Egy vezetőség, amely azt kérdezi, hogyan rögzítse, mit tesz az AI, valójában egy másik kérdést tesz fel: mi marad, ha bizonyos emberek holnap kiesnek. Egy vevő is ezt kérdezi, csak az egész vállalatra vonatkozóan. Nem a bérlistán szereplő munkatársak számát veszi meg, hanem azt, ami nélkülük is tovább működik. A rögzítés, hogy mit tesz az AI, tehát nem eszközök és licencek technikai áttekintése, hanem annak leírása, hogy melyik munka függ egy rendszertől és melyik egy embertől.
A legtöbb áttekintés azt a hibát követi el, hogy a munkát két rekeszbe osztja: automatizált vagy nem. Ez kihagyja azt a középső részt, ahol most a legtöbb dolog zajlik. Vannak feladatok, amelyeket az AI önállóan elvégez, feladatok, ahol az AI javaslatot tesz és egy ember jóváhagyja vagy elveti egy indokkal, és feladatok, amelyek emberi munka marad, mert az ítélet, a kapcsolat vagy a felelősség nem delegálható. Az a középső kategória instabil: a felügyelet, amelyre most még szükség van, egy év múlva lehet könnyebb, vagy ugyanolyan súlyos maradhat. Aki csak azt rögzíti, mi működik ma már teljesen automatikusan, elmulasztja azt, ahol a mozgás valójában zajlik.
Egy funkció megnevezése kevés információt ad arról, mit tud átvenni az AI. Egy controller olyan jelentéskészítő munkát végez, amely nagyrészt automatizálható, és olyan értékelő munkát, amely nem, gyakran ugyanazon a munkahéten belül. A rögzítés, hogy mit tesz az AI, ezért azt jelenti, hogy le kell szállni a feladatok szintjére: melyik cselekvés, milyen bemenettel, milyen döntéssel a végén. Funkció szintjén torz kép keletkezik, amit egy vevő a due diligence során egy napon belül átlát.
Minden becslés arról, mit tud átvenni az AI, feltételezésekre épül a data minőségéről, a folyamat stabilitásáról és a szervezet hajlandóságáról, hogy egy rendszerre bízza a döntést. Olyan feladatoknál, amelyeknél sok a kivétel, változó a bemenet vagy érzékeny az értékelés, széles a sávszélesség, és az eredmény inkább irány, mint tény. Egy áttekintés, amely ennek nem ad helyet, és mindent rögzített százalékokban mutat be, kevesebb bizalmat érdemel, mint egy áttekintés, amely jelzi, hol nagy a margó. Ez az árra gyakorolt hatásra is vonatkozik: melyik AI-szolgáltatótól való függés nyomja le az árat nem foglalható egyetlen számba, mert attól függ, mennyi az átvett munkából egyetlen külső félhez kötődik, szemben azzal, ami a saját folyamatba van beágyazva.
Vannak helyzetek, amikor egy áttekintés arról, mit tesz az AI, kevés értéket jelent egy vevő számára. Ha a feladatok átvétele teljesen egy olyan személy tudására épül, aki a rendszert beállította, és senki más nem tudja megmagyarázni, miért működik, akkor az "automatizált" jelzés semmit nem mond a kockázatról. Ez ugyanaz a kérdés, mint az emberi munka esetében: miért kérdezi egy vevő, ki tartja fenn az AI-t pontosan ezt a pontot érinti. Egy feladat, amelyet ma egy rendszer kezel, de hiba esetén csak a tulajdonosa tudja helyreállítani, másképp számít egy vevőnél, mint egy feladat, amelyet egy csapat ért és tart fenn.
Néhány vállalat már rögzítette ezt, mások egyáltalán nem, és a különbség ritkán az ágazatban vagy a méretben rejlik. Abban rejlik, ki írta le a feladatokat még mielőtt az AI a képbe került. Egy leírt folyamatokkal rendelkező vállalat viszonylag gyorsan meg tudja mutatni, mely része adható át egy rendszernek. Egy vállalat, ahol a munka a fejekben van, előbb ezt a lépést kell megtennie, mielőtt az AI abból bármit átvehetne. Ez egyben értékkérdés is: hogyan méri, mennyi múlik a tulajdonoson elmagyarázza, miért tudnak a rögzített tudással rendelkező vállalatok gyorsabban bemutatni, mit tesz az AI, mint azok a vállalatok, ahol ezt a tudást soha nem írták le.
Az AI-ból eredő megtakarítás nem automatikusan számít jó minőségű nyereségnek egy vevőnél. Egy megtakarítás, amely egyetlen szerződéshez és egyetlen szolgáltatóhoz kötődik, törékenyebb, mint egy megtakarítás, amely magába a folyamatba van beágyazva, és a szolgáltató nélkül is tovább működik. A forgótőkére gyakorolt hatás sem automatikusan kedvező: a számlák vagy megrendelések gyorsabb feldolgozása lerövidíthet átfutási időket, de mi a forgótőke és miért számít egy eladásnál megmutatja, hogy az automatizálás és a pénzhelyzet közötti kapcsolat nem egyenes vonalú.
Amit egy vállalat ezután tesz az átvett, részben felügyeletköteles vagy tartósan emberi munka áttekintésével, az a munkáltató döntése. A személyzetet érintő döntésekre saját jogi követelmények vonatkoznak, és ez az áttekintés nem szolgál ehhez alátámasztásként. A cél egy tényalapú kép: melyik munka kihez vagy mihez kötődik, és mit jelent ez arra vonatkozóan, mi marad, ha egy személy kiesik. Ez az is, ahol a tudás megosztásának szerepe van: hogyan kerüli el, hogy az értéke néhány fejben rejlik ugyanazt a kérdést érinti, csak az emberek felől, nem a rendszerek felől.
Az a pillanat, amikor ez az áttekintés a legtöbbet hozza, nem közvetlenül egy eladás előtt van, hanem jóval korábban, amikor még van tér arra, hogy tegyünk valamit a függőségekkel, mielőtt egy vevő azokkal szembesül. Mikor kell elkezdenie egy eladás előkészítését részben attól függ, mennyi a jelenlegi munkából még olyan személyekhez kötődik, akik nem maradnak.
Az alapkérdésre, hogy melyik munka vehető át valóban az AI által ebben a konkrét vállalatban, feladatonként ad választ az FTE TO AI munkafolyamat-elemzése. Aki előbb azt szeretné megtudni, hol van ma a legnagyobb nyomás az áron, annak ott van az ingyenes értékellenőrzés: nyolc rövid kérdés, egy-egy az értékhajtóerőkre, egy képpel arról, melyik hajtóerő nyom ma a legtöbbet. A teljes értékelemzés, érettségi pontszámokkal, hajtóerőnkénti bizonyítékkal és a kilépési pillanatig tartó kétéves naptárral, jelenleg készül.