Kupec ne plačuje za dobiček iz preteklega leta. Plačuje za tisti del tega dobička, za katerega domneva, da bo obstal, ne da bi moral sam posredovati. To je kakovost dobička: ne višina marže, temveč njen izvor. Dobiček iz strukturnega procesa se tehta drugače kot dobiček iz enkratnega ugodnega naključja, začasnega popusta dobavitelja ali stranke, ki je ravno v tem letu naročila več.
Ko AI prevzame del dela, se v tem tehtanju spremeni nekaj temeljnega. Prihranek pri stroških dela, ki nastane, ker je naloga zdaj avtomatizirana, ni samodejno dobra kakovost dobička. Odvisno je od tega, od kod ta prihranek izvira in kako trdno je zasidran.
Ne vsak prihranek zaradi AI šteje enako za kupca.
Ta razlika se prepleta skozi tri kategorije, ki se povsod ponavljajo: delo, ki ga AI v celoti prevzame, delo, ki poteka pod človeškim nadzorom, kjer nekdo z razlogom potrdi ali zavrne, in delo, ki ostaja delo ljudi. Dobiček, ki temelji na prvih dveh kategorijah, dobro zapisan, je za kupca drugače tehtati kot dobiček, ki nastane naključno, brez zapisa.
Kupec ne gleda na oznako "AI" v letnem poročilu. Gleda na vzorec, ki stoji za številkami.
Te točke skupaj tvorijo dokaz, s katerim se utemelji kakovost dobička. Brez tega dokaza prihranek ostane le trditev.
Začnite pri izkazu poslovnega izida za zadnja dve do tri leta in razčlenite vsako izboljšanje marže po izvoru: obseg, cena, stroški ali kaj drugega. Za vsak prihranek pri stroških, povezan z avtomatizacijo ali AI, ugotovite, ali je prihranek vgrajen v proces ali je odvisen od dobavitelja, in ali je zapisan ali obstaja le po milosti ene osebe.
Nato ne štejete zgolj tega, kaj AI danes že opravlja, temveč tudi to, kaj se še dogaja ročno, medtem ko bi bilo prenosljivo v avtomatiziran proces z nadzorom. Ta razlika med tem, kaj se zdaj dogaja, in tem, kaj je mogoče, je pogosto večja od pričakovane in pojasnjuje, zakaj imata dve podjetji z enakim prihodkom drugačno kakovost dobička.
To vprašanje — katero delo v tem podjetju je resnično mogoče prenesti na AI — se odgovori po nalogah z delovnim skenom podjetja FTE TO AI.
Kakovost dobička se ne izboljša z uvajanjem več AI, temveč z zasidranjem obstoječih prihrankov. To pomeni: zapisati, katero delo zakaj poteka po katerem procesu, vzpostaviti nadzor, kjer je to potrebno, in prihranke ločiti od enega specifičnega dobavitelja, kjer je to mogoče. Pomeni tudi pošteno ugotoviti, kateri del dobička še vedno temelji na eni osebi, ki ve, kako stvari delujejo — to se navezuje na odvisnost od lastnika in na to, kako nasledljivost vpliva na ceno.
Kakovost dobička je povezana tudi z drugimi dejavniki vrednosti. Dobiček, ki v veliki meri izhaja od ene stranke, tehta manj, kot je razvidno pri koncentraciji strank. Dobiček, ki je podprt z jasnim poročanjem, tehta več, kot je razvidno pri poslovodnih informacijah. In dobiček iz pogodb, ki se nadaljujejo, tehta drugače kot dobiček iz posameznih naročil, kot je obravnavano pri ponavljajočih se prihodkih. Pri vsaki spremembi v zaposlovanju osebja, ki izhaja iz tovrstne analize, veljajo lastne zakonske zahteve za tako odločitev; to ni del tega skena.
Kakovost dobička je redko mogoče presoditi na prvi pogled. Razpršena je po zgradbi marže, zapisu procesov in stopnji, do katere so prihranki odvisni od ene stranke. Brezplačni preizkus vrednosti podjetja FTE TO AI vsebuje osem kratkih vprašanj, enega za vsak dejavnik vrednosti, in prikaže sliko, kateri dejavnik danes najbolj pritiska na vašo ceno. Celoten sken vrednosti, z ocenami zrelosti po dejavniku in dvoletnim koledarjem do trenutka izstopa, je v izdelavi.