När AI gör det möjligt för kunder att själva utföra mer research, analys, produktion och förarbete förändras inte bara hur snabbt arbete kan göras. Det kan också förändra var gränsen går mellan det kunden gör själv och det kunden är beredd att köpa av en extern expert. För expertledda kunskapsföretag är därför den viktiga frågan inte bara hur AI kan effektivisera den egna leveransen, utan hur AI förändrar kundens behov av att köpa den.
OpenAI lyfter ett case där Stampli minskade den aktiva arbetstiden för en produktlansering med omkring 68 procent. Det är lätt att läsa det som ännu ett exempel på hur AI gör ett team mer effektivt. Men det är inte den delen jag tycker är mest intressant. Det intressanta är vad som händer med marknaden när ett litet internt team plötsligt kan göra sådant som tidigare krävde fler människor, fler specialistroller och ibland externa leverantörer.
Stamplis produktmarknadsteam använde AI i arbetet med bland annat positionering, innehåll, webb, säljmaterial och andra delar av lanseringen. Arbete som uppskattades till 243 timmar kunde göras på omkring 77 aktiva arbetstimmar.
Den självklara frågan blir då hur fler företag kan arbeta lika effektivt. Men för ett konsultbolag, en byrå eller ett annat expertlett kunskapsföretag finns en viktigare fråga:
Vad händer när kunden också kan arbeta snabbare, bredare och mer självständigt?
Det är där effektiviseringsfrågan blir en affärsfråga. Om både leverantören och kunden får tillgång till samma nya kapacitet räcker det inte att fråga hur mycket snabbare du själv kan producera. Du behöver också förstå vilka delar av ditt erbjudande kunden inte längre behöver köpa på samma sätt som tidigare.
Det finns ett gammalt mönster här. När digitalfotografin slog igenom blev det först billigare och enklare att ta bilder. Men den större förändringen var inte att professionella fotografer kunde arbeta snabbare. Den var att nästan alla själva kunde producera sådant de tidigare behövde köpa.
Fotografen försvann inte. Men gränsen för när en fotograf behövdes flyttade.
Jag tror att vi kan börja se något liknande inom kunskapsarbete. Inte för att AI alltid gör ett bättre jobb än en erfaren expert, utan för att kunden kan komma betydligt längre innan experten behöver komma in.
Det är en viktig skillnad.
När AI kan hjälpa ett internt team med research, text, analys, design, kod, dokumentation och första utkast händer något mer än vanlig effektivisering. Kostnaden för att göra arbete utanför den egna kärnkompetensen sjunker.
Då kan kunden själv ta större delar av processen.
Det som tidigare började med:
Kan ni hjälpa oss att ta fram det här?
kan i stället börja med:
Vi har redan gjort första analysen. Kan ni hjälpa oss avgöra vilket alternativ vi ska välja?
Det är en helt annan position för den externa experten.
Det betyder också att värdet kan flytta från att producera underlaget till att bedöma underlaget, se det kunden missar och hjälpa kunden fatta rätt beslut.
Det är en utveckling jag tycker är värd att följa.
Kunden kanske fortfarande behöver extern expertis, men köper den senare i processen. Researchen kan redan vara gjord, första analysen kan redan finnas och ett antal möjliga lösningar kan redan vara framtagna innan en konsult eller rådgivare kontaktas.
Det som återstår är ofta svårare att standardisera:
diagnos
omdöme
prioritering
konsekvensanalys
ansvar
beslut
Om den förflyttningen fortsätter förändras därför inte bara hur många timmar kunden köper. Den påverkar också vilken del av expertens arbete som kunden fortfarande upplever som värd att betala för.
Det ligger nära en större förändring i AI-ekonomin: när information, analys och produktion blir billigare måste värdet flytta närmare det som hjälper kunden att förstå vad informationen betyder och vad som faktiskt bör göras.
