Los mayores ganadores de la IA no tienen por qué ser las empresas con más ingenieros, los equipos de datos más grandes o los presupuestos de software más altos.
Pueden ser las empresas con los márgenes más bajos. Los fabricantes, las empresas de transporte, los distribuidores, las agencias de personal y los operadores de servicios de campo que han operado con márgenes reducidos de un solo dígito durante décadas —negocios que nadie llamaría empresas de IA.
La transformación con IA genera valor a través de tres palancas: ingresos, costos y riesgo. La mayor atención se ha centrado en los ingresos, gracias a mejores productos, ventas más rápidas y empleados más productivos. Pero para los negocios de bajo margen, la palanca más importante es el costo. Cuando los márgenes de beneficio ya son estrechos, incluso pequeñas reducciones en los gastos operativos pueden generar un aumento desproporcionado en las ganancias.
Una empresa de software que opera con márgenes del 30 % puede usar la IA para ser más eficiente, pero esa ganancia de eficiencia normalmente no cambia la trayectoria del negocio. Un negocio que opera con márgenes del 3 % es diferente. Incluso una reducción de costos inferior al 1 % puede generar un aumento de beneficios superior al 25 %.
Las industrias de bajo margen han estado históricamente atrapadas en entornos estructurales de márgenes reducidos. Una IA implementada correctamente cambia esa ecuación. Les da a los negocios de bajo margen una forma de atacar costos que antes se consideraban permanentes, y las empresas que se mueven primero pueden capturar esa ganancia como margen antes de que los competidores la devuelvan a precios más bajos. La eficiencia se extiende por un mercado mercantilizado eventualmente, pero los primeros en moverse son los que se quedan con el aumento de ganancias y reajustan su posición de costos por delante del resto.
Al final de este artículo, deberías entender cómo los negocios con márgenes más bajos pueden finalmente atacar los costos de coordinación que los han mantenido estructuralmente con márgenes reducidos durante décadas, y por qué las empresas que se muevan primero se distanciarán del resto de su industria.
Los proveedores que resuelvan esto construirán empresas de miles de millones de dólares, y los negocios que transformen serán los que escapen primero de la trampa del margen.
Las barreras estructurales que enfrentan las empresas de bajo margen
Para la mayoría de los negocios de bajo margen, existían barreras estructurales que los mantenían encerrados en esta posición. Por lo general, compiten en mercados mercantilizados, tienen un poder de fijación de precios limitado y arrastran grandes bases de costos operativos que antes era imposible reducir sin perjudicar la calidad del servicio. Como no pueden mover el precio del mercado —el mercado lo fija, no la empresa individual—, el costo es efectivamente la única palanca que controlan.
Una parte significativa de esa base de costos es la mano de obra, y más allá del trabajo físico en sí, estas empresas también cargan con el costo de coordinarlo.
Hay una larga lista de trabajo de coordinación que erosiona el margen de estas empresas con el tiempo. Por ejemplo, la programación, el despacho, las aprobaciones, la gestión de excepciones e innumerables bucles administrativos son incurridos por empresas intensivas en mano de obra y, por lo tanto, reducen los resultados de una empresa. Ese trabajo de coordinación es donde la IA tiene la oportunidad más clara de mover la aguja para los negocios de bajo margen e intensivos en mano de obra.
En este tipo de empresas, los costos laborales suelen representar casi el 25 % de los ingresos. Aproximadamente una cuarta parte de este gasto en mano de obra está ligado a gestionar, coordinar y administrar el trabajo, lo que equivale a aproximadamente el 6 % de los ingresos. Para una empresa que opera con un margen del 3 %, aliviar la carga de coordinación en un 10 % puede mejorar las ganancias en aproximadamente un 20 %, cambiando todo el perfil de ganancias del negocio.
Como resultado, la IA no solo los vuelve ligeramente más eficientes. Les da a las empresas que la adoptan temprano la oportunidad de abrir una ventaja de costos estructural sobre sus competidores y de operar como un negocio genuinamente de mayor margen, quizás por primera vez.
El problema es que las empresas que más tienen que ganar con la IA suelen ser las menos capaces de adoptarla
La mayoría de las soluciones que se venden hoy en la IA empresarial asumen que los empleados adoptarán una nueva herramienta, la usarán correctamente y convertirán lentamente su uso en valor que se materialice gradualmente en la cuenta de resultados. Considerando que esta suposición ni siquiera se sostiene dentro de empresas tecnológicamente avanzadas, es aún peor dentro de una empresa manufacturera, un negocio de logística o cualquier otra empresa intensiva en mano de obra donde la fuerza laboral no está acostumbrada a adoptar un nuevo producto de software. Estos negocios suelen ser los menos susceptibles a la gestión del cambio.
La verdadera pregunta es cómo lograr una expansión del margen impulsada por la IA sin depender de la adopción por parte de los empleados, o al menos sin imponer nuevas superficies de interacción. Ese es el desafío, y su solución podría ser la oportunidad de un billón de dólares más abordable en la IA en este momento.
Tres pasos para resolver el desafío del bajo margen de un billón de dólares
1) Encuentra el costo de coordinación oculto
La mayoría de las personas piensan en el ahorro de costos de la IA de manera demasiado limitada. Se imaginan reemplazar una tarea, reducir personal o hacer que un empleado sea más rápido. Eso puede importar y probablemente sucederá en el futuro, pero donde están las capacidades de la IA hoy, una parte significativa de la oportunidad es el trabajo detrás del trabajo: los gastos generales necesarios para mantener en movimiento las operaciones humanas desordenadas.
