Yapay zekanın en büyük kazananları, en çok mühendise, en büyük veri ekiplerine veya en yüksek yazılım bütçelerine sahip şirketler olmak zorunda değil.
En düşük marjlara sahip şirketler olabilirler. Onlarca yıldır tek haneli düşük marjlarla çalışan üreticiler, kamyon taşımacılığı firmaları, distribütörler, insan kaynakları şirketleri ve saha hizmeti operatörleri – kimsenin asla yapay zeka şirketi olarak adlandırmayacağı işletmeler.
Yapay zeka dönüşümü, üç kaldıraç aracılığıyla değer yaratır: gelir, maliyet ve risk. İlginin çoğu, daha iyi ürünler, daha hızlı satışlar ve daha üretken çalışanlar yoluyla gelire odaklandı. Ancak düşük marjlı işletmeler için çekilmesi gereken en büyük kaldıraç maliyettir – kar marjları zaten inceyken, faaliyet giderlerindeki küçük azalmalar bile kazançta orantısız bir artış yaratabilir.
%30 marjla çalışan bir yazılım şirketi, daha verimli olmak için yapay zekayı kullanabilir, ancak bu verimlilik artışı genellikle işin gidişatını değiştirmez. %3 marjla çalışan bir işletme farklıdır. %1'in altındaki bir maliyet düşüşü bile %25'in üzerinde kar artışına yol açabilir.
Düşük marjlı endüstriler tarihsel olarak yapısal, düşük marjlı ortamlarda sıkışıp kalmıştır. Düzgün bir şekilde uygulanan yapay zeka bu denklemi değiştirir. Düşük marjlı işletmelere, daha önce kalıcı olarak kabul edilen maliyetlere saldırmanın bir yolunu sunar ve ilk hamle yapan şirketler, rakipler bu avantajı tekrar daha düşük fiyatlara zorlamadan önce bu kazancı marj olarak yakalayabilir. Verimlilik, metalaşmış bir pazarda eninde sonunda yayılır, ancak ilk hareket edenler, kazanç artışını bankaya koyan ve maliyet pozisyonlarını rakiplerinin önünde sıfırlayanlardır.
Bu makalenin sonunda, en düşük marjlı işletmelerin, onlarca yıldır yapısal olarak düşük marjlı kalmalarına neden olan koordinasyon maliyetlerine nasıl sonunda saldırabileceğini ve neden ilk hamle yapan şirketlerin sektörlerinin geri kalanından sıyrılacağını anlamalısınız.
Bunu çözen sağlayıcılar milyar dolarlık şirketler kuracak – ve dönüştürdükleri işletmeler, marj tuzağından ilk kaçanlar olacak.
Düşük marjlı şirketlerin karşılaştığı yapısal engeller
Çoğu düşük marjlı işletme için, onları bu konumda kilitli tutan yapısal engeller vardı. Genellikle metalaşmış pazarlarda rekabet ederler, sınırlı fiyatlandırma gücüne sahiptirler ve hizmet kalitesinden ödün vermeden daha önce azaltılması imkansız olan büyük işletme maliyeti tabanları taşırlar. Piyasa fiyatını hareket ettiremedikleri için – fiyatı bireysel şirket değil, piyasa belirler – maliyet etkin bir şekilde kontrol ettikleri tek kaldıraçtır.
Bu maliyet tabanının önemli bir kısmı işçiliktir – ve fiziksel işin kendisinin ötesinde, bu şirketler aynı zamanda bunu koordine etmenin maliyetini de taşırlar.
Zamanla bu şirketlerin marjını aşındıran uzun bir koordinasyon işi listesi vardır. Örneğin, planlama, sevkıyat, onaylar, istisna yönetimi ve sayısız idari döngü, emek yoğun şirketler tarafından üstlenilir ve bu nedenle şirketin alt satırını kemirir. Yapay zekanın emek yoğun, düşük marjlı işletmeler için ibreyi hareket ettirme konusunda en net fırsata sahip olduğu yer, bu koordinasyon işidir.
Bu tür şirketlerde, işçilik maliyetleri genellikle gelirin yaklaşık %25'ini oluşturur. Bu işçilik harcamasının kabaca dörtte biri, işi yönetmeye, koordine etmeye ve idare etmeye bağlıdır ve bu da gelirin ~%6'sına denk gelir. %3 marjla faaliyet gösteren bir şirket için, koordinasyon yükünü %10 hafifletmek, kazancı ~%20 artırabilir ve işletmenin tüm kazanç profilini değiştirebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka onları sadece biraz daha verimli kılmaz. Onu erken benimseyen şirketlere, rakiplerine karşı yapısal bir maliyet avantajı açma ve belki de ilk kez gerçekten daha yüksek marjlı bir işletme olarak çalışma şansı verir.
