द्वारा Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
जबकि AI लागत में कमी और प्रक्रिया सुधार के लिए महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करता है, पैनलिस्ट इस बात पर सहमत हुए कि निष्पादन जोखिम, जिसमें श्रम पुन: परिनियोजन चुनौतियां और 'AI कर' शामिल हैं, महत्वपूर्ण बाधाएं पेश करते हैं। आम सहमति यह है कि जबकि AI अल्पावधि में प्रभावशाली परिणाम दे सकता है, इन लाभों को दीर्घकालिक रूप से बनाए रखना ही वास्तविक चुनौती है।
जोखिम: 'निष्पादन अंतर' और 'ज़ोंबी दक्षता' का जोखिम, जहां कंपनियां कार्यों को स्वचालित करने के बाद श्रम को पुन: तैनात करने में विफल रहती हैं, जिससे मार्जिन संपीड़न होता है।
अवसर: मालिकाना प्रक्रिया AI मोज़ और शुरू से अंत तक प्रक्रिया डिजाइन, जो टिकाऊ लागत में कमी और ROIC अंतर प्रदान कर सकता है।
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एआई से स्थायी लागत लाभ बनाने के चार तरीके
पॉल गोयडन
4 मिनट पढ़ने में
दो दशकों से अधिक समय से विभिन्न उद्योगों की कंपनियों को लागत परिवर्तनों पर सलाह देने के बाद, मैंने देखा है कि एआई और एजेंटिक सिस्टम व्यवसाय करने की अर्थव्यवस्था को फिर से आकार दे रहे हैं, क्योंकि एक बढ़ती हुई खाई उभरी है। यह स्पष्ट है कि अधिकांश कंपनियां अभी भी एआई पायलटों को मुनाफे में बदलने के लिए संघर्ष करती हैं। फिर भी, कुछ कंपनियां सफल हो रही हैं, आंशिक रूप से अपने एआई और लागत-कटौती के प्रयासों को जोड़कर।
एक हालिया बीसीजी विश्लेषण में, एआई लीडरों के इस समूह ने अपने साथियों की तुलना में 3 गुना अधिक लागत में कटौती, 1.6 गुना अधिक ईबीआईटी मार्जिन और 2.7 गुना अधिक निवेशित पूंजी पर रिटर्न दिया। वे पारदर्शिता बढ़ाकर, तेजी से निर्णय लेने में सक्षम होकर और विकास और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए पूंजी को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करके अन्य लाभ भी पैदा कर रहे हैं।
उस तरह से, ये कंपनियां एआई से अपने लागत लाभ को बढ़ा रही हैं और समग्र प्रदर्शन में सुधार कर रही हैं। वे दिखाते हैं कि क्या संभव है और दूसरों के लिए पकड़ने के तरीके के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
चुनौतियों को दूर करना
हम एआई के आसपास बनाए गए लागत कार्यक्रमों में कुछ सामान्य चुनौतियों को देखते हैं:
बहुत सारे खंडित पहल, पर्याप्त पैमाना नहीं। कई कंपनियां हर जगह एआई प्रयोग चलाती हैं और स्पष्ट प्राथमिकताओं की कमी होती है। वे अपने प्रयासों को कमजोