Agri vai vēlu pircējs pajautā vienu: kas notiek, ja īpašnieks trīs mēnešus nav pieejams. Daudzos uzņēmumos atbilde ir neveikla. Nevis tāpēc, ka nav cilvēku, kas varētu pārņemt darbu, bet tāpēc, ka lēmumi, kas nosaka virzienu — kuram klientam tiek dota priekšroka, kuru piedāvājumu pielāgot, kāds risks ir pieņemams — atrodas vienas personas galvā. Šai galvai nav dokumenta, nav noteikuma, vienīgi pieredze, kas nekur nav pierakstīta.
Šī atkarība nav radusies negribēšanas dēļ. Tā radusies, jo lēmumu pieņemšana notika ātrāk nekā lēmumu fiksēšana, un tāpēc, ka katram izņēmumam bija iemesls, kas konkrētajā brīdī bija skaidrs, un pēc tam vairs nekad. Desmit gadus vecam uzņēmumam ir bijuši tūkstoši šādu brīžu. Praktiski neviens no tiem nav pierakstīts.
Lēmumu pieņemšana nav vienlaidu blīvums. Tā sastāv no soļiem, un šos soļus ne visus vienādā mērā ietekmē tas, ko AI šodien spēj.
Daļa lēmumu pieņemšanas ir būtībā modeļu atpazīšana: ņemot vērā šo faktoru kombināciju, ko īpašnieks darīja iepriekšējās desmit reizēs. Šo daļu var atvasināt no historiskiem datiem — piedāvājumiem, e-pastiem, apstiprinājumiem — un AI sistēma šodien šos modeļus var atklāt un piedāvāt kā priekšlikumu. Tas nav tāls nākotnes skats, tas notiek jau tagad uzņēmumos, kuriem lēmumu dati ir sakārtoti.
Otra daļa ir lēmumu pieņemšana ar uzraudzību: AI piedāvā rezultātu, pamatojoties uz fiksētiem noteikumiem, bet cilvēks apstiprina vai noraida, norādot iemeslu. Šis slānis nododamībai devuma ziņā ir visnozīmīgākais, jo iemesls noraidījuma gadījumā ir tieši tas, kas līdz šim nekur nebija fiksēts. Tādējādi katrs noraidījums kļūst par noteikumu, ko nākamajam pēctecim nav vairs jāprasa no īpašnieka.
Trešā daļa paliek cilvēku darbs, un tā ir lielāka daļa, nekā vadītāji parasti domā: lēmumi, kas ir atkarīgi no attiecībām, no netiešas vienošanās no pagātnes vai no riska novērtējuma, kas nav datos, bet gan sajūtā personai, kura klientu pazīst divdesmit gadus. Šo daļu nevar automatizēt, nosaucot to par procesu. To tomēr var samazināt, padarot to skaidru brīdī, kad tā izpaužas.
Atšķirība starp uzņēmumiem nav tehnoloģijā — tā ir visiem samērā vienlīdz pieejama — bet gan tajā, vai jau eksistē lēmumu dati, uz kuriem balstīt turpmāko. Uzņēmumi, kuru piedāvājumi, cenu izņēmumi un klientu korespondence ir strukturēti, spēj šos pirmos divus slāņus padarīt redzamus jau tagad. Uzņēmumiem, kur viss ir galvās un izkaisītās pastkastēs, vispirms jāsper šis solis, pirms AI ar to var kaut ko sākt.
Pircējs vērtē nevis apgrozījumu, kas ir tagad, bet apgrozījumu, kas turpinās plūst bez pašreizējā īpašnieka. Lēmumu pieņemšana, kas atrodas vienīgi šajā galvā, pircējam ir risks, kuru viņš iekļauj cenā, ne kvalitāte, kuru viņš apbalvo. Jo vairāk no atkārtojamā lēmumu slāņa ir fiksēts — kā noteikums, kā priekšlikums ar uzraudzību, kā pierakstīts izņēmums — jo mazāks ir šis risks un jo vieglāk pārējo uzņēmumu var vērtēt pēc tā pašu nopelniem: peļņas kvalitātes, klientu izkliedes, augšanas potenciāla. Atkarība no vienas personas ietekmē praktiski visus citus dzinējus; tā reti ir izolēta problēma.
Nododamības veidošana nesākas ar īpašnieka izņemšanu no lēmuma, bet ar to, ka tiek padarīts redzams, kas tieši šo lēmumu nosaka. To var darīt soļos, kas neietekmē ikdienas attiecības: fiksējot, kādas atkāpes no standarta nosacījumiem ir apstiprinātas un kāpēc, kuriem klientiem ir izņēmuma statuss un kādas vienošanās pamatā, kādi riski apzināti pieņemti. Nekas no tā nemaina, kā īpašnieks komunicē ar klientiem. Tas maina vienīgi to, vai šīs zināšanas kļūst par dokumentu vai paliek atmiņā.
Pēc tam daļu no šīs fiksētās loģikas var iesniegt sistēmai kā priekšlikumu, ar cilvēku — nebūt ne obligāti īpašnieku — kas apstiprina vai noraida. Tā atkarība pakāpeniski pāriet no personas uz procesu ar uzraudzību, kas pircējam ir principiāli citāds riska profils nekā process, kas pastāv tikai tik ilgi, kamēr šī viena persona ir aktīva.
Tas praksē ietekmē arī citus dzinējus: kā klientu attiecības padarīt nododamas, lai īpašnieks nepaliktu vienīgais kontaktpersona, kā fiksēt zināšanas par piegādātāju nosacījumiem un attiecībām, un kā profesionālās zināšanas, kas ir tikai vienas personas rīcībā, padarīt pieejamas citiem. Kas apsver personāla sekas, pārdalot lēmumu lomas: tam ir savas juridiskās prasības, atsevišķi no šeit aprakstītā.
Lēmumu loģikas fiksēšana nesniedz garantētu uzdevumu pārņemšanu, un ne katru lēmumu var ietērpt noteikumā. Ko tā tomēr sniedz, ir pārskats: kura daļa lēmumu pieņemšanas jau ir atvasināma no datiem, kuru daļu var nodot ar uzraudzību, un kura daļa pagaidām paliek pie personas. Šis sadalījums — un kurš konkrētais darbs šajā konkrētajā uzņēmumā faktiski ir pārņemams ar AI — tiek noskaidrots pa uzdevumiem ar FTE TO AI darba skenēšanu (werkscan).
Lai redzētu, vai īpašnieka atkarība ir tas dzinējs, kas šodien vissvarīgāk pazemina jūsu cenu, vai kaut kas cits — pārvaldības informācija, kas nav savlaicīga vai uzticama, rentabilitāte, klientu koncentrācija — sver smagāk, bezmaksas vērtības pārbaude sniedz pirmo priekšstatu: astoņi īsi jautājumi, viens par katru vērtības dzinēju. Kas vēlas plašāk zināt, kas tieši pazemina cenu, atradīs pamatinformāciju pārskatā par faktoriem, kas pazemina uzņēmuma vērtību. Pilnīgā vērtības skenēšana, ar brieduma vērtējumiem pa dzinējiem un divu gadu kalendāru līdz izejas brīdim, ir izstrādes procesā.