Pircējs, kurš redz augstāku peļņas normu, uzdod vienu jautājumu: vai tā atkārtosies nākamgad, arī pie cita īpašnieka un citas komandas. Ja peļņas norma rodas no AI izmantošanas, uz šo jautājumu ir grūtāk atbildēt nekā gadījumā ar cenas paaugstinājumu vai iepirktu ietaupījumu. Nevis tāpēc, ka peļņas norma būtu neīsta, bet tāpēc, ka tās avots uzvedas savādāk nekā avoti, kurus pircējs ir pieradis izvērtēt.
AI jau šodien pārņem darbu, taču pa daļām un ne visur vienādā tempā. Vienā uzņēmumā rīks pilnīgi patstāvīgi pārbauda rēķinus; citā uzņēmumā darbinieks tieši to pašu darbu vēl dara ar rokām, lai gan tehnoloģija tam jau pastāv. Atšķirība parasti nav nozarē, bet gan tajā, kā darbs ir sadalīts. Darbu, kas norit pēc noteikta parauga ar skaidru pareizi-vai-nepareizi, var pārņemt. Darbs, kas prasa spriedumu, paliek cilvēka darbs vai vislabākajā gadījumā saņem uzraudzību: kāds, kas rezultātu apstiprina vai noraida ar pamatojumu. Peļņas normai, kas rodas no tā, ka uzdevums ir pārcelts pirmajā kategorijā, ir citāda izcelsme nekā peļņas normai, kas rodas no tā, ka kāds ir sācis strādāt intensīvāk, izmantojot AI palīgrīku. Pircējs vēlas redzēt tieši šo atšķirību, jo tā nosaka, vai ietaupījums ir strukturāls vai turas pie vienas personas un tās ieradumiem.
Parastais veids, kā pierādīt peļņas normas uzlabojumu, ir salīdzinājums "pirms un pēc" skaitļos. Tas darbojas cenas paaugstinājuma vai piegādātāja darījuma gadījumā, jo cēlonis ir redzams rēķinā. AI gadījumā cēlonis nekur rēķinā nav redzams. Nav līguma, kurā būtu norādīts, kāda peļņas daļa nāk no kura uzdevuma. Kas gan ir: stundas, kas vairs nav vajadzīgas vietā, kur tās agrāk bija vajadzīgas. Šī atbrīvotā kapacitāte ir vienība, kurā pamatojumam jārit, nevis pati peļņas normas procentuālā vērtība. Peļņas normas procents ir rezultāts; atbrīvotās stundas ir pierādījums.
Pamatojums, kas iztur pārbaudi pircēja acīs, saliek trīs lietas blakus. Pirmkārt: kurš tieši uzdevums ir pārņemts vai nodots uzraudzībā, un vai tas ir uzdevums, kas var palikt pie AI, vai uzdevums, kas tikpat viegli var atkal kļūt par cilvēka darbu, tiklīdz mainās apstākļi. Otrkārt: vai atbrīvotā kapacitāte tiešām ir izmantota kaut kam citam, samazināta, vai palikusi neizmantota — jo tikai pirmie divi varianti pārtop peļņas normā. Treškārt: cik lielā mērā ietaupījums ir atkarīgs no vienas personas, viena piegādātāja vai viena rīka abonementa. Ietaupījums, kas ir iestrādāts procesā un ko atbalsta vairāki cilvēki, sver vairāk nekā ietaupījums, kas izzūd, tiklīdz aiziet viena atslēgas persona vai beidzas licence. Šis pēdējais punkts tieši skar jautājumu, vai pircējs galu galā pērk jūsu cilvēkus vai jūsu darba metodi, un šie divi varianti pircēja acīs dod pavisam citu peļņas normu.
Godīgs pamatojums arī pasaka, kur tam nav pamata. Atbrīvotās stundas ir labi saskaitāmas brīdī, kad uzdevums ir pārņemts, taču grūtāk paredzamas darbam, kas šobrīd vēl ir jaukts — daļēji AI, daļēji uzraudzība, daļēji roku darbs. Ja šis maisījums turpmāko divpadsmit mēnešu laikā vēl vairāk pāries uz AI pusi, peļņas norma augs; ja uzraudzība joprojām būs stingri nepieciešama, jo kļūdu pieļaujamā robeža ir pārāk liela, ietaupījums paliks tur, kur ir. Pircējs, kurš to zina, neprasa garantiju, bet gan diapazonu ar pamatojumu klāt. Rezultāts bez šī pamatojuma neko nepasaka: ietaupījuma procents, nezinot, kurš uzdevums stāv aiz tā, ir skaitlis, kas nākamajā auditā var izzust tikpat viegli, kā parādījās.
Šīs pārmaiņas skar ne tikai peļņas kvalitāti. Tās skar arī to, cik smagi sver atkarība no īpašnieka, jo darbs, kas agrāk gulēja uz īpašnieka pleciem, tagad daļēji var gulēt uz sistēmas — ar nosacījumu, ka šī sistēma ir dokumentēta un neatrodas tikai īpašnieka galvā. Tās skar vadības informāciju, jo pircējs vēlas redzēt, vai vadības informācija ir izveidota pietiekami profesionāli, lai ietaupījumu pierādītu par katru ceturksni, nevis rekonstruētu pēc fakta. Un tās skar pašu due diligence procesu, jo pircējs, kurš redz AI izmantošanu, automātiski pievērš uzmanību arī tam sekojošajām licencēm un abonementiem — tieši tāpēc due diligence rūpīgi pārbauda jūsu programmatūras licences. Kas vēlas daļu peļņas normas ieskaitīt tikai pēc pārejas perioda, nonāk arī pie jautājuma kas ir earn-out un kāpēc pircējs to piedāvā — bieži vien tieši tas instruments, ar kuru pircējs padara finansējamu AI radītu peļņas normu, kas vēl nav pierādīta kā strukturāla.
Pamatā esošais jautājums — kurš darbs šajā uzņēmumā patiešām ir pārnesams uz AI un kurš darbs paliks cilvēka darbs — tiek atbildēts par katru uzdevumu ar FTE TO AI darba skenējumu.
Šī lapa nav par personāla lēmumiem. Ko darba devējs dara ar atbrīvoto kapacitāti, ir paša darba devēja ziņā, un jebkādiem darba tiesību soļiem ir savas juridiskās prasības, par kurām šī lapa neizsakās.
Pirms peļņas normu skaitļos izskaidro pircējam, ir vērtīgi zināt, kurš no astoņiem vērtības dzinējiem šodien visvairāk spiež uz jūsu cenu. Bezmaksas vērtības pārbaude sastāv no astoņiem īsiem jautājumiem, pa vienam katram dzinējam, un uzreiz sniedz priekšstatu par to, kur šis svars šobrīd atrodas. Pilnā vērtības skenēšana, kopā ar īpašnieka atkarības indeksu un divu gadu kalendāru līdz exit brīdim, ir izstrādes procesā.