I maggiori vincitori dell'IA non devono essere per forza le aziende con più ingegneri, i team di dati più grandi o i budget software più elevati.
Potrebbero essere le aziende con i margini più bassi. I produttori, le imprese di autotrasporto, i distributori, le agenzie di personale e gli operatori di servizi sul campo che hanno lavorato con margini ridotti a una cifra per decenni – le aziende che nessuno chiamerebbe mai "aziende AI".
La trasformazione dell'IA crea valore attraverso tre leve: ricavi, costi e rischio. La maggior parte dell'attenzione si è concentrata sui ricavi, grazie a prodotti migliori, vendite più rapide e dipendenti più produttivi. Ma per le aziende a basso margine, la leva più importante da azionare è il costo – quando i margini di profitto sono già risicati, anche piccole riduzioni delle spese operative possono generare un aumento sproporzionato degli utili.
Un'azienda software con margini del 30% può usare l'IA per diventare più efficiente, ma questo guadagno di efficienza di solito non cambia la traiettoria del business. Un'azienda con margini del 3% è diversa. Anche una riduzione dei costi inferiore all'1% può portare a un aumento degli utili superiore al 25%.
I settori a basso margine sono stati storicamente intrappolati in ambienti strutturali a basso margine. Un'IA implementata correttamente cambia questa equazione. Offre alle aziende a basso margine un modo per attaccare costi che in precedenza erano considerati permanenti – e le aziende che si muovono per prime sono in grado di catturare quel guadagno come margine prima che i concorrenti lo riconvertano in prezzi più bassi. L'efficienza si diffonde in un mercato commodity alla fine, ma i primi a muoversi sono quelli che incassano l'aumento degli utili e riposizionano la loro struttura di costi davanti a tutti gli altri.
Alla fine di questo articolo, dovresti capire come le aziende con i margini più bassi possono finalmente attaccare i costi di coordinamento che le hanno tenute strutturalmente a basso margine per decenni – e perché le aziende che si muovono per prime si staccheranno dal resto del loro settore.
I fornitori che risolveranno questo problema costruiranno aziende da miliardi di dollari – e le imprese che trasformeranno saranno quelle che usciranno per prime dalla trappola del margine.
Le barriere strutturali che le aziende a basso margine affrontano
Per la maggior parte delle aziende a basso margine, c'erano barriere strutturali che le hanno tenute bloccate in questa posizione. Di solito competono in mercati commodity, hanno un potere limitato sui prezzi e sostengono ampi costi operativi che in precedenza era impossibile ridurre senza compromettere la qualità del servizio. Poiché non possono influenzare il prezzo di mercato – è il mercato a fissarlo, non la singola azienda – il costo è di fatto l'unica leva che controllano.
Una parte significativa di quella base di costo è il lavoro – e oltre al lavoro fisico stesso, queste aziende sostengono anche il costo del suo coordinamento.
C'è una lunga lista di attività di coordinamento che erodono il margine di queste aziende nel tempo. Ad esempio, la pianificazione dei turni, la gestione delle spedizioni, le approvazioni, la gestione delle eccezioni e innumerevoli cicli amministrativi sono sostenuti dalle aziende ad alta intensità di lavoro e, quindi, intaccano i profitti dell'azienda. È in quel lavoro di coordinamento che l'IA ha l'opportunità più chiara di fare la differenza per le aziende a basso margine e ad alta intensità di lavoro.
In questo tipo di aziende, i costi del lavoro rappresentano tipicamente quasi il 25% dei ricavi. Circa un quarto di questa spesa per il lavoro è legata alla gestione, al coordinamento e all'amministrazione del lavoro stesso, equivalenti a circa il 6% dei ricavi. Per un'azienda che opera con un margine del 3%, ridurre l'onere del coordinamento del 10% può migliorare gli utili di circa il 20%, cambiando l'intero profilo di redditività dell'azienda.