Sorun şu ki, yapay zekadan en çok kazanacak şirketler genellikle onu benimseme konusunda en az yetenekli olanlardır
Bugün kurumsal yapay zekada satılan çözümlerin çoğu, çalışanların yeni bir araç benimseyeceği, onu doğru kullanacağı ve kullanımı yavaş yavaş Kâr-Zarar tablosunda gerçekleşen değere dönüştüreceği varsayımına sahiptir. Bu varsayımın teknoloji odaklı şirketlerin içinde bile geçerli olmadığı düşünülürse, işgücünün yeni bir yazılım ürünü benimsemeye alışık olmadığı bir üretim şirketi, lojistik işletmesi veya diğer herhangi bir emek yoğun şirketin içinde durum daha da kötüdür. Bu işletmeler genellikle değişim yönetimine en az duyarlı olanlardır.
Asıl soru, çalışanların benimsemesine güvenmeden – ya da en azından yeni etkileşim yüzeyleri dayatmadan – yapay zeka odaklı marj genişlemesinin nasıl elde edileceğidir. İşte zorluk budur ve çözümü, yapay zekada şu anda ele alınabilir en büyük trilyon dolarlık fırsat olabilir.
Trilyon dolarlık düşük marj sorununu çözmek için üç adım
1) Gizli koordinasyon maliyetini bulun
Çoğu insan yapay zeka maliyet tasarruflarını çok dar düşünür. Bir görevi değiştirmeyi, personel sayısını azaltmayı veya bir çalışanı daha hızlı hale getirmeyi hayal ederler. Bu önemli olabilir ve muhtemelen gelecekte olacaktır, ancak yapay zeka yeteneklerinin bugün olduğu yerde, fırsatın önemli bir parçası işin arkasındaki iştir: dağınık insan operasyonlarını yürütmek için gereken genel gider.
Ön saflardaki çalışan işi yapar, ancak görevin yürütülmesinin arkasında, işin tamamlanmasını ve şirkette doğru bölüme yönlendirilmesini sağlayan bir yöneticiler, denetçiler, analistler, finans ekipleri, operasyon ekipleri ve arka ofis personeli sistemi vardır.
Bu koordinasyon katmanı, insan işinin doğası gereği yapay zekadan daha dağınık olması nedeniyle vardır. İnsanlar doğal olarak farklı şekilde yargı kararları alır ve her kişi şirket ve eldeki görev hakkında kendi bağlamını taşır. Zamanla bu, organizasyon içinde koordine etmek için büyük bir işletme maliyeti haline gelir ve böylece koordinasyon katmanı ortaya çıkar.
Yakın zamanda birlikte çalıştığımız bir lojistik şirketini ele alalım. Görünür işçilik maliyeti sürücülerdi, ancak şirket aynı zamanda etraflarındaki koordinasyon altyapısı için de ödeme yapıyordu: sevk ekipleri, rota değişiklikleri, müşteri güncellemeleri, talepler, faturalar, istisnalar ve arka ofis mutabakatı. Bu ek koordinasyon gideri, gelirin neredeyse %10'una ulaştı ve dönüşümde saldırabildiğimiz harcama haline geldi.
Düşük marjlı işletmeler için birkaç dönüşüm daha yaptıktan sonra, bunun bir uç vaka olmadığını fark ettik. Aynı model; lojistik, üretim, tesis yönetimi, saha hizmetleri, personel temini, sağlık klinikleri ve hizmetin farklılaştırılmasının zor olduğu, fiyatlandırma gücünün sınırlı olduğu ve operasyonun sürekli insan koordinasyonuna bağlı olduğu diğer emek yoğun işletmelerde ortaya çıkıyor. Bu şirketler sorundan kaçmak için basitçe fiyatları yükseltemezler. Nispeten metalaşmış bir hizmeti güvenilir bir şekilde sunmak için büyük bir koordinasyon katmanına ihtiyaç duyduklarından marjları sıkışık kalır.
2) Çalışan benimsemesini bir darboğaz olarak ortadan kaldırın
Teknoloji odaklı şirketler büyük ölçekli yapay zeka benimsemekte zorlanıyorsa, teknik olmayan bir işgücü için farklı bir sonuç beklemek gerçekçi değildir. Çoğu kurumsal yapay zeka ürünü hala bu davranış değişikliğine bağlıdır. Çalışanlardan yeni bir arayüz açmalarını, ne zaman kullanacaklarını hatırlamalarını, hangi görevler için geçerli olduğuna karar vermelerini ve ardından çıktıyı zaten yapmakta oldukları iş akışına geri çevirmelerini isterler. Pratikte bu, yapay zekayı işi ortadan kaldıran bir sistem yerine, işin yapılması gereken başka bir yer haline getirir.