Nej. Ett enskilt case visar inte att externa experter håller på att försvinna, och det vore för enkelt att dra den slutsatsen.
När företag får större intern kapacitet kan de också starta fler initiativ, testa fler idéer och upptäcka problem som kräver ännu mer specialiserad kompetens. Mer AI behöver alltså inte betyda mindre efterfrågan på människor.
Men det kan förändra vilken mänsklig kompetens som efterfrågas.
Det är därför jag tycker att Stampli-caset är intressant. Inte som bevis för att konsultmarknaden ska krympa, utan som en signal om en möjlig förändringsmekanism: ett mindre internt team kan ta en större del av arbetet hela vägen själv innan det behöver köpa hjälp utifrån.
Den viktigaste frågan är därför kanske inte:
Kan AI göra delar av mitt jobb?
Den är:
Behöver kunden fortfarande köpa mitt jobb vid samma punkt i processen som tidigare?
Om svaret börjar bli nej påverkar det vad företaget behöver sälja, hur tjänster ska paketeras, vilken kompetens som ska vara premium, hur pris ska motiveras och när den externa experten behöver komma in.
Det är också därför ren AI-effektivisering kan bli ett för smalt mål. Ett expertföretag kan bli betydligt snabbare på att leverera sin nuvarande tjänst samtidigt som kunden håller på att minska sitt behov av att köpa just den tjänsten.
Då har företaget effektiviserat leveransen utan att nödvändigtvis stärka affären.
Jag skulle börja med att titta mindre på vad AI kan göra internt och mer på vad som förändras hos kunden.
Vilka delar av det ni tidigare fick betalt för kan kunden redan göra själv? Vilka delar börjar bli good enough utan extern hjälp? Var behövs fortfarande erfarenhet, omdöme och ansvar? Och finns det delar av ert erbjudande som faktiskt kan bli mer värdefulla när kunden kommer längre på egen hand?
Det är frågor som handlar om affärsmodell, erbjudande och positionering långt innan de handlar om AI-verktyg.
AI gör inte bara kunskapsarbete billigare. Den kan flytta gränsen mellan vad företag gör själva och vad de är beredda att köpa.
Och om den gränsen flyttar sig behöver expertföretaget flytta med.
Om du driver ett expertlett kunskapsföretag och den här frågan känns relevant för din affär, hör gärna av dig.
Jag pratar gärna om hur AI kan förändra vad dina kunder gör själva, vad de fortfarande är beredda att betala för och vad det kan betyda för ditt erbjudande framåt.
Kontakta mig om du vill resonera kring vad det här skiftet betyder för just din verksamhet.
AI gör det möjligt för både expertföretaget och dess kunder att utföra mer research, analys, produktion och administration själva. Det kan förändra vilka delar av expertens arbete kunden är villig att betala för och flytta värdet mot omdöme, prioritering, problemlösning och ansvar.
Det är för tidigt att säga generellt. AI kan minska behovet av vissa standardiserade delar av ett uppdrag samtidigt som den skapar nya behov av specialistkompetens, kvalitetssäkring och rådgivning. Den viktigare frågan är därför hur innehållet i köpet förändras.
Kunder kan komma längre i processen innan de behöver extern hjälp. De kan exempelvis själva göra första researchen, skapa utkast och generera alternativ. Det kan innebära att experten kommer in senare och förväntas bidra med mer kvalificerad bedömning och beslutsstöd.
När information och standardiserad produktion blir billigare ökar det relativa värdet av sådant som kräver kontext, omdöme, prioritering, ansvar, relationer och förmågan att omsätta kunskap i faktiska resultat.
Börja med att identifiera vad kunden fortfarande är beredd att betala för, vilka delar av erbjudandet som håller på att bli utbytbara och var mänskligt omdöme fortsatt skapar avgörande värde. Därefter kan företaget avgöra vad som ska förstärkas, förändras, produktifieras, automatiseras eller tas bort.