu, kjer se mora veriga poslovalnic prav tako naslanjati na konsistentne osnovne procese, preden lahko AI deluje na ravni lokacije, in v sektorju nepremičnin, kjer sta centralno upravljanje in decentralizirano vzdrževanje pogosto zrasla ločeno drug od drugega. V vseh teh sektorjih velja enak vrstni red: organizacija, infrastruktura in upravljanje podatkov morajo najprej stati, preden lahko dimenzije, ki na tem gradijo, dajejo smer.
Meritev zrelosti ne izreka sodbe o tem, kateri oddelek zamuja, in ne daje nasveta, kaj je treba spremeniti najprej. Kar meritev res naredi, je, da razjasni, na kateri ravni se organizacija nahaja znotraj vsake od sedmih dimenzij, in kje je razpršenost med ljudmi, ki ocenjujejo, največja. Za verigo v trgovini na drobno to pogosto pomeni soočenje med slika v centrali in resničnostjo na prodajni trgovini, in to je prav slika, ki je potrebna za določitev, kje je treba osnovo šele postaviti.
Orodje, ki izvaja to meritev, je v izdelavi. Kdor želi to uporabiti takoj, ko bo na voljo, se lahko prijavi na čakalno listo. Ne ponuja se nič, česar še ni, in ne obljublja se nič o izidu meritve za vašo organizacijo.
Ta stran opisuje, ali je organizacija kot celota pripravljena nositi AI: ali je temelj organizacije, infrastrukture in podatkov dovolj trden, preden nadaljnji koraki postanejo smiselni. To je drugo vprašanje kot to, kateri del dela lahko AI dejansko prevzame. Za to vprašanje je namenjen delovni scan podjetja FTE TO AI: ta za vsako nalogo izračuna, kateri del dela je mogoče prenesti na AI, od administracije zalog do komunikacije s strankami. Kjer meritev zrelosti prikaže zmogljivost organizacije, delovni scan prikaže vsebino samega dela. Obe slike sta potrebni, da veste, kje resnično stojite.
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.