Bu nedenle benimseme başarısız olur. Çalışanlar, işi yapmalarına yardımcı olacak başka bir araç istemezler. İşin yapılmasını isterler. İdeal çözüm, çalışanların kullanması için daha iyi bir arayüz değil, mevcut iş akışının içinde çalışan ve bu etkileşimin çoğuna olan ihtiyacı ortadan kaldıran bir sistemdir.
3) Yapay zekayı bir şirketin altyapı seviyesine yerleştirin
Bu dağıtımlar genelinde bulduğumuz şey, en iyi yapay zeka dağıtımlarının ajanları şirketin işletme katmanının bir parçası haline getirmesidir. Mevcut sistemlerin, gelen kutularının, dosyaların, onayların ve işin bugün zaten gerçekleştiği iş akışlarının üzerine katmanlanır.
Borç hesapları NetSuite, e-posta, PDF'ler ve e-tablolar üzerinden yürüyorsa, ajan NetSuite, e-posta, PDF'ler ve e-tablolar üzerinde çalışmalıdır. Faturayı çıkarmalı, satın alma siparişiyle eşleştirmeli, istisnayı işaretlemeli, onayı hazırlamalı ve yalnızca muhakeme gerektiğinde sorunu doğru kişiye yönlendirmelidir. Daha sonra bunun ötesine geçerek, zamanla ajanı iyileştirmek için onay geri bildiriminden öğrenmelidir. Değer, bir çalışanın yeni bir sistemi benimsemesi ve kullanması olmadan gerçekleşmelidir – yapay zeka dağıtımına mühendislikle dahil edilmelidir.
Öğrendiğimiz milyon dolarlık ders, yapay zekadan bir işletmeye değer katmak için yapay zekayı altyapı olarak satmanız gerektiğidir. Yazılım, çalışandan bir araç benimsemesini ister, ancak altyapı, çalışanın altındaki işletme katmanını değiştirir. Çalışan yine de ne olduğunu bilmeli ve süreç sahibi yine de iş akışını duraklatabilmeli, bir kuralı değiştirebilmeli, bir istisnayı onaylayabilmeli veya gerektiğinde bir kişiyi geri çekebilmelidir. Ancak değer, birinin yapay zekayı her gün kullanmayı hatırlamasına bağlı olmamalıdır.
En büyük yapay zeka fırsatı en az belirgin yerde saklanıyor
Bu nedenle düşük marjlı işletmeler, yapay zekadaki en büyük marj genişleme fırsatıdır.
En güçlü ekonomik teşvike sahiptirler çünkü küçük marj iyileştirmeleri büyük kar artışları yaratır. Yapay zekanın azaltmak için benzersiz bir şekilde uygun olduğu büyük işçilik ve koordinasyon yoğun maliyet yapılarına sahiptirler. Ve biraz daha verimli olmanın şirketin rekabetçi konumunu değiştirebileceği endüstrilerde faaliyet gösterirler.
Piyasa, yazılım şirketlerine, teknoloji odaklı kuruluşlara ve bilgi çalışanlarına odaklanmıştır çünkü bu şirketler araçları daha hızlı benimser ve deney yapmak için bütçelere sahiptir. Ancak en büyük kar etkisi, kendilerini yapay zeka şirketleri olarak tanımlama olasılığı en düşük olan işletmelerden gelebilir.
Bunlar bariz yapay zeka kazananları değildir çünkü dışarıdan yapay zeka şirketlerine benzemezler. Ancak fırsatın bu kadar büyük olmasının nedeni tam olarak budur.
Marjları incedir çünkü operasyonları ağırdır. Operasyonları genellikle işgücünün koordine edilmesi gerektiği için ağırdır. Ve yapay zeka, tüm işgücünün çalışma şeklini değiştirmesini gerektirmeden bu koordinasyon işinin önemli bir miktarını kaldırabilen ilk teknolojidir.
Bir sonraki yapay zeka kazananları dalgası, ajanları düşük marjlı işletmelerin iş akışlarının arkasına koyarak ve tasarrufların işletme modelinde sessizce ortaya çıkmasına izin vererek gelecek.
İşletmeniz, 8 haneli marj artışları gören diğer üretim ve lojistik müşterilerimize benzer sonuçlar istiyorsa, bizi varickagents.com adresinde bulabilirsiniz.
