Os maiores vencedores da IA não precisam ser as empresas com mais engenheiros, as maiores equipes de dados ou os maiores orçamentos de software.
Podem ser as empresas com as margens mais baixas. Os fabricantes, transportadoras, distribuidoras, agências de recrutamento e operadoras de serviços de campo que operam com margens baixas de dígito único há décadas – os negócios que ninguém jamais chamaria de empresas de IA.
A transformação com IA cria valor por meio de três alavancas: receita, custo e risco. A maior parte da atenção tem se voltado para a receita, por meio de melhores produtos, vendas mais rápidas e funcionários mais produtivos. Mas, para negócios de margem baixa, a alavanca mais importante é o custo – quando as margens de lucro já são apertadas, mesmo pequenas reduções nas despesas operacionais podem gerar um aumento desproporcional nos lucros.
Uma empresa de software operando com margens de 30% pode usar a IA para se tornar mais eficiente, mas esse ganho de eficiência geralmente não muda a trajetória do negócio. Um negócio operando com margens de 3% é diferente. Mesmo uma redução de custo <1% pode levar a um aumento de lucro >25%.
Indústrias de margem baixa têm estado historicamente presas em ambientes estruturais de margem baixa. A IA implementada adequadamente muda essa equação. Ela dá às empresas de margem baixa uma maneira de atacar custos que antes eram tratados como permanentes – e as empresas que se movem primeiro conseguem capturar esse ganho como margem antes que os concorrentes o forcem de volta para preços mais baixos. A eficiência se espalha por um mercado commoditizado eventualmente, mas os primeiros a se moverem são os que acumulam o aumento dos lucros e redefinem sua posição de custo à frente da concorrência.
Ao final deste artigo, você deve entender como as empresas de margens mais baixas podem finalmente atacar os custos de coordenação que as mantiveram estruturalmente com margens baixas por décadas – e por que as empresas que agirem primeiro se distanciarão do restante de seu setor.
Os provedores que resolverem isso construirão empresas bilionárias – e os negócios que eles transformarem serão os primeiros a escapar da armadilha da margem.
As barreiras estruturais que as empresas de margem baixa enfrentam
Para a maioria das empresas de margem baixa, existiam barreiras estruturais que as mantinham presas nessa posição. Elas geralmente competem em mercados commoditizados, têm poder de precificação limitado e carregam grandes bases de custos operacionais que antes eram impossíveis de reduzir sem prejudicar a qualidade do serviço. Como não podem mover o preço de mercado – o mercado o define, não a empresa individual – o custo é efetivamente a única alavanca que controlam.
Uma parcela significativa dessa base de custos é mão de obra – e além do trabalho físico em si, essas empresas também arcam com o custo de coordená-lo.
Há uma longa lista de trabalhos de coordenação que desgastam a margem dessas empresas ao longo do tempo. Por exemplo, agendamento, despacho, aprovações, tratamento de exceções e inúmeros loops administrativos são incorridos por empresas intensivas em mão de obra e, assim, corroem os resultados financeiros de uma empresa. Esse trabalho de coordenação é onde a IA tem a oportunidade mais clara de fazer a diferença para empresas de margem baixa e intensivas em mão de obra.
Nesses tipos de empresa, os custos de mão de obra geralmente representam quase 25% da receita. Aproximadamente um quarto desse gasto com mão de obra está vinculado ao gerenciamento, coordenação e administração do trabalho, equivalendo a ~6% da receita. Para uma empresa operando com margem de 3%, aliviar a carga de coordenação em 10% pode melhorar os lucros em ~20%, alterando todo o perfil de lucros do negócio.
Como resultado, a IA não apenas as torna ligeiramente mais eficientes. Ela dá às empresas que a adotam cedo a chance de abrir uma vantagem estrutural de custo sobre seus concorrentes – e de operar como um negócio genuinamente de margem mais alta, talvez pela primeira vez.
O problema é que as empresas que mais têm a ganhar com a IA são frequentemente as menos capazes de adotá-la
A maioria das soluções vendidas hoje em IA empresarial parte do pressuposto de que os funcionários adotarão uma nova ferramenta, a usarão corretamente e, lentamente, transformarão o uso em valor que gradualmente se reflete no P&L. Considerando que essa suposição não se sustenta nem mesmo dentro de empresas com perfil tecnológico, é ainda pior dentro de uma empresa de manufatura, logística ou qualquer outra empresa com muita mão de obra, onde a força de trabalho não está acostumada a adotar um novo produto de software. Esses negócios são frequentemente os menos suscetíveis à gestão de mudanças.
A verdadeira questão é como obter expansão de margem impulsionada por IA sem depender da adoção pelos funcionários – ou pelo menos sem impor novas superfícies de interação. Esse é o desafio, e sua solução pode ser a oportunidade de trilhão de dólares mais acessível na IA atualmente.
Três etapas para resolver o desafio de margem baixa de trilhão de dólares
1) Encontre o custo de coordenação oculto
A maioria das pessoas pensa na economia de custos da IA de forma muito restrita. Eles imaginam substituir uma tarefa, reduzir o quadro de funcionários ou tornar um funcionário mais rápido. Isso pode importar e provavelmente acontecerá no futuro, mas onde as capacidades de IA estão hoje, uma parte significativa da oportunidade é o trabalho por trás do trabalho: a sobrecarga necessária para manter as operações humanas complexas em movimento.
