Những người chiến thắng lớn nhất từ AI không nhất thiết phải là các công ty có nhiều kỹ sư nhất, đội ngũ dữ liệu lớn nhất, hoặc ngân sách phần mềm cao nhất.
Họ có thể là những công ty có biên lợi nhuận thấp nhất. Các nhà sản xuất, hãng vận tải đường bộ, nhà phân phối, công ty môi giới nhân sự, và các nhà điều hành dịch vụ hiện trường – những doanh nghiệp đã hoạt động với biên lợi nhuận mỏng chỉ một con số trong nhiều thập kỷ – những doanh nghiệp mà không ai gọi là công ty AI.
Chuyển đổi AI tạo ra giá trị thông qua ba đòn bẩy: doanh thu, chi phí và rủi ro. Phần lớn sự chú ý đổ dồn vào doanh thu thông qua các sản phẩm tốt hơn, bán hàng nhanh hơn và nhân viên hiệu quả hơn. Nhưng đối với các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp, đòn bẩy lớn nhất cần kéo là chi phí – khi biên lợi nhuận đã mỏng, ngay cả việc giảm nhẹ chi phí hoạt động cũng có thể tạo ra sự gia tăng lợi nhuận vượt trội.
Một công ty phần mềm hoạt động với biên lợi nhuận 30% có thể sử dụng AI để trở nên hiệu quả hơn, nhưng lợi ích về hiệu quả đó thường không làm thay đổi quỹ đạo của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp hoạt động với biên lợi nhuận 3% lại khác. Ngay cả việc giảm chi phí <1% cũng có thể dẫn đến tăng lợi nhuận >25%.
Các ngành có biên lợi nhuận thấp trong lịch sử thường bị mắc kẹt trong môi trường có biên lợi nhuận thấp mang tính cấu trúc. AI được triển khai đúng cách sẽ thay đổi phương trình đó. Nó mang đến cho các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp một cách để tấn công vào các chi phí trước đây được coi là cố định – và các công ty đi đầu có thể thu được lợi nhuận đó dưới dạng biên lợi nhuận trước khi các đối thủ cạnh tranh buộc nó phải giảm giá. Hiệu quả cuối cùng sẽ lan tỏa khắp một thị trường hàng hóa, nhưng những người đi đầu là những người tích lũy được lợi nhuận tăng thêm và thiết lập lại vị thế chi phí của mình trước phần còn lại của ngành.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ hiểu cách các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp nhất cuối cùng có thể giải quyết các chi phí phối hợp đã khiến họ bị mắc kẹt trong tình trạng biên lợi nhuận thấp về mặt cấu trúc trong nhiều thập kỷ – và tại sao các công ty đi đầu sẽ bỏ xa phần còn lại của ngành.
Các nhà cung cấp giải quyết được vấn đề này sẽ xây dựng nên những công ty trị giá hàng tỷ đô la – và các doanh nghiệp mà họ chuyển đổi sẽ là những doanh nghiệp đầu tiên thoát khỏi bẫy biên lợi nhuận.
Rào cản cấu trúc mà các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp phải đối mặt
Đối với hầu hết các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp, có những rào cản cấu trúc đã giữ họ chặt chẽ trong vị trí này. Họ thường cạnh tranh trong các thị trường hàng hóa, có sức mạnh định giá hạn chế và phải gánh chịu chi phí hoạt động lớn mà trước đây không thể giảm mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ. Bởi vì họ không thể thay đổi giá thị trường – thị trường quyết định giá, không phải công ty riêng lẻ – chi phí thực sự là đòn bẩy duy nhất họ kiểm soát.
Một phần đáng kể của cơ sở chi phí đó là lao động – và ngoài công việc thể chất, các công ty này còn phải gánh chịu chi phí phối hợp công việc đó.
Có một danh sách dài các công việc phối hợp làm xói mòn biên lợi nhuận của các công ty này theo thời gian. Ví dụ, lập lịch, điều phối, phê duyệt, xử lý ngoại lệ và vô số vòng lặp hành chính phát sinh trong các công ty thâm dụng lao động, và do đó, ăn mòn lợi nhuận của công ty. Công việc phối hợp đó chính là nơi AI có cơ hội rõ ràng nhất để tạo ra sự khác biệt cho các doanh nghiệp thâm dụng lao động, có biên lợi nhuận thấp.
Trong các loại hình công ty này, chi phí lao động thường chiếm gần 25% doanh thu. Khoảng một phần tư chi tiêu lao động này liên quan đến việc quản lý, phối hợp và quản trị công việc, tương đương với ~6% doanh thu. Đối với một công ty hoạt động với biên lợi nhuận 3%, việc giảm 10% gánh nặng phối hợp có thể cải thiện lợi nhuận lên ~20%, thay đổi toàn bộ cấu trúc lợi nhuận của doanh nghiệp.
