Konsultbolag har inte ett kapacitetsproblem. De har ett synlighetsproblem

En förfrågan kommer in en tisdag eftermiddag. En kund behöver en konsult som kan en specifik integrationsplattform, har erfarenhet från offentlig sektor och kan börja om tre veckor.

Frågan landar i en chattkanal. En medarbetare föreslår en kollega som gjorde något liknande för två år sedan. En annan är ganska säker på att personen numera sitter i ett annat uppdrag. En tredje nämner en konsult som kanske är tillgänglig – eller kanske är på väg att avsluta ett projekt. Ingen vet säkert. Fyrtio minuter senare får kunden beskedet att bolaget återkommer med namn på fredag.

Det där är ingen process. Det är gissningsarbete. Och så fungerar resursplaneringen i fler konsultbolag än man kanske vill erkänna – även i bolag som skulle beskriva sin planering som mogen.

Beläggningsgraden döljer problemet

Nästan alla konsultbolag mäter beläggningsgrad. Det är siffran som hamnar i styrelsepresentationen, siffran vd:n refererar till och siffran som sätter tonen för månaden.

Men beläggningsgraden säger inget om vilken kompetens bolaget faktiskt har tillgänglig.

Beläggningsgraden visar hur stor del av den betalda kapaciteten som har fakturerats. Det är ett bakåtblickande finansiellt mått och det var aldrig utformat för att säga något om kompetens. Nittio procents beläggning kan betyda att verksamheten är hälsosamt fullbokad. Det kan lika gärna betyda att era bästa molnarkitekter sitter i ett förvaltningsuppdrag för ett äldre system samtidigt som tre transformationsprojekt inom molnet går till en konkurrent.

Siffran har ingen uppfattning om kompetens. Den räknar timmar, inte vad de timmarna faktiskt kan åstadkomma.

Så konsultbolag hamnar gång på gång i en situation som ser motsägelsefull ut, men som är betydligt vanligare än många tror.
Personer sitter på bänken samtidigt som bolaget tackar nej till uppdrag. Båda sakerna kan vara sanna, eftersom ingen kan se vilken kompetens på bänken som matchar vilken efterfrågan.

Var kompetensdatan faktiskt finns

Fråga ett konsultbolag var kompetensdatan finns och du får vanligtvis ett av tre svar – ofta alla tre samtidigt.

Den finns i cv:t. Det innebär att den uppdateras när någon söker ett jobb, inte när någon lär sig något nytt. En konsult som har ägnat de senaste arton månaderna åt att bygga något helt nytt har ett CV som fortfarande beskriver personen de var innan det projektet.

Den finns i ett kalkylark. Då är den i praktiken personberoende. Informationen kanske var korrekt den vecka kalkylarket skapades, men blir snabbt inaktuell. När personen som ansvarar för filen byter roll eller lämnar bolaget finns det ofta ingen kvar som håller den uppdaterad.

Eller så finns den bara i människors huvuden. Certifieringar tas men registreras aldrig. Nya erfarenheter och kompetenser byggs upp i uppdrag, men blir aldrig en del av bolagets samlade kompetensdata. När uppdraget är slut går alla vidare och kunskapen blir kvar hos individen.

Mönstret bakom alla tre är detsamma. Kompetensdata försämras snabbare än konsultbolag förväntar sig, och försämringen är nästan osynlig. Ett kalkylark som är sextio procent korrekt kan se precis lika trovärdigt ut som ett som är nittiofem procent korrekt. Du får reda på vilket du har först när du bygger en affär på det.

Vad den bristande synligheten kostar

Här börjar bristen på kompetenssynlighet kosta pengar.

Ni tackar nej till affärer ni hade kunnat vinna. Kompetensen fanns någonstans i bolaget, hos en person som ingen kom på att fråga. Det här är den dyraste typen av misstag eftersom den aldrig syns i någon rapport. En affär ni aldrig lämnade anbud på lämnar inga spår.

Ni köper in det ni redan betalar för. Underkonsulter anlitas för att täcka ett kompetensbehov som redan finns internt, till en kostnad som äter av marginalen.

Ni bemannar på känsla. Någon med närliggande erfarenhet får uppdraget eftersom personen råkar vara tillgänglig och matchningen ser tillräckligt bra ut. Leveranskvaliteten påverkas, kunden märker det och konsulten som hamnade fel börjar kanske se sig om efter något annat. Felbemanning kan bidra till högre personalomsättning, men nämns sällan som den bakomliggande orsaken i en exitintervju.

Ni prissätter på antaganden. Anbud kalkyleras utifrån ett tänkt team, medan teamet som faktiskt levererar blir ett annat – till en annan kostnad. Marginalförsämringen syns först tre månader senare och förklaras ofta med förändrat scope.