O funcionário da linha de frente faz o trabalho, mas por trás da execução da tarefa existe um sistema de gerentes, supervisores, analistas, equipes financeiras, equipes de operações e pessoal de back-office garantindo que o trabalho seja concluído e encaminhado para a divisão correta na empresa.
Essa camada de coordenação existe porque o trabalho humano é inerentemente mais confuso que a IA. Os humanos naturalmente fazem julgamentos de forma diferente, e cada pessoa carrega seu próprio contexto da empresa e da tarefa em questão. Com o tempo, isso se torna um custo operacional massivo para coordenar dentro da organização e, assim, a camada de coordenação surge.
Veja uma empresa de logística com a qual trabalhamos recentemente. O custo de mão de obra visível eram os motoristas, mas a empresa também estava pagando pela infraestrutura de coordenação ao redor deles: equipes de despacho, alterações de rota, atualizações para clientes, reclamações, faturas, exceções e reconciliação de back-office. Essa despesa adicional de coordenação somava quase 10% da receita, e foi nesse gasto que conseguimos atacar na transformação.
Depois de realizar várias outras transformações para empresas de margem baixa, percebemos que isso não era um caso isolado. O mesmo padrão aparece em logística, manufatura, gestão de instalações, serviços de campo, recrutamento, clínicas de saúde e outros negócios intensivos em mão de obra onde o serviço é difícil de diferenciar, o poder de precificação é limitado e a operação depende de coordenação humana constante. Essas empresas não podem simplesmente aumentar os preços para escapar do problema. Suas margens permanecem comprimidas porque precisam de uma grande camada de coordenação para entregar um serviço relativamente commoditizado de forma confiável.
2) Remova a adoção pelos funcionários como um gargalo
Se empresas com perfil tecnológico têm dificuldade em obter adoção de IA em larga escala, é irrealista esperar um resultado diferente para uma força de trabalho não técnica. A maioria dos produtos de IA empresarial ainda depende dessa mudança de comportamento. Eles pedem que os funcionários abram uma nova interface, lembrem-se de quando usá-la, decidam a quais tarefas se aplica e, em seguida, traduzam o resultado de volta para o fluxo de trabalho que já estavam realizando. Na prática, isso transforma a IA em outro lugar onde o trabalho precisa acontecer, em vez de um sistema que realmente remove trabalho.
É por isso que a adoção falha. Os funcionários não querem outra ferramenta que os ajude a fazer o trabalho. Eles querem que o trabalho seja feito. A solução ideal não é uma interface melhor para os funcionários usarem, mas um sistema que opere dentro do fluxo de trabalho existente e elimine a necessidade da maior parte dessa interação em primeiro lugar.
3) Incorpore a IA no nível de infraestrutura de uma empresa
O que descobrimos ao longo dessas implementações é que as melhores implantações de IA tornam os agentes parte da camada operacional da empresa. Ela é colocada sobre sistemas, caixas de entrada, arquivos, aprovações e fluxos de trabalho existentes, onde o trabalho já acontece hoje.
Se o contas a pagar passa pelo NetSuite, e-mail, PDFs e planilhas, o agente deve operar no NetSuite, e-mail, PDFs e planilhas. Ele deve extrair a fatura, combiná-la com a ordem de compra, sinalizar a exceção, preparar a aprovação e encaminhar o problema para a pessoa certa somente quando for necessário julgamento. Deve então ir além disso, aprendendo com o feedback da aprovação para refinar o agente ao longo do tempo. O valor deve ser realizado sem que um funcionário adote e use um novo sistema – ele deve ser integrado à engenharia da implantação de IA.
A lição de um milhão de dólares que aprendemos é que, para projetar valor da IA em um negócio, você precisa vender a IA como infraestrutura. O software pede que o funcionário adote uma ferramenta, mas a infraestrutura muda a camada operacional por baixo do funcionário. O funcionário ainda deve saber o que aconteceu, e o proprietário do processo ainda deve ser capaz de pausar o fluxo de trabalho, alterar uma regra, aprovar uma exceção ou trazer uma pessoa de volta quando necessário. Mas o valor não deve depender de alguém se lembrar de usar a IA todos os dias.
A maior oportunidade de IA está escondida no lugar menos óbvio
É por isso que as empresas de margem baixa são a maior oportunidade de expansão de margem na IA.
Elas têm o incentivo econômico mais forte, porque pequenas melhorias na margem criam aumentos massivos de lucro. Elas têm grandes estruturas de custo intensivas em mão de obra e coordenação, que a IA é exclusivamente adequada para reduzir. E operam em setores onde se tornar apenas ligeiramente mais eficiente pode mudar a posição competitiva da empresa.
O mercado tem se concentrado em empresas de software, empresas com perfil tecnológico e trabalhadores do conhecimento porque essas empresas adotam ferramentas mais rapidamente e têm orçamentos para experimentar. Mas o maior impacto no lucro pode vir dos negócios com menos probabilidade de se descreverem como empresas de IA.
Esses não são vencedores óbvios da IA porque não parecem empresas de IA externamente. Mas é exatamente por isso que a oportunidade é tão grande.
Suas margens são estreitas porque suas operações são pesadas. Suas operações são pesadas, muitas vezes porque a mão de obra precisa ser coordenada. E a IA é a primeira tecnologia que pode remover uma quantidade significativa desse trabalho de coordenação sem exigir que toda a força de trabalho mude a forma como trabalha.
A próxima onda de vencedores da IA virá da colocação de agentes por trás dos fluxos de trabalho de empresas de margem baixa e permitindo que a economia apareça silenciosamente no modelo operacional.
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