Do đó, AI không chỉ làm cho họ hiệu quả hơn một chút. Nó mang lại cho các công ty áp dụng sớm một cơ hội để tạo ra lợi thế chi phí cấu trúc so với các đối thủ cạnh tranh – và để hoạt động như một doanh nghiệp có biên lợi nhuận thực sự cao hơn, có lẽ là lần đầu tiên.
Vấn đề là các công ty có nhiều thứ để đạt được nhất từ AI thường là những công ty ít có khả năng áp dụng nó nhất
Hầu hết các giải pháp được bán trong lĩnh vực AI doanh nghiệp ngày nay đều dựa trên giả định rằng nhân viên sẽ áp dụng một công cụ mới, sử dụng nó đúng cách và từ từ biến việc sử dụng thành giá trị được thể hiện dần trên báo cáo lãi lỗ. Xem xét rằng giả định này không đúng ngay cả trong các công ty tiên tiến về công nghệ, thì nó chỉ tệ hơn trong một công ty sản xuất, doanh nghiệp logistics hoặc bất kỳ doanh nghiệp thâm dụng lao động nào khác, nơi lực lượng lao động không quen áp dụng một sản phẩm phần mềm mới. Các doanh nghiệp này thường là những đối tượng ít nhạy cảm nhất với quản lý thay đổi.
Câu hỏi thực sự là làm thế nào để đạt được sự mở rộng biên lợi nhuận do AI thúc đẩy mà không phụ thuộc vào việc nhân viên áp dụng – hoặc ít nhất là không áp đặt các bề mặt tương tác mới. Đó là thách thức, và giải pháp của nó có thể là cơ hội trị giá nghìn tỷ đô la dễ giải quyết nhất trong AI hiện nay.
Ba bước để giải quyết thách thức biên lợi nhuận thấp trị giá nghìn tỷ đô la
1) Tìm ra chi phí phối hợp ẩn
Hầu hết mọi người nghĩ về việc tiết kiệm chi phí từ AI quá hẹp. Họ tưởng tượng việc thay thế một nhiệm vụ, giảm biên chế hoặc làm cho một nhân viên làm việc nhanh hơn. Điều đó có thể quan trọng và có thể sẽ xảy ra trong tương lai, nhưng với năng lực AI hiện tại, một phần đáng kể của cơ hội nằm ở công việc đằng sau công việc: chi phí chung cần thiết để duy trì hoạt động của con người vốn lộn xộn.
Nhân viên tuyến đầu thực hiện công việc, nhưng đằng sau việc thực hiện nhiệm vụ là một hệ thống gồm các nhà quản lý, giám sát viên, nhà phân tích, đội ngũ tài chính, đội ngũ vận hành và nhân viên văn phòng hỗ trợ, đảm bảo công việc được hoàn thành và chuyển đến đúng bộ phận trong công ty.
Lớp phối hợp đó tồn tại bởi vì công việc của con người vốn dĩ lộn xộn hơn AI. Con người tự nhiên đưa ra các phán đoán khác nhau, và mỗi người mang bối cảnh riêng của họ về công ty và nhiệm vụ hiện tại. Theo thời gian, điều này trở thành một chi phí hoạt động khổng lồ để phối hợp trong tổ chức, và do đó, lớp phối hợp xuất hiện.
Hãy lấy một công ty logistics mà chúng tôi đã làm việc cùng gần đây. Chi phí lao động hữu hình là các tài xế, nhưng công ty cũng phải trả cho cơ sở hạ tầng phối hợp xung quanh họ: đội ngũ điều phối, thay đổi tuyến đường, cập nhật cho khách hàng, khiếu nại, hóa đơn, ngoại lệ và đối chiếu văn phòng hỗ trợ. Chi phí phối hợp bổ sung đó cộng lại lên tới gần 10% doanh thu, và đó là khoản chi tiêu mà chúng tôi có thể tấn công trong quá trình chuyển đổi.
Sau khi thực hiện một số chuyển đổi khác cho các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp, chúng tôi nhận ra đây không phải là một trường hợp ngoại lệ. Mô hình tương tự xuất hiện trong logistics, sản xuất, quản lý cơ sở vật chất, dịch vụ hiện trường, môi giới nhân sự, phòng khám chăm sóc sức khỏe và các doanh nghiệp thâm dụng lao động khác, nơi dịch vụ khó tạo sự khác biệt, sức mạnh định giá bị hạn chế và hoạt động phụ thuộc vào sự phối hợp liên tục của con người. Các công ty này không thể chỉ đơn giản tăng giá để thoát khỏi vấn đề. Biên lợi nhuận của họ bị nén lại vì họ cần một lớp phối hợp lớn để cung cấp một dịch vụ tương đối hàng hóa một cách đáng tin cậy.