Inget av detta syns som en egen post i resultaträkningen. Det finns ingen rad som heter bristande kompetenssynlighet. 
Det syns som förlorade affärer, tunna marginaler och högre personalomsättning. Det är precis därför den underliggande orsaken kan leva vidare så länge.

Vad som måste förändras

Problemet löses inte genom att köpa rätt mjukvara. Det handlar i stället om fyra principer som varje system måste leva upp till för att vara värt något.

👤 Kompetensdata måste underhållas av dem som faktiskt har kompetensen. En modell där alla uppdateringar går via en central administratör kommer förr eller senare att misslyckas. Administratören har ingen möjlighet att veta vad en konsult lärde sig förra månaden eller vilken erfarenhet som byggdes upp i det senaste uppdraget. Ägarskapet måste ligga hos individen, med en tydlig men lätt struktur runt omkring.

🔎 Datan måste vara strukturerad nog att gå att söka i. Fritext i dokument är inte data. Om du inte kan fråga vilka medarbetare som besitter en viss kompetens, på en viss nivå och inom en viss bransch – och få ett svar på några sekunder – då har du inte kompetensdata. Du har ett arkivskåp.

🔄 Efterfrågan måste registreras med samma språk som utbudet. Det här är steget många konsultbolag missar. Sälj registrerar affärsmöjligheter på ett språk medan leverans beskriver kompetens på ett annat. Då går informationen aldrig att jämföra. Gap-analys är i grunden enkel matematik på en gemensam taxonomi. Utan ett gemensamt språk finns det inget att jämföra.

🤝 Gapet måste vara synligt för sälj och leverans samtidigt. Inte som två separata rapporter som produceras en gång i månaden av två olika funktioner. När sälj och leverans utgår från samma bild av tillgänglig kompetens och efterfrågan minskar risken att bolaget säljer sådant man inte kan bemanna.

Varför kategorin är så förvirrande

Börjar du leta efter verktyg för att lösa det här kommer marknaden att ge dig minst tre olika svar. Det är också en stor del av förklaringen till varför så många konsultbolag köper fel typ av system.

Skills management-plattformar fokuserar på utbudssidan. De kartlägger vad medarbetarna kan, följer certifieringar och synliggör kompetensgap mot önskade profiler.

Resource planning-verktyg fokuserar på allokering: vem arbetar på vilket uppdrag, när blir någon tillgänglig och hur ser kapaciteten ut över tid?

PSA Automation -sviter tar ett bredare grepp och samlar projektleverans, tidrapportering och ekonomi i ett och samma system.

Alla tre löser verkliga problem.

Problemet uppstår när gränserna mellan dem blir otydliga. De överlappar i sin marknadsföring, men bygger på olika antaganden om vilken data som redan finns på plats. Konsultbolag köper regelbundet ett allokeringsverktyg och upptäcker ett år senare att de fortfarande inte har någon tillförlitlig bild av vad deras medarbetare faktiskt kan, eftersom verktyget förutsätter att kompetensdatan redan finns och går att lita på.

Andra köper en komplett leveransplattform och upptäcker att kompetenslagret i praktiken är ett enda fritextfält.

Den viktiga frågan när du utvärderar verktyg är inte vilken kategori du behöver. Frågan är vilka av de fyra principerna verktyget faktiskt löser – och vilka ni fortfarande måste lösa på annat håll.

Vi har tidigare skrivit om hur kapacitetsplanering och kompetensgap hänger ihop i konsultbolag, eftersom det perspektivet ofta hjälper när konsultbolag försöker förstå vilken typ av lösning de egentligen behöver.

De flesta konsultbolag har en ungefärlig bild av vad de kan göra idag.

Betydligt färre kan säga vad de kommer att behöva om ett år. Och det är den andra frågan som i slutändan avgör vad ni faktiskt kan sälja.

Beslutet bakom köpet

De konsultbolag som lyckas med det här börjar inte med att välja system. De börjar med att behandla kompetensdata som en affärskritisk tillgång – med samma seriositet som de redan lägger på tid, ekonomi och intäkter.

Det beslutet är svårare än själva systemköpet. Det innebär att be människor hålla information uppdaterad trots att det inte alltid ger någon omedelbar personlig belöning. Det fungerar först när nyttan blir synlig, när en konsult ser att en nyregistrerad kompetens faktiskt leder till att personen blir aktuell för mer relevanta och utvecklande uppdrag.

Allt annat följer därifrån.

Utan det blir även det bästa systemet i kategorin bara ännu ett kalkylark med ett snyggare gränssnitt – korrekt veckan det implementerades och långsamt försämrat sedan dess.

Vill du se hur det här fungerar i praktiken – boka en demo eller läs mer i våra guider för konsultbolag.