Preventivi e offerte: dove l'AI toglie davvero lavoro
Il lavoro invisibile dell'offerta
In moltissime aziende che vendono qualcosa di configurabile — impianti, forniture, servizi, trasporti, lavori su misura — la produzione di un preventivo è una delle attività più costose e una delle meno misurate.
Costosa perché la fa una persona esperta, spesso la più esperta: quella che sa leggere una richiesta, capire cosa sta chiedendo davvero il cliente, ricordare cosa si è offerto in un caso simile due anni fa. Poco misurata perché il tempo è sparso: mezz'ora qui, un'ora là, mai una voce di costo.
Sommato su un anno, in molte aziende è la voce di tempo più grande dopo la produzione. Ed è anche il punto in cui si perdono occasioni: non perché il prezzo sia sbagliato, ma perché l'offerta è arrivata quattro giorni dopo quella di un concorrente.
Le tre fasi, e dove si perde tempo
Se si guarda come nasce davvero un preventivo, il lavoro si divide in tre pezzi molto diversi fra loro.
Capire la richiesta. Arriva un'email, un capitolato, un elenco disordinato, qualche volta una telefonata trascritta male. Bisogna estrarne cosa serve, quanto, entro quando, con quali vincoli. È lavoro di lettura e trascrizione, e occupa più tempo di quanto chiunque stimi.
Trovare i riferimenti. Cosa abbiamo offerto per un caso simile? Quale prezzo è passato e quale no? Esiste già un testo per questa voce? È la fase in cui si scava fra le cartelle, e in cui l'informazione esiste ma non si trova.
Scrivere il documento. Mettere insieme le voci, le condizioni, i tempi, il testo di accompagnamento. È lavoro necessario, ripetitivo, e in gran parte uguale ogni volta.
Tre fasi, tre nature diverse. Ed è per questo che "usiamo l'AI per i preventivi", detto così, non vuol dire niente: le prime due si automatizzano bene, la terza in parte, e c'è una quarta cosa che non va automatizzata affatto.
Cosa si automatizza bene
La lettura della richiesta. Un'email o un documento in arrivo diventano un modulo già compilato: articoli, quantità, scadenze, indirizzi, vincoli particolari. La persona verifica e corregge invece di trascrivere. È il punto in cui si recupera più tempo, e anche il più semplice da costruire, perché il risultato è immediatamente controllabile — o i campi sono giusti o non lo sono.
Il recupero dei casi simili. Una ricerca che capisce la domanda invece di cercare le parole esatte, e che davanti a una nuova richiesta mostra le tre offerte più vicine già fatte, con l'esito. È la funzione che gli utenti chiedono di più una volta che l'hanno provata, perché sostituisce una cosa che oggi dipende dalla memoria di una persona sola.
La prima stesura del testo. Le voci, le descrizioni tecniche, la premessa, le condizioni: una bozza costruita dai dati già presenti nel gestionale, da modificare e non da scrivere.
Sono esattamente i punti che abbiamo affrontato in progetti reali: in una società di logistica, l'individuazione rapida della proposta più conveniente a partire da una richiesta di trasporto; in un'azienda che si occupa di sicurezza sul lavoro, la generazione dell'offerta a partire da un sopralluogo tecnico e dalle difformità rilevate. In entrambi i casi il valore non era nel documento più bello: era nelle ore tolte a una persona esperta e nella risposta arrivata prima.
Cosa non va automatizzato
Il prezzo finale. È la tentazione più forte e l'errore più caro. Un sistema può proporre un prezzo di partenza calcolato da listini e da precedenti, e deve farlo. Ma la decisione su quanto scendere per un cliente strategico, o quanto caricare per un lavoro che si intuisce complicato, contiene informazioni che nel sistema non ci sono e non ci saranno mai.
La regola pratica che funziona: il sistema propone, la persona conferma, e il documento non esce senza un passaggio umano. Vale anche per la lettura della richiesta — un articolo interpretato male e non corretto diventa un impegno contrattuale sbagliato.
Da dove si parte
Non dalla funzione più impressionante: dal punto in cui si digita di più. Nella quasi totalità dei casi è la trascrizione della richiesta in arrivo, ed è anche il punto in cui il risultato si misura senza ambiguità.
Un percorso che funziona: si prende un solo tipo di richiesta, quello più frequente; si fa lavorare la funzione per qualche settimana con due o tre persone; si guarda quante volte il valore proposto viene accettato senza modifiche. Se il tasso è alto, si estende. Se è basso, quasi mai il problema è il modello: sono i dati di contesto che non arrivano, o le richieste che sono meno standardizzate di quanto sembrasse.
C'è poi un effetto che si vede solo dopo qualche mese, e che è la ragione migliore per costruire questa cosa dentro i vostri sistemi invece che in uno strumento esterno. Ogni correzione fatta da un venditore è un pezzo di conoscenza su come la vostra azienda prezza davvero. Se resta dentro il vostro gestionale, nel tempo diventa la descrizione più accurata del vostro modo di lavorare — utile per migliorare la funzione, e utile il giorno in cui la persona che sa fare i preventivi va in ferie.
Il valore non è un preventivo scritto dall'AI. È un preventivo che parte già compilato, con davanti la persona che finora lo scriveva da zero.
