Os maiores vencedores da IA não precisam ser as empresas com mais engenheiros, as maiores equipes de dados ou os maiores orçamentos de software.
Eles podem ser as empresas com as margens mais baixas. Os fabricantes, transportadoras, distribuidores, agências de recrutamento e operadores de serviços de campo que operam com margens apertadas de um dígito há décadas – os negócios que ninguém chamaria de empresas de IA.
A transformação pela IA cria valor por meio de três alavancas: receita, custo e risco. A maior parte da atenção foi para a receita, por meio de produtos melhores, vendas mais rápidas e funcionários mais produtivos. Mas para negócios de margem baixa, a maior alavanca a ser puxada 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 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 historicamente ficaram presas em ambientes estruturais de margem baixa. A IA implementada corretamente muda essa equação. Ela dá aos negócios 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 a preços mais baixos. A eficiência se espalha por um mercado commoditizado eventualmente, mas os primeiros a se mover são os que embolsam o aumento nos lucros e redefinem sua posição de custo à frente da concorrência.
Ao final deste artigo, você deve entender como os negócios de margem mais baixa podem finalmente atacar os custos de coordenação que os mantiveram estruturalmente com margens baixas por décadas – e por que as empresas que agirem primeiro se distanciarão do resto de sua indústria.
Os provedores que resolverem isso construirão empresas de bilhões de dólares – e os negócios que transformarem serão os primeiros a escapar da armadilha da margem.
As barreiras estruturais que as empresas de margem baixa enfrentam
Para a maioria dos negócios de margem baixa, existiam barreiras estruturais que os mantinham presos nessa posição. Eles geralmente competem em mercados commoditizados, têm poder de precificação limitado e possuem 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 corroem 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 lucros de uma empresa. Esse trabalho de coordenação é onde a IA tem a oportunidade mais clara de fazer a diferença para negócios de margem baixa e intensivos em mão de obra.
Nesses tipos de empresas, os custos trabalhistas 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 precocemente a chance de abrir uma vantagem estrutural de custo sobre seus concorrentes – e 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 muitas vezes as menos capazes de adotá-la
A maioria das soluções vendidas em IA empresarial hoje 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 forte cultura tecnológica, é pior ainda dentro de uma empresa de manufatura, logística ou qualquer outra empresa com uso intensivo de mão de obra, onde a força de trabalho não está acostumada a adotar um novo produto de software. Esses negócios são muitas vezes 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 da margem baixa de trilhão de dólares
1) Encontre o custo de coordenação oculto
A maioria das pessoas pensa na redução de custos da IA de forma muito restrita. Elas imaginam substituir uma tarefa, reduzir o quadro de funcionários ou tornar um funcionário mais rápido. Isso pode importar e provavelmente acontecerá no futuro, mas com as capacidades atuais da IA, uma parte significativa da oportunidade é o trabalho por trás do trabalho: a sobrecarga necessária para manter operações humanas confusas em andamento.
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 diferentes, 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 emerge.
Veja o exemplo de uma empresa de logística com a qual trabalhamos recentemente. O custo de mão de obra visível eram os motoristas, mas a empresa também pagava pela infraestrutura de coordenação ao redor deles: equipes de despacho, alterações de rota, atualizações para clientes, sinistros, faturas, exceções e reconciliação de back-office. Essa despesa adicional de coordenação somava quase 10% da receita, e foi o gasto que conseguimos atacar na transformação.
Depois de realizar várias outras transformações para negócios 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) Elimine a adoção pelo funcionário como um gargalo
Se empresas com forte cultura tecnológica têm dificuldade em obter adoção de IA em grande 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 aos funcionários que 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 funcione 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 nessas implementações é que as melhores implantações de IA tornam os agentes parte da camada operacional da empresa. Ela é colocada sobre os sistemas, caixas de entrada, arquivos, aprovações e fluxos de trabalho existentes onde o trabalho já acontece hoje.
Se o contas a pagar funciona através de NetSuite, e-mail, PDFs e planilhas, o agente deve funcionar através de NetSuite, e-mail, PDFs e planilhas. Ele deve extrair a fatura, combiná-la com o pedido de compra, sinalizar a exceção, preparar a aprovação e encaminhar o problema para a pessoa certa somente quando o julgamento for necessário. Deve então ir além disso, aprendendo com o feedback de 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 implantação de IA.
A lição de milhões de dólares que aprendemos é que, para integrar o 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 abaixo do funcionário. O funcionário ainda deve saber o que aconteceu, e o dono 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 da IA está escondida no lugar menos óbvio
É por isso que os negócios de margem baixa são a maior oportunidade de expansão de margem na IA.
Eles têm o incentivo econômico mais forte, porque pequenas melhorias na margem criam aumentos massivos de lucro. Eles têm grandes estruturas de custo intensivas em mão de obra e coordenação que a IA é particularmente adequada para reduzir. E operam em indústrias onde se tornar ligeiramente mais eficiente pode mudar a posição competitiva da empresa.
O mercado se concentrou em empresas de software, empresas com forte cultura tecnológica 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 que são menos propensos a se descrever como empresas de IA.
Estes não são vencedores óbvios da IA porque não se parecem com empresas de IA do lado de fora. Mas é exatamente por isso que a oportunidade é tão grande.
Suas margens são apertadas 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 nos fluxos de trabalho de negócios de margem baixa e deixando as economias aparecerem silenciosamente no modelo operacional.
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