Minden vállalatnál, amelynek technikai jellegű terméke vagy folyamata van, van valaki, aki már tudja a választ, mielőtt a kérdés elkészülne. Gyakran az alapító, gyakran az elsőként felvett technikai szakember. Ez a személy évek során ezernyi apró döntést hozott arról, hogyan működik valami, miért funkcionál egy megoldás vagy miért nem, melyik eltérés normális és melyik nem. Ezt soha nem rögzítették, mert soha nem volt rá idő, és mert kérdezni gyorsabb volt, mint dokumentálni.
Ez a koncentráció nem a tudásmegosztás elutasításából ered. Azért alakult ki, mert így gyorsabban működik: egyetlen ember, aki kéznél tartja a választ, hatékonyabb, mint egy folyamat, amelyben három embernek egy dokumentumot kell átnéznie. A napi működés szempontjából ez előny. Egy vásárló szempontjából ez kockázat, mert a vásárló nem az ott lévő emberekért fizet, hanem azért, amit akkor is működik tovább, ha valaki közülük távozik.
Egy felvásárlás során a technikai tudás koncentrációja abban a pillanatban válik láthatóvá, amikor valaki megkérdezi: mi történik, ha ez a személy hat hétre eltűnik. Ha a válasz az, hogy a döntések minősége ekkor romlik, vagy hogy a konkrét kérdésekkel jelentkező ügyfeleknek várniuk kell, akkor ez a személy nem eszközként, hanem kockázatként szerepel a mérlegben. Ezt a kockázatot gyakran alacsonyabb árra vagy hosszabb átadási időszakra fordítják át, amely az exit pillanatát távolabbra helyezi attól, mint amit a tulajdonos szeretett volna.
Ez nem személyzeti kérdés, és nem arról van szó, hogy ki maradjon vagy ki nem: ez a tulajdonos döntése, és amennyiben munkajogi kérdéseket érint, azokra saját törvényi előírások vonatkoznak. Itt valami másról van szó: arról, hogy a jelenleg egyetlen személynél lévő tudás elérhető-e anélkül is, hogy azt a személyt meg kellene kérdezni.
A technikai tudás három fajta munkából áll, és az AI nem mindegyiket érinti egyformán erősen.
Egy része mintázatfelismerés: melyik hiba melyik okhoz tartozik, melyik specifikáció melyik alkalmazáshoz illik. Ez megfelelő rögzítés mellett az a munka, amelyet az AI a legjobban átvesz, mert visszavezethető a múltbeli hasonló esetekre.
A második rész értékelés: egy AI-rendszer tehet javaslatot, de a tapasztalt személy az, aki jóváhagyja vagy elutasítja, és el tudja mondani, miért. Ez az emberi felügyeletet igénylő rész, és addig szükséges is marad, amíg az alapul fekvő helyzetek eléggé különböznek egymástól ahhoz, hogy egy rögzített szabály használhatatlanná váljon.
A harmadik rész a magyarázat egy nem technikai ügyfél felé, érzékkel arra, hogy az ügyfél mit ért már, és mit nem. Ez a legtöbb vállalatnál emberi munka marad, bár ennek aránya is elmozdul, amikor az első két réteg már rögzített, mert akkor több idő marad a beszélgetésre magára.
Azok a vállalatok, ahol ez már működik, azok, ahol valaki egykor beruházott az első réteg rögzítésébe: hibatörténet, hibakódok, megoldások, olyan formában, amelyet egy rendszer át tud kutatni. Azok a vállalatok, ahol ez még nem működik, nem feltétlenül vannak lemaradva; egyszerűen soha nem volt okuk dokumentálni olyat, amely egyébként is kéznél volt egyetlen fejben.
A tudás rögzítése nem egyetlen dokumentum megírásának és a kész állapotnak a kérdése. Fokozatosan jobban működik: kezdje a leggyakrabban visszatérő kérdésekkel, rögzítse, mi volt a válasz és miért, és tegye ezeket a válaszokat egy AI-rendszerrel kereshetővé a csapat többi tagja számára. A szakemberre továbbra is szükség lesz az eltérő esetekhez, de kevésbé lesz az egyetlen belépési pont mindenhez.
Ez nem csak a tulajdonosfüggőségi indexet érinti. Egy megtakarítás, amely abból ered, hogy egyetlen ember kevesebb időt tölt ismétlődő kérdésekkel, egy vásárló számára másképp számít, mint egy megtakarítás, amely egyetlen külső beszállítótól függ: a profitminőség arról szól, honnan származik egy eredmény, nem csak arról, mekkora az összege. A folyamatba beépült tudás akkor is megtartja értékét, ha a személy távozik; az egyetlen beszállítótól vagy szakembertől függő tudás azzal együtt eltűnik.
Ugyanez a logika érvényes a vállalat más területein is. Aki azt szeretné megtudni, hogyan válnak az ügyfélkapcsolatok kevésbé függővé egyetlen értékesítőtől, olvassa el hogyan tehető átadhatóvá a piaci kapcsolatrendszer; aki azon gondolkodik, hogy az elsővonalas ügyfélkapcsolat is működhet-e a tulajdonos nélkül, azt megtalálja itt: hogyan tehető átadhatóvá az ügyfélkapcsolat AI segítségével; és aki azt szeretné látni, hogyan válik a következetes minőségértékelés kevésbé függővé egyetlen értékelőtől, olvassa el hogyan tehető átadhatóvá a minőségellenőrzés. Aki szeretné megtudni, mekkora ez a probléma már a saját vállalatában, megmérheti, mennyi múlik a tulajdonoson, és aki azon gondolkodik, mikortól válik ez relevánssá egy eladás szempontjából, olvassa el mikor kell elkezdeni egy eladás előkészítését.
Az a kérdés, hogy az adott vállalatban a technikai tudás mely része valóban átadható egy rendszernek, és melyik része marad emberi munka, folyamatonként és ügyfélcsoportonként eltérő. Erre a kérdésre feladatonként adja meg a választ a FTE TO AI munkascanje.
Az ingyenes értékellenőrzés nyolc rövid kérdésből áll, egy-egy az egyes értékmozgatóhoz, és első képet ad arról, melyik mozgató nyomja le leginkább vállalata árát ma. A teljes értékscan, mozgatónkénti érettségi pontszámmal, bizonyítékkal, tulajdonosfüggőségi indexszel és az exit pillanatáig vezető kétéves naptárral, jelenleg készül.