Un comerț en-gros funcționează pe baza unei combinații de acțiuni fizice și procesare administrativă, iar aceste două se întrepătrund în permanență. Se comandă, se primește, se depozitează, se face picking, se expediază și se facturează, iar la fiecare pas trebuie să existe o înregistrare care corespunde cu cea anterioară. În acest tip de companii, cea mai mare parte a orelor de birou este alocată procesării comenzilor, administrării stocurilor, achizițiilor și contactului cu clienții privind termenele de livrare, retururile și prețurile. Pe hala de depozitare, munca constă în recepție, depozitare, picking și pregătirea pentru expediere.
Ceea ce determină rezultatul este măsura în care această muncă este fizică și măsura în care sistemele se conectează între ele. Un comerț en-gros lucrează adesea cu un pachet ERP, un WMS separat pentru depozit, o conexiune la un magazin online pentru clienții B2B și o serie de fișiere Excel care umplu golurile. Această fragmentare înseamnă că multe sarcini procesează, e adevărat, informații, dar informația trebuie mai întâi adunată din mai multe locuri înainte ca AI să poată face ceva cu ea. Pe lângă asta, există mult contact direct cu clienții: telefonic, prin e-mail, despre acorduri specifice care nu sunt întotdeauna înregistrate în sistem. Și există muncă fizică care nu se desfășoară în fața unui ecran: ridicarea cutiilor, stivuirea paleților, măsurarea a ceva pe hala de depozitare.
Această combinație de date structurate, sisteme fragmentate, relații cu clienții și acțiuni fizice determină, pentru fiecare sarcină în parte, în care dintre cele trei categorii se încadrează: AI o poate prelua, AI o poate face parțial sub supraveghere, sau rămâne muncă umană.
Sarcinile care constau în principal din citirea, verificarea și procesarea datelor structurate se pretează bine la preluare de către AI. Gândiți-vă la potrivirea comenzilor de achiziție cu avizele de expediție și facturile, semnalarea abaterilor de preț și crearea comenzilor standard pe baza unor tipare de comandă fixe. De asemenea, arhivarea documentelor și verificarea termenelor de păstrare se încadrează adesea în această categorie, deoarece regulile sunt clare, iar documentele sosesc de obicei deja în format digital.
Condiția este întotdeauna ca datele de intrare să fie fiabile și lipsite de ambiguitate. Acolo unde nu este cazul, o sarcină trece automat în a doua categorie, chiar dacă la prima vedere pare simplă.
O mare parte din munca din comerțul en-gros constă în sarcini pe care AI le poate pregăti sau executa, dar unde un om trebuie să aprobe sau să respingă rezultatul, cu motiv. Exemple sunt întocmirea de oferte pentru acorduri client care se abat de la standard, evaluarea cererilor de retur care nu se încadrează în condițiile standard, și pregătirea comenzilor pentru expediere și administrarea de expediere aferentă. La această ultimă sarcină, un sistem poate pregăti etichetele și documentele, dar cineva trebuie să verifice dacă au fost alese unitățile, ambalajul și ruta corecte.
Și contactul cu clienții privind prețurile, termenele de livrare și reclamațiile se încadrează adesea în această categorie intermediară. AI poate elabora un prim răspuns sau poate prelua informațiile relevante, dar tonul final și decizia necesită pe cineva care cunoaște clientul și contextul.
Munca fizică pe hala de depozitare nu se schimbă odată cu disponibilitatea AI. Încărcarea unui camion, stivuirea paleților, verificarea manuală a unei expedieri deteriorate: acestea rămân muncă umană, chiar dacă înregistrarea acestora poate fi parțial automatizată. Același lucru este valabil pentru negocierile cu furnizorii, deciziile privind noile linii de produse și situațiile în care un client solicită o excepție care se situează în afara oricărui tipar înregistrat.
Ținerea evidenței producției pe hala de lucru este o sarcină care se suprapune parțial cu munca din comerțul en-gros, mai ales la companiile care asamblează sau ambalează și pentru clienți. Și aici este valabil: înregistrarea poate fi sprijinită, dar acțiunea în sine rămâne pentru oameni.
Această clasificare spune ceva despre sarcină, nu despre angajatul care o îndeplinește în prezent, și nici despre ce face un angajator cu această informație. Dacă și cum o organizație ia decizii privind personalul pe baza sarcinilor în schimbare, este la latitudinea organizației însăși, și pentru aceasta se aplică cerințe legale proprii. Această pagină descrie doar ce parte din muncă poate fi, tehnic și practic, lăsată în seama AI, și ce parte nu poate.
Proporția dintre cele trei categorii diferă considerabil de la un comerț en-gros la altul. O companie cu multe comenzi personalizate și contact telefonic cu clienții va avea mai puțin în prima categorie decât o companie care vinde în principal produse standard printr-un magazin online. Pentru o imagine mai amplă asupra unor procese de afaceri comparabile, este util să vă uitați și la ce poate prelua AI în industria prelucrătoare sau la ce poate prelua AI în sectorul transporturilor, deoarece comerțurile en-gros sunt adesea verigi între aceste două lumi.
Pentru a vedea cum se aplică această clasificare la o funcție sau un departament specific, nu este necesar să aveți mai întâi o imagine completă a întregii organizații. Scanarea rapidă gratuită de la ftetoai constă din douăsprezece întrebări, funcționează fără cont și oferă o indicație privind ce parte din orele din profilul schițat poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a muncii, care aprofundează sarcinile individuale, este încă în lucru; aceasta nu există momentan și, prin urmare, nu este oferită aici.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.