2) Loại bỏ việc áp dụng của nhân viên như một nút thắt cổ chai
Nếu các công ty tiên tiến về công nghệ gặp khó khăn trong việc áp dụng AI trên quy mô lớn, thì thật không thực tế khi mong đợi một kết quả khác từ lực lượng lao động phi kỹ thuật. Hầu hết các sản phẩm AI doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào sự thay đổi hành vi đó. Họ yêu cầu nhân viên mở một giao diện mới, nhớ khi nào sử dụng nó, quyết định nhiệm vụ nào nó áp dụng, và sau đó chuyển đổi đầu ra trở lại quy trình làm việc mà họ đã thực hiện. Trong thực tế, điều đó biến AI thành một nơi khác mà công việc phải diễn ra, thay vì một hệ thống thực sự loại bỏ công việc.
Đó là lý do tại sao việc áp dụng thất bại. Nhân viên không muốn một công cụ khác giúp họ làm việc. Họ muốn công việc được hoàn thành. Giải pháp lý tưởng không phải là một giao diện tốt hơn để nhân viên sử dụng, mà là một hệ thống chạy bên trong quy trình làm việc hiện tại và loại bỏ nhu cầu về hầu hết các tương tác đó ngay từ đầu.
3) Nhúng AI ở cấp độ cơ sở hạ tầng của một công ty
Điều chúng tôi nhận thấy qua các triển khai này là các triển khai AI tốt nhất biến các tác nhân thành một phần của lớp vận hành của công ty. Nó được xếp lớp trên các hệ thống, hộp thư đến, tệp tin, phê duyệt và quy trình làm việc hiện có, nơi công việc đang diễn ra hàng ngày.
Nếu tài khoản phải trả chạy qua NetSuite, email, PDF và bảng tính, thì tác nhân nên chạy trên NetSuite, email, PDF và bảng tính. Nó sẽ trích xuất hóa đơn, đối chiếu với đơn đặt hàng, đánh dấu ngoại lệ, chuẩn bị phê duyệt và chuyển vấn đề đến đúng người chỉ khi cần phán đoán. Sau đó, nó sẽ vượt ra ngoài điều đó để học hỏi từ phản hồi phê duyệt nhằm tinh chỉnh tác nhân theo thời gian. Giá trị sẽ được hiện thực hóa mà không cần nhân viên áp dụng và sử dụng một hệ thống mới – nó sẽ được tích hợp vào việc triển khai AI.
Bài học trị giá hàng triệu đô la mà chúng tôi đã học được là để tích hợp giá trị từ AI vào một doanh nghiệp, bạn cần bán AI như cơ sở hạ tầng. Phần mềm yêu cầu nhân viên áp dụng một công cụ, nhưng cơ sở hạ tầng thay đổi lớp vận hành bên dưới nhân viên. Nhân viên vẫn nên biết chuyện gì đã xảy ra, và chủ sở hữu quy trình vẫn có thể tạm dừng quy trình làm việc, thay đổi quy tắc, phê duyệt một ngoại lệ hoặc kéo một người trở lại khi cần. Nhưng giá trị không nên phụ thuộc vào việc ai đó nhớ sử dụng AI mỗi ngày.
Cơ hội AI lớn nhất đang ẩn náu ở nơi ít rõ ràng nhất
Đây là lý do tại sao các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp là cơ hội mở rộng biên lợi nhuận lớn nhất trong AI.
Họ có động lực kinh tế mạnh mẽ nhất vì những cải thiện biên lợi nhuận nhỏ tạo ra sự gia tăng lợi nhuận khổng lồ. Họ có cấu trúc chi phí lao động và phối hợp lớn mà AI có khả năng giảm một cách độc đáo. Và họ hoạt động trong các ngành mà việc trở nên hiệu quả hơn một chút có thể thay đổi vị thế cạnh tranh của công ty.
Thị trường đã tập trung vào các công ty phần mềm, doanh nghiệp tiên tiến về công nghệ và nhân viên tri thức vì các công ty đó áp dụng công cụ nhanh hơn và có ngân sách để thử nghiệm. Nhưng tác động đến lợi nhuận lớn nhất có thể đến từ các doanh nghiệp ít có khả năng tự mô tả mình là công ty AI nhất.
Đây không phải là những người chiến thắng AI rõ ràng vì nhìn bề ngoài họ không giống các công ty AI. Nhưng đó chính xác là lý do tại sao cơ hội lại lớn đến vậy.
Biên lợi nhuận của họ mỏng vì hoạt động của họ nặng nề. Hoạt động của họ nặng nề, thường là vì lao động phải được phối hợp. Và AI là công nghệ đầu tiên có thể loại bỏ một phần đáng kể công việc phối hợp đó mà không yêu cầu toàn bộ lực lượng lao động thay đổi cách họ làm việc.
Làn sóng người chiến thắng AI tiếp theo sẽ đến từ việc đặt các tác nhân đằng sau quy trình làm việc của các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp và để khoản tiết kiệm xuất hiện một cách lặng lẽ trong mô hình hoạt động.
Nếu doanh nghiệp của bạn muốn kết quả tương tự, giống như các khách hàng sản xuất và logistics khác của chúng tôi đã thấy mức tăng biên lợi nhuận 8 chữ số, hãy tìm chúng tôi tại varickagents.com
