Un cumpărător nu citește dashboard-uri. El citește dacă cifrele pe care le primește sunt corecte fără ca cineva să trebuiască să le interpreteze, corecteze sau completeze mai întâi pe baza unor cunoștințe care există doar în capul cuiva. Informația de management nu este, astfel, o chestiune de a avea rapoarte, ci de distanța dintre ceea ce arată sistemul și ceea ce se întâmplă cu adevărat în companie. Această distanță se schimbă în momentul în care AI preia o parte din muncă, pentru că ceea ce un sistem înregistrează automat este, prin definiție, mai fiabil decât ceea ce cineva adaugă ulterior prin tastare.
Un cumpărător vrea să știe dacă, în prima zi după preluare, poate conduce compania pe baza a ceea ce aceasta produce. El evaluează dacă cifrele sunt actuale sau întârziate, dacă provin dintr-un singur sistem sau dintr-o colecție de foi de calcul pe care cineva le combină lunar, și dacă definițiile marjei, cifrei de afaceri și costurilor înseamnă același lucru pretutindeni. El evaluează, de asemenea, dacă informația este structurată în jurul procesului sau în jurul persoanei care conduce procesul de ani de zile. Informația de management care depinde de explicația unui singur angajat contează diferit pentru un cumpărător față de informația de management care rezultă direct din sistem. Acest lucru afectează direct ceea ce reduce valoarea companiei dvs. în ochii unui cumpărător, pentru că o imagine greșită a cifrelor se traduce într-un preț mai mic sau în garanții suplimentare în contract.
Primul indiciu este viteza cu care puteți răspunde la o întrebare. Puteți arăta în cadrul unei zile marja pe client, pe produs sau pe echipă, sau trebuie mai întâi să se interogheze, să se recalculeze și să se verifice? Al doilea indiciu este sursa. Rapoartele care provin direct din sistemele de contabilitate, CRM sau producție cântăresc diferit față de rapoartele generate prin introducere manuală sau Excel, pentru că pașii manuali sunt predispuși la erori și generează întârzieri. Al treilea indiciu este reproductibilitatea: dacă două persoane răspund independent la aceeași întrebare, ajung la aceeași cifră?
O parte din munca din spatele informației de management constă în colectarea, corelarea și adunarea datelor. Este o muncă din care o parte tot mai mare poate fi preluată de AI: combinarea datelor din diferite sisteme, semnalarea abaterilor, întocmirea unei prime versiuni a unui raport. O altă parte rămâne supraveghere: cineva evaluează dacă un rezultat este logic și îl aprobă sau îl respinge, cu motiv. Iar o a treia parte rămâne muncă umană, mai ales atunci când este vorba de interpretarea cifrelor în contextul pieței sau de deciziile care urmează acestor cifre.
Ceea ce face acest lucru interesant pentru un cumpărător este că preluarea muncii de colectare și adunare reduce riscul de erori și crește viteza de raportare, fără să fie nevoie de o persoană suplimentară pentru a menține acest lucru. O companie în care acest lucru se întâmplă deja arată o informație de management care nu mai este pe agenda unui singur controlor, ci rezultă structural din proces. O companie în care acest lucru nu se întâmplă încă se recunoaște prin imaginea opusă: rapoarte care sunt corecte atâta timp cât aceeași persoană continuă să le întocmească. Diferența se află rareori în sector și mai des în faptul dacă sistemele de bază sunt organizate pentru a înregistra datele în mod coerent, sau dacă înregistrarea este încă separată de munca în sine.
Un prim test util este întrebarea dacă puteți reconstitui, fără să sunați pe nimeni, un cont de profit și pierdere lunar pentru ultimele douăsprezece luni, aplicând mereu aceleași definiții. Un al doilea test este câți pași manuali există între o tranzacție și raport: fiecare pas manual este un loc unde pot apărea erori și unde procesul depinde de o persoană. Un al treilea test este dacă raportarea este predictivă sau doar retrospectivă. Informația de management care arată doar ce s-a întâmplat cântărește mai puțin decât informația care arată și ce urmează în lunile viitoare, pentru că un cumpărător investește mai ales în viitor.
Acest test nu este separat de ceilalți factori de valoare. Calitatea informației dvs. de management este legată de modul în care sunt organizate procesele și sistemele dvs., de gradul de dependență a raportării de anumite persoane, așa cum se poate citi la echipă și succesiune, și de modul în care poziția dvs. pe piață se traduce în cifre pe care un cumpărător le poate compara prin poziția pe piață ca factor de valoare.
Îmbunătățirea începe cu separarea înregistrării de interpretare. Înregistrarea poate fi în mare parte automatizată de îndată ce datele provin dintr-o singură sursă, în loc din fișiere separate. Interpretarea rămâne muncă umană, dar devine mai fiabilă atunci când se bazează pe cifre care nu mai sunt compilate manual. Un pas concret este să verificați care rapoarte se realizează încă prin Excel sau e-mail, și care dintre acestea pot fi extrase direct dintr-un sistem. Un alt pas este stabilirea unor definiții clare, astfel încât marja și cifra de afaceri să aibă același sens pretutindeni, indiferent de cine întocmește raportul. Care pași din propriul dvs. proces de raportare pot fi efectiv preluați de AI, care necesită supraveghere și care rămân muncă umană, este ceea ce scanul de activitate al FTE TO AI evidențiază pe sarcină. Mai multe despre structura acestui proces se găsesc la profesionalizarea informației de management.
Puteți începe cu verificarea gratuită a valorii: opt întrebări scurte, câte una pentru fiecare factor de valoare, cu o imagine a factorului care vă reduce cel mai mult prețul astăzi. Scanul complet al valorii, cu scoruri de maturitate pentru fiecare factor, indicele de dependență de proprietar și un calendar de doi ani către momentul exitului, este în curs de dezvoltare.