Un acquirente non legge le dashboard. Legge se le cifre che riceve sono corrette senza che qualcuno debba prima interpretarle, correggerle o completarle con conoscenze che esistono solo nella testa di una persona. Le informazioni gestionali non sono quindi una questione di avere dei rapporti, ma della distanza tra ciò che il sistema mostra e ciò che realmente accade nell'azienda. Questa distanza cambia nel momento in cui l'AI assume parte del lavoro, perché ciò che un sistema registra automaticamente è per definizione più affidabile di ciò che qualcuno digita in seguito.
Un acquirente vuole sapere se, il giorno dopo l'acquisizione, può guidare l'azienda sulla base di ciò che essa produce. Valuta se le cifre sono aggiornate o in ritardo, se provengono da un unico sistema o da una raccolta di foglie di calcolo che qualcuno assembla mensilmente, e se le definizioni di margine, fatturato e costi significano ovunque la stessa cosa. Valuta anche se le informazioni sono costruite attorno al processo o attorno alla persona che gestisce quel processo da anni. Le informazioni gestionali che dipendono dalla spiegazione di un unico dipendente contano diversamente per un acquirente rispetto a informazioni gestionali che escono direttamente dal sistema. Questo incide direttamente su ciò che abbassa il valore della sua azienda agli occhi di un acquirente, perché un'immagine errata delle cifre si traduce in un prezzo più basso o in garanzie aggiuntive nel contratto.
La prima indicazione è la velocità con cui lei può rispondere a una domanda. Può mostrare entro un giorno il margine per cliente, per prodotto o per team, oppure bisogna prima chiedere, ricalcolare e verificare? La seconda indicazione è la fonte. I rapporti che provengono direttamente da sistemi contabili, CRM o di produzione pesano diversamente da rapporti che si formano tramite inserimento manuale o Excel, perché i passaggi manuali sono soggetti a errori e comportano ritardi. La terza indicazione è la ripetibilità: se due persone, indipendentemente l'una dall'altra, rispondono alla stessa domanda, arrivano alla stessa cifra?
Parte del lavoro dietro le informazioni gestionali consiste nel raccogliere, collegare e somare dati. È un lavoro di cui una parte crescente può essere assunta dall'AI: unire dati provenienti da diversi sistemi, segnalare anomalie, redigere una prima versione di un rapporto. Un'altra parte rimane supervisione: qualcuno valuta se un risultato è logico e approva o respinge, con motivazione. Una terza parte rimane lavoro umano, soprattutto dove si tratta dell'interpretazione delle cifre nel contesto del mercato o delle decisioni che ne conseguono.
Ciò che rende questo interessante per un acquirente è che l'assunzione del lavoro di raccolta e somma riduce la probabilità di errori e aumenta la velocità di rendicontazione, senza che sia necessaria una persona in più per mantenere questo risultato. Un'azienda dove ciò accade già mostra informazioni gestionali che non sono più all'ordine del giorno di un unico controller ma emergono strutturalmente dal processo. Un'azienda dove ciò non accade ancora si riconosce dal quadro opposto: rapporti che sono corretti solo finché la stessa persona continua a compilarli. La differenza raramente sta nel settore e più spesso nel fatto che i sistemi sottostanti siano organizzati per registrare i dati in modo coerente, oppure che la registrazione sia ancora separata dal lavoro stesso.
Un primo test utile è la domanda se, senza chiamare nessuno, può ricostruire un conto economico mensile per gli ultimi dodici mesi, con le stesse definizioni applicate costantemente. Un secondo test è quanti passaggi manuali ci sono tra una transazione e il rapporto: ogni passaggio manuale è un punto in cui possono verificarsi errori e in cui il processo dipende da una persona. Un terzo test è se il rapporto è predittivo o solo retrospettivo. Le informazioni gestionali che mostrano solo ciò che è accaduto pesano meno di quelle che mostrano anche ciò che accadrà nei prossimi mesi, perché un acquirente investe soprattutto nel futuro.
Questo test non è separato dagli altri fattori di valore. La qualità delle sue informazioni gestionali è legata a come sono organizzati i suoi processi e sistemi, a quanto il rapporto dipende da persone specifiche, come descritto in team e successione, e a come la sua posizione di mercato si traduce in cifre che un acquirente può confrontare tramite posizione di mercato come fattore di valore.
Il miglioramento inizia separando la registrazione dall'interpretazione. La registrazione può essere in gran parte automatizzata nel momento in cui i dati provengono da un'unica fonte invece che da file separati. L'interpretazione rimane lavoro umano, ma diventa più affidabile quando si basa su cifre che non sono più state compilate manualmente. Un passo concreto è verificare quali rapporti si formano ancora tramite Excel o e-mail, e quali di questi possono essere estratti direttamente da un sistema. Un altro passo è definire in modo univoco le definizioni, in modo che margine e fatturato abbiano ovunque lo stesso significato, indipendentemente da chi crea il rapporto. Quali passaggi del suo stesso processo di rendicontazione possano effettivamente essere assunti dall'AI, quali richiedano supervisione e quali restino lavoro umano, viene messo in luce dalla scansione del lavoro di FTE TO AI, compito per compito. Maggiori informazioni sulla struttura di questo processo si trovano in professionalizzare le informazioni gestionali.
Può iniziare con la valutazione gratuita del valore: otto domande brevi, una per ogni fattore di valore, con un quadro di quale fattore oggi abbassa maggiormente il suo prezzo. La scansione completa del valore, con punteggi di maturità per fattore, l'indice di dipendenza dal proprietario e un calendario biennale verso il momento dell'exit, è in fase di sviluppo.