Di conseguenza, l'IA non le rende solo leggermente più efficienti. Dà alle aziende che la adottano per prime la possibilità di aprire un vantaggio strutturale sui costi rispetto ai concorrenti – e di operare come un'azienda genuinamente a più alto margine, forse per la prima volta.
Il problema è che le aziende che hanno più da guadagnare dall'IA sono spesso quelle meno in grado di adottarla
La maggior parte delle soluzioni vendute oggi nell'IA aziendale partono dal presupposto che i dipendenti adotteranno un nuovo strumento, lo useranno correttamente e trasformeranno lentamente l'uso in valore che si riflette gradualmente nel conto economico. Considerando che questa ipotesi non regge nemmeno all'interno di aziende tecnologicamente avanzate, è ancora peggio all'interno di un'azienda manifatturiera, un'azienda di logistica o qualsiasi altra azienda ad alta intensità di lavoro dove la forza lavoro non è abituata ad adottare un nuovo prodotto software. Queste aziende sono spesso le meno recettive al cambiamento gestionale.
La vera domanda è come ottenere un'espansione dei margini guidata dall'IA senza fare affidamento sull'adozione da parte dei dipendenti – o almeno senza imporre nuove superfici di interazione. Questa è la sfida, e la sua soluzione potrebbe essere l'opportunità da mille miliardi di dollari più accessibile nell'IA in questo momento.
Tre passi per risolvere la sfida del basso margine da mille miliardi di dollari
1) Trova il costo di coordinamento nascosto
La maggior parte delle persone pensa ai risparmi di costo dell'IA in modo troppo restrittivo. Immaginano di sostituire un'attività, ridurre il personale o rendere un dipendente più veloce. Questo può essere importante e probabilmente accadrà in futuro, ma dove sono le capacità dell'IA oggi, una parte significativa dell'opportunità è il lavoro dietro il lavoro: le spese generali necessarie per mantenere in movimento le complesse operazioni umane.
Il dipendente in prima linea fa il lavoro, ma dietro l'esecuzione del compito c'è un sistema di manager, supervisori, analisti, team finanziari, team operativi e personale di back-office che si assicura che il lavoro venga completato e instradato alla divisione giusta dell'azienda.
Questo livello di coordinamento esiste perché il lavoro umano è intrinsecamente più disordinato dell'IA. Gli umani naturalmente formulano giudizi in modo diverso, e ogni persona porta il proprio contesto dell'azienda e del compito da svolgere. Col tempo, questo diventa un costo operativo massiccio per coordinarsi all'interno dell'organizzazione, e quindi emerge il livello di coordinamento.
Prendi un'azienda di logistica con cui abbiamo lavorato di recente. Il costo del lavoro visibile erano gli autisti, ma l'azienda stava anche pagando per l'infrastruttura di coordinamento intorno a loro: team di spedizione, modifiche dei percorsi, aggiornamenti ai clienti, reclami, fatture, eccezioni e riconciliazioni di back-office. Questa spesa aggiuntiva di coordinamento ammontava a quasi il 10% dei ricavi, ed è diventata la voce di spesa che abbiamo potuto attaccare nella trasformazione.
Dopo aver effettuato diverse altre trasformazioni per aziende a basso margine, abbiamo capito che non si trattava di un caso limite. Lo stesso modello si ripresenta in logistica, manifattura, gestione delle strutture, servizi sul campo, personale, cliniche sanitarie e altre aziende ad alta intensità di lavoro dove il servizio è difficile da differenziare, il potere sui prezzi è limitato e l'operazione dipende da un coordinamento umano costante. Queste aziende non possono semplicemente aumentare i prezzi per uscire dal problema. I loro margini rimangono compressi perché hanno bisogno di un grande livello di coordinamento per fornire in modo affidabile un servizio relativamente commodity.
