Il commercio al dettaglio è composto da alcuni grandi blocchi di ore che ritornano continuamente: gestione delle scorte, determinazione dei prezzi, contatto con i clienti sul punto vendita e online, pianificazione del personale attorno ai momenti di picco, e la gestione amministrativa di ordini e resi. Le circostanze che determinano come si sviluppano queste ore differiscono notevolmente da azienda ad azienda: il rapporto tra negozi fisici e vendita online, la misura in cui assortimento e prezzi vengono già adattati in modo automatizzato, e la questione se il contatto con i clienti consista principalmente di domande ricorrenti o di lavoro su misura che richiede conoscenza del negozio o del marchio. Queste differenze determinano anche dove l'AI oggi già assume compiti e dove ciò non avviene ancora.
In una parte del commercio al dettaglio l'AI oggi già assume compiti che prima ricadevano standard su un collaboratore: la composizione di proposte d'ordine sulla base di dati di vendita, la risposta a domande frequenti dei clienti, la segnalazione di scostamenti di prezzo rispetto ai concorrenti. In un'altra parte dello stesso settore ciò non avviene ancora, con la stessa tecnologia disponibile. La differenza non sta nella tecnologia ma in ciò che un'azienda considera sufficientemente affidabile da lasciare proseguire senza passaggio intermedio. Dove un adeguamento di prezzo errato o una proposta d'ordine errata è direttamente percettibile in cassa o sullo scaffale, il controllo umano resta necessario più a lungo; dove le conseguenze di un errore sono piccole e rapidamente correggibili, il lavoro si sposta più velocemente verso la categoria che prosegue senza controllo. Il contatto con i clienti incentrato su eccezioni, reclami o un accordo specifico del negozio resta nella maggior parte dei casi lavoro umano, non perché l'AI non riesca a gestire il linguaggio, ma perché la valutazione di ciò di cui un cliente ha bisogno in quella situazione non rientra in una regola fissa.
Una strategia stabilita due anni fa partiva da una determinata ripartizione: tante ore di acquisti, tante ore di contatto con i clienti, tanti fte sul punto vendita. Quella ripartizione era in quel momento un presupposto ragionevole. Se da allora l'AI ha assunto parte della preparazione degli acquisti o del contatto standard con i clienti, quel presupposto non si è rivelato errato, ma è decaduto. Nessuno ha formalmente ritirato il presupposto; è ancora scritto nel piano, mentre la pratica sul punto vendita o in magazzino si è già spostata. È questo il modello secondo cui la strategia invecchia silenziosamente: non per una decisione errata, ma per un presupposto che non viene più riconfermato mentre il piano continua a basarsi su di esso.
La domanda non è se l'AI liberi capacità nel commercio al dettaglio, perché ciò avviene già, in parti e con ritmi diversi. La domanda per una direzione è quali presupposti nel proprio piano sono costruiti su quella capacità liberata, e se quei presupposti corrispondono ancora a ciò che realmente accade sul punto vendita, nella logistica e al tavolo del contatto con i clienti. Questo è un tema diverso dalla pianificazione del personale: ciò che un datore di lavoro fa con ore o capacità fte liberate rientra nei propri requisiti legali per le decisioni sul personale, e su questo la presente pagina non si pronuncia. Ciò di cui si tratta qui è il livello strategico sovrastante: l'immagine che la direzione ha della propria organizzazione corrisponde ancora all'immagine dall'esterno.
Questa immagine dall'esterno non è indipendente da ciò che accade in altri settori. Chi vuole vedere come lo stesso modello si presenti nella ristorazione, lo trova in come si sposta la pressione strategica nella ristorazione a causa dell'AI; per il settore ICT, dove lo spostamento diventa spesso visibile prima, l'analisi comparabile si trova in come l'AI sposta la pressione strategica nel settore ICT. Chi vuole capire cosa significhi in pratica cominciare a guardare non dal proprio piano ma dal mondo esterno, lo trova in cosa comporta in pratica il pensiero outside-in.
La domanda sottostante - quale lavoro in questa azienda, in questi negozi, con questo assortimento, sia realmente da trasferire all'AI - viene risposta con la scansione del lavoro di FTE TO AI per singolo compito, invece che a livello di settore.
Una strategia non deve essere rivista tutta insieme per tornare a essere corretta; inizia con il vedere quali presupposti ci sono sotto e se sono ancora validi. Chi vuole documentare perché a suo tempo è stata presa una determinata scelta strategica, trova un approccio in come documentare perché ha preso una scelta strategica. Per chi vuole iniziare senza collegarvi immediatamente un percorso, c'è il controllo gratuito dei presupposti: un breve giro in cui identifica i suoi presupposti principali e vede, per ciascuno, quando è stato confermato per l'ultima volta. La prova di pressione completa, con l'immagine dall'esterno accanto all'auto-posizionamento della direzione, è in fase di realizzazione.
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