Pasikartojančios pajamos yra vienas iš aštuonių veiksnių, kuriais pirkėjas nustato įmonės kainą. Tai, kad dalis pajamų kasmet pasikartoja, savaime nėra vertės įrodymas. Klausimas, kurį pirkėjas užduoda, yra kodėl tos pajamos pasikartoja, ir ar tas kodėl toliau veikia, jei kažkas pasikeičia darbo atlikimo būde. Kadangi dirbtinis intelektas dabar perima darbo dalis kiekvienoje įmonėje, kinta lygiai tas kodėl, o tuo pačiu ir svoris, kurį pirkėjas šiam veiksniui priskiria.
Pirkėjas nežiūri į pasikartojančių pajamų procentą kaip į atsietą skaičių. Jis žiūri į tos pasikartojamybės šaltinį. Pajamos, kurios pasikartoja, nes klientas kasmet iš naujo turi rinktis tarp jūsų ir alternatyvos, ir atsitiktinai vis renkasi jus, yra kažkas kitokio nei pajamos, kurios pasikartoja, nes sutartis, integracija ar procesas tą pasirinkimą padaro nebereikalingą. Pirmasis atvejis yra įprotis. Antrasis yra struktūra. Pirkėjas moka už struktūrą, ne už įprotį, net jei buhalterijoje abu atrodo identiškai.
Dabar vykstantis poslinkis pakeičia, kur ta struktūra yra. Darbą, kurį anksčiau galėjo atlikti tik nuolatinis kontaktinis asmuo, ir kuris tuo pačiu susiejo kliento ryšį su tuo asmeniu, dalimis perima dirbtinis intelektas, taikant žmogaus priežiūrą, kuri patvirtina arba atmeta su pagrindimu. Tai keičia pačią pasikartojančių pajamų prigimtį: jos pereina nuo „klientas sugrįžta pas šį žmogų“ prie „klientas sugrįžta dėl šio proceso“. Pirkėjui antrasis variantas yra žymiai mažiau rizikingas.
Pirmoji vieta, kur žiūrėti, yra pati sutartis. Pasikartojančios pajamos, kurios automatiškai atnaujinamos, vertinamos kitaip nei pajamos, dėl kurių kasmet iš naujo derimasi. Tačiau antroji vieta, kuri dažniau praleidžiama, yra vykdymas už sutarties. Dvi įmonės su identiškomis sutarčių sąlygomis gali turėti labai skirtingus rizikos profilius, atsižvelgiant į tai, ar paslaugos teikimas už tos sutarties yra užfiksuotas sistemoje, ar laikomas keleto žmonių galvose.
Signalas, į kurį pirkėjas šiuo atveju žiūri rimtai, yra tai, kas atsitinka, kai nuolatinis darbuotojas atostogauja arba palieka įmonę. Ar paslaugų teikimas tęsiasi be to, kad klientas ką nors pastebėtų, ar kyla vėlavimas, triukšmas, ar būtinybė, kad savininkas pats įsikištų. Pastarasis tiesiogiai susijęs su kitu veiksniu: kiek klientų kontaktų iš viso vyksta per savininką, tai galima matuoti atskirai ir konkrečiai per kaip matuojama, kiek pajamų, sprendimų ir klientų kontaktų vyksta per savininką.
Naudingas būdas pradėti yra kiekvienam didesniam pasikartojančiam klientui ar sutarčiai užfiksuoti, kuri darbo dalis vyksta pagal fiksuotus žingsnius, kuri dalis priklauso nuo konkretaus žmogaus vertinimo, ir kuri dalis visiškai automatizuota jau paruošta arba techniškai gali būti paruošta. Pastarasis dalykas yra tiksliai skirtumas tarp trijų kategorijų, kurios eina per visa: užduotys, kurias dirbtinis intelektas gali perimti, užduotys, kuriose dirbtinis intelektas atlieka didžiąją dalį prižiūrimas, ir užduotys, kurios lieka žmogaus darbu.
Kur tas padalijimas yra, labai skiriasi nuo įmonės, ir tas skirtumas dažniausiai nėra atsitiktinis. Jis susijęs su tuo, kaip procesai yra užfiksuoti, kokios sistemos veikia, ir ar darbas yra taip suskaidytas, kad jo dalį galima perduoti mašinai nepakenkiant paslaugos kokybei. Įmonės, kuriose tai jau įvyko, pastebi, kad jų pasikartojančios pajamos tampa tvirtesnės: mažiau priklausomos nuo individualaus prieinamumo, labiau priklausomos nuo proceso, kuris pademonstruojamai toliau veikia. Įmonės, kuriose tai dar neįvyko, dažnai turi tas pačias pajamas, tačiau ne tą pačią jų tikrumą, ir pirkėjas tą skirtumą įskaičiuoja į kainą.
Šis matavimas nėra atsietas nuo kitų veiksnių. Sutaupymas ar efektyvumas, kylantis vien dėl vieno konkretaus tiekėjo ar įrankio, pirkėjui reiškia kitką nei sutaupymas, kuris įtvirtintas paviame procese, ir tai paveikia pelno kokybę lygiai taip pat smarkiai, kaip ir pasikartojančias pajamas. Taip pat svarbu, ar valdymo informacija atskleidžia tokio pobūdžio priklausomybes, kaip aprašyta kaip kinta valdymo informacija, kai ataskaitos ir analizės daugiausia atliekamos automatiškai. Ir kadangi darbo perėmimas dirbtinio intelekto turi įtakos ir tam, kaip sudaryta komanda ir kas praktiškai atlieka kurią darbo dalį, tai susijusi su kas nutinka komandai ir perimamumui, kai užduotys perkeliamos dirbtiniam intelektui su priežiūra. Jei kuris nors iš šių įžvalgų susijęs su personalo sprendimais, tam taikomi atskiri teisiniai reikalavimai; tai turi įvertinti darbdavys, ne skanavimas.
Kad pasikartojančios pajamos svertų daugiau, nereikia sudaryti daugiau sutarčių. Reikia parodyti, kad paslaugų teikimas už esamų sutarčių nėra susietas su vienu žmogumi ar vienu neformaliu susitarimu. Tai reiškia užfiksuoti, kurie žingsniai turi fiksuotą, pakartojamą formą, kurie žingsniai reikalauja vertinimo, kuris pagrindžiamas arba atmetamas su priežastimi, ir kurie žingsniai vis dar visiškai grindžiami vieno žmogaus patirtimi. Kur tai pastarasis atvejis, atsiranda galimybė nustatyti, ar dirbtinis intelektas gali perimti dalį to darbo, ir kuri dalis lieka žmogaus darbu, nepaisant to, kas vėliau vyksta su tuo laiku.
Šis klausimas, koks darbas šioje įmonėje tikrai gali būti perimtas dirbtinio intelekto, atsakomas pagal kiekvieną užduotį FTE TO AI darbo skanavime. Tiems, kas pirmiausia norėtų sužinoti, kaip pasikartojančios pajamos siejasi su kitais septyniais veiksniais, tokiais kaip rinkos padėtis ar momentas, kai pasiruošimas pardavimui tampa naudingas, papildomą vaizdą suteikia apžvalga apie momentą, kada pasiruošimas pardavimui pradeda atsipirkti ir kaip dirbtinis intelektas keičia derybų padėtį klientų ir konkurentų atžvilgiu.
Kas norėtų sužinoti, nuo ko tai pradėti, gali atlikti nemokamą vertės patikrą: aštuoni trumpi klausimai, po vieną kiekvienam veiksniui, o rezultatas – vaizdas, kuris veiksnys šiandien labiausiai mažina įmonės kainą. Pilnas vertės skanavimas, su įrodymais kiekvienam veiksniui ir dvejų metų kalendoriumi iki pardavimo momento, yra kuriamas.