2) Rimuovi l'adozione da parte dei dipendenti come collo di bottiglia
Se le aziende tecnologicamente avanzate faticano a ottenere un'adozione su larga scala dell'IA, è irrealistico aspettarsi un risultato diverso per una forza lavoro non tecnica. La maggior parte dei prodotti IA aziendali dipende ancora da quel cambiamento comportamentale. Chiedono ai dipendenti di aprire una nuova interfaccia, ricordare quando usarla, decidere a quali attività si applica e poi tradurre l'output nel flusso di lavoro che stavano già facendo. In pratica, questo trasforma l'IA in un altro posto in cui il lavoro deve avvenire, invece di un sistema che rimuove effettivamente il lavoro.
Ecco perché l'adozione fallisce. I dipendenti non vogliono un altro strumento che li aiuti a fare il lavoro. Vogliono che il lavoro sia fatto. La soluzione ideale non è un'interfaccia migliore per i dipendenti, ma un sistema che funzioni all'interno del flusso di lavoro esistente e rimuova la necessità della maggior parte di quella interazione in primo luogo.
3) Integra l'IA a livello infrastrutturale dell'azienda
Quello che abbiamo scoperto in queste implementazioni è che le migliori implementazioni di IA rendono gli agenti parte del livello operativo dell'azienda. Viene posizionato sopra i sistemi, le caselle di posta, i file, le approvazioni e i flussi di lavoro esistenti dove il lavoro avviene già oggi.
Se la contabilità fornitori passa attraverso NetSuite, email, PDF e fogli di calcolo, l'agente dovrebbe funzionare attraverso NetSuite, email, PDF e fogli di calcolo. Dovrebbe estrarre la fattura, abbinarla all'ordine di acquisto, segnalare l'eccezione, preparare l'approvazione e instradare il problema alla persona giusta solo quando è necessario un giudizio. Dovrebbe poi andare oltre, imparando dal feedback di approvazione per perfezionare l'agente nel tempo. Il valore dovrebbe essere realizzato senza che un dipendente adotti e usi un nuovo sistema – dovrebbe essere progettato nell'implementazione dell'IA.
La lezione da un milione di dollari che abbiamo imparato è che per ingegnerizzare il valore dell'IA in un'azienda, devi vendere l'IA come infrastruttura. Il software chiede al dipendente di adottare uno strumento, ma l'infrastruttura cambia il livello operativo sottostante al dipendente. Il dipendente dovrebbe comunque sapere cosa è successo, e il responsabile del processo dovrebbe comunque essere in grado di mettere in pausa il flusso di lavoro, cambiare una regola, approvare un'eccezione o richiamare una persona quando necessario. Ma il valore non dovrebbe dipendere dal fatto che qualcuno si ricordi di usare l'IA ogni giorno.
La più grande opportunità dell'IA si nasconde nel posto meno ovvio
Ecco perché le aziende a basso margine sono la più grande opportunità di espansione dei margini nell'IA.
Hanno l'incentivo economico più forte perché piccoli miglioramenti dei margini creano aumenti massicci dei profitti. Hanno strutture di costo elevate, incentrate sul lavoro e sul coordinamento, che l'IA è particolarmente adatta a ridurre. E operano in settori dove diventare anche solo leggermente più efficienti può cambiare la posizione competitiva dell'azienda.
Il mercato si è concentrato su aziende software, imprese tecnologicamente avanzate e lavoratori della conoscenza perché queste aziende adottano strumenti più velocemente e hanno i budget per sperimentare. Ma l'impatto più grande sui profitti potrebbe venire dalle aziende che hanno meno probabilità di descriversi come aziende AI.
Questi non sono vincitori AI ovvi perché non sembrano aziende AI dall'esterno. Ma è esattamente per questo che l'opportunità è così grande.
I loro margini sono sottili perché le loro operazioni sono pesanti. Le loro operazioni sono pesanti, spesso perché il lavoro deve essere coordinato. E l'IA è la prima tecnologia che può rimuovere una quantità significativa di quel lavoro di coordinamento senza richiedere all'intera forza lavoro di cambiare il modo in cui lavora.
La prossima ondata di vincitori dell'IA arriverà mettendo gli agenti dietro i flussi di lavoro delle aziende a basso margine e lasciando che i risparmi si manifestino silenziosamente nel modello operativo.
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