Egy vevő nem dashboardokat olvas. Azt olvassa ki, hogy a kapott számok megfelelnek-e anélkül, hogy valakinek előbb interpretálnia, javítania vagy kiegészítenie kellene azokat olyan tudásból, amely csak valakinek a fejében létezik. A vezetői információ ezáltal nem azon a kérdésen áll vagy bukik, hogy vannak-e jelentések, hanem azon a távolságon, amely a rendszer által mutatott kép és a vállalatban valóban zajló folyamatok között van. Ez a távolság megváltozik, amint az AI átvesz egy részt a munkából, mert amit egy rendszer automatikusan rögzít, az per definitionem megbízhatóbb, mint amit valaki utólag beír.
Egy vevő azt akarja tudni, hogy az átvétel utáni első napon tud-e irányítani azon alapulva, amit a vállalat produkál. Mérlegeli, hogy a számok aktuálisak vagy elavultak, hogy egyetlen rendszerből származnak vagy egy olyan táblázatgyűjteményből, amelyet valaki havonta összeállít, és hogy a margin, az árbevétel és a költségek definíciói mindenhol ugyanazt jelentik-e. Azt is mérlegeli, hogy az információ a folyamat körül van felépítve, vagy azon személy körül, aki a folyamatot évek óta vezeti. A vezetői információ, amely egyetlen munkatárs magyarázatától függ, egy vevő számára másképp számít, mint az a vezetői információ, amely közvetlenül a rendszerből gördül elő. Ez közvetlenül összefügg azzal, hogy mi nyomja le a vállalata értékét egy vevő szemében, mert a számokról alkotott téves kép alacsonyabb árban vagy a szerződésben szereplő plusz garanciákban fejeződik ki.
Az első jelzés az a sebesség, amellyel egy kérdésre választ tud adni. Egy napon belül meg tudja mutatni az ügyfél, a termék vagy a csapat szerinti margint, vagy előbb utána kell kérdezni, újra kell számolni és ellenőrizni kell? A második jelzés a forrás. A közvetlenül a könyvelési, CRM- vagy termelési rendszerekből származó jelentések másképp számítanak, mint a kézi beviteltől vagy Excel-től függő jelentések, mert a kézi lépések hibára hajlamosak és lassítják a folyamatot. A harmadik jelzés az ismételhetőség: ha két ember egymástól függetlenül válaszol ugyanarra a kérdésre, ugyanarra a számra jutnak-e?
A vezetői információ mögötti munka egy része adatgyűjtésből, összekapcsolásból és összeadásból áll. Ez olyan munka, amelynek egyre nagyobb részét át tudja venni az AI: adatok összefésülése különböző rendszerekből, eltérések jelzése, egy jelentés első verziójának elkészítése. Egy másik rész felügyelet marad: valaki megítéli, hogy egy eredmény logikus-e, és jóváhagyja vagy elutasítja, indokkal. Egy harmadik rész pedig emberi munka marad, különösen ott, ahol a számok piaci kontextusban való interpretálásáról vagy az azokra épülő döntésekről van szó.
Ami ezt egy vevő számára érdekessé teszi, az az, hogy a gyűjtő- és összeadó munka átvétele csökkenti a hibák esélyét és növeli a jelentéskészítés sebességét, anélkül, hogy ehhez plusz emberre lenne szükség a fenntartáshoz. Egy vállalat, ahol ez már megtörténik, olyan vezetői információt mutat, amely nem egy controller napirendjén szerepel többé, hanem strukturálisan magából a folyamatból ered. Egy vállalatot, ahol ez még nem történik meg, a fordított képről ismer fel: olyan jelentések, amelyek addig helyesek, amíg ugyanaz a személy állítja őket össze. A különbség ritkán az ágazatban rejlik, sokkal inkább abban, hogy az alapul szolgáló rendszerek úgy vannak-e beállítva, hogy az adatokat konzisztens módon rögzítsék, vagy hogy a rögzítés még mindig el van választva a munkától magától.
Egy hasznos első teszt az a kérdés, hogy anélkül, hogy telefonálna, képes-e havi eredménykimutatást rekonstruálni az elmúlt tizenkét hónapra vonatkozóan, mindig ugyanazokat a definíciókat alkalmazva. Egy második teszt az, hány kézi lépés van egy tranzakció és a jelentés között: minden kézi lépés egy olyan pont, ahol hibák keletkezhetnek, és ahol a folyamat egy személytől függ. Egy harmadik teszt az, hogy a jelentés előrejelző jellegű, vagy csak visszatekintő. Az a vezetői információ, amely csak azt mutatja, mi történt, kevesebbet nyom a latban, mint az az információ, amely azt is megmutatja, mi várható a következő hónapokban, mert egy vevő elsősorban a jövőbe fektet be.
Ez a teszt nem áll elszigetelten a többi értékdrivertől. Az Ön vezetői információjának minősége összefügg azzal, hogyan vannak felépítve az Ön folyamatai és rendszerei, azzal, mennyire függ a jelentés bizonyos emberektől, ahogy az a csapat és utódlás résznél olvasható, és azzal, hogyan fordítja le a piaci pozíció a vevő számára összehasonlítható számokra, ahogy azt a piaci pozíció mint értékdriver témában olvashatja.
A javítás a rögzítés és az interpretálás szétválasztásával kezdődik. A rögzítés nagyrészt automatizálható, amint az adat egy forrásból származik, nem szórt fájlokból. Az interpretálás emberi munka marad, de megbízhatóbbá válik, ha olyan számok alapján történik, amelyeket már nem kézzel állítottak össze. Egy konkrét lépés annak feltérképezése, mely jelentések készülnek még ma Excelben vagy e-mailben, és melyek húzhatók ki közvetlenül egy rendszerből. Egy másik lépés egyértelmű definíciók rögzítése, hogy a margin és az árbevétel mindenhol ugyanazt jelentse, függetlenül attól, ki készíti a jelentést. Hogy az Ön saját jelentéskészítési folyamatában mely lépéseket tudja valóban átvenni az AI, melyek igényelnek felügyeletet, és melyek maradnak emberi munka, azt az FTE TO AI munkaszkennere méri fel feladatonként. Erről a folyamat felépítéséről bővebben a vezetői információ professzionalizálása résznél olvashat.
Elkezdheti az ingyenes értékellenőrzéssel: nyolc rövid kérdés, egy-egy minden értékdriverhez, amely megmutatja, melyik driver nyomja le ma leginkább az árát. A teljes értékfelmérés, driverenkénti érettségi pontszámokkal, a tulajdonos-függőségi indexszel és egy kétéves naptárral az exit-pillanat felé, jelenleg készül.