El empleado de primera línea hace el trabajo, pero detrás de la ejecución de la tarea hay un sistema de gerentes, supervisores, analistas, equipos financieros, equipos de operaciones y personal administrativo que se asegura de que el trabajo se complete y se dirija a la división correcta de la empresa.
Esa capa de coordinación existe porque el trabajo humano es inherentemente más desordenado que la IA. Los humanos naturalmente toman decisiones de manera diferente, y cada persona lleva su propio contexto de la empresa y la tarea en cuestión. Con el tiempo, esto se convierte en un costo operativo masivo para coordinar dentro de la organización y, por lo tanto, surge la capa de coordinación.
Tomemos una empresa de logística con la que trabajamos recientemente. El costo laboral visible eran los conductores, pero la empresa también estaba pagando por la infraestructura de coordinación a su alrededor: equipos de despacho, cambios de ruta, actualizaciones para clientes, reclamos, facturas, excepciones y conciliación administrativa. Ese gasto adicional de coordinación sumaba casi el 10 % de los ingresos, y se convirtió en el gasto que pudimos atacar en la transformación.
Después de realizar varias otras transformaciones para negocios de bajo margen, nos dimos cuenta de que esto no era un caso excepcional. El mismo patrón aparece en logística, manufactura, gestión de instalaciones, servicios de campo, personal, clínicas de salud y otros negocios intensivos en mano de obra donde el servicio es difícil de diferenciar, el poder de fijación de precios es limitado y la operación depende de una coordinación humana constante. Estas empresas no pueden simplemente subir los precios para escapar del problema. Sus márgenes se mantienen comprimidos porque necesitan una gran capa de coordinación para entregar un servicio relativamente mercantilizado de manera confiable.
2) Elimina la adopción por parte del empleado como cuello de botella
Si las empresas tecnológicamente avanzadas luchan por lograr una adopción de IA a gran escala, no es realista esperar un resultado diferente para una fuerza laboral no técnica. La mayoría de los productos de IA empresarial todavía dependen de ese cambio de comportamiento. Le piden a los empleados que abran una nueva interfaz, recuerden cuándo usarla, decidan a qué tareas se aplica y luego traduzcan el resultado al flujo de trabajo que ya estaban haciendo. En la práctica, eso convierte a la IA en otro lugar donde tiene que ocurrir el trabajo, en lugar de un sistema que realmente elimina trabajo.
Por eso la adopción falla. Los empleados no quieren otra herramienta que les ayude a hacer el trabajo. Quieren que el trabajo esté hecho. La solución ideal no es una mejor interfaz para que los empleados la usen, sino un sistema que funcione dentro del flujo de trabajo existente y elimine la necesidad de la mayor parte de esa interacción en primer lugar.
3) Integra la IA a nivel de infraestructura de una empresa
Lo que hemos encontrado en estas implementaciones es que las mejores implementaciones de IA convierten a los agentes en parte de la capa operativa de la empresa. Se superpone a los sistemas, bandejas de entrada, archivos, aprobaciones y flujos de trabajo existentes donde ya ocurre el trabajo hoy.
Si las cuentas por pagar se gestionan a través de NetSuite, correo electrónico, PDFs y hojas de cálculo, el agente debería funcionar a través de NetSuite, correo electrónico, PDFs y hojas de cálculo. Debería extraer la factura, cotejarla con la orden de compra, marcar la excepción, preparar la aprobación y dirigir el problema a la persona correcta solo cuando se necesite un juicio. Luego debería ir más allá y aprender de la retroalimentación de aprobación para refinar el agente con el tiempo. El valor debería materializarse sin que un empleado adopte y use un nuevo sistema; debería estar integrado en la implementación de la IA.
La lección de un millón de dólares que hemos aprendido es que, para integrar el valor de la IA en un negocio, necesitas vender la IA como infraestructura. El software le pide al empleado que adopte una herramienta, pero la infraestructura cambia la capa operativa debajo del empleado. El empleado aún debe saber lo que sucedió, y el dueño del proceso aún debe poder pausar el flujo de trabajo, cambiar una regla, aprobar una excepción o traer a una persona de vuelta cuando sea necesario. Pero el valor no debería depender de que alguien recuerde usar la IA todos los días.
La mayor oportunidad de la IA está escondida en el lugar menos obvio
Por eso los negocios de bajo margen son la mayor oportunidad de expansión de márgenes en la IA.
Tienen el incentivo económico más fuerte porque pequeñas mejoras en el margen generan aumentos masivos en las ganancias. Tienen grandes estructuras de costos intensivas en mano de obra y coordinación que la IA está especialmente diseñada para reducir. Y operan en industrias donde volverse incluso ligeramente más eficiente puede cambiar la posición competitiva de la empresa.
El mercado se ha centrado en las empresas de software, las empresas tecnológicamente avanzadas y los trabajadores del conocimiento porque esas empresas adoptan herramientas más rápido y tienen los presupuestos para experimentar. Pero el mayor impacto en las ganancias podría provenir de los negocios que son menos propensos a describirse a sí mismos como empresas de IA.
Estos no son ganadores obvios de la IA porque no parecen empresas de IA desde fuera. Pero es exactamente por eso que la oportunidad es tan grande.
Sus márgenes son estrechos porque sus operaciones son pesadas. Sus operaciones son pesadas, a menudo porque la mano de obra tiene que ser coordinada. Y la IA es la primera tecnología que puede eliminar una cantidad significativa de ese trabajo de coordinación sin requerir que toda la fuerza laboral cambie la forma en que trabaja.
La próxima ola de ganadores de la IA vendrá de poner agentes detrás de los flujos de trabajo de los negocios de bajo margen y dejar que los ahorros se manifiesten silenciosamente en el modelo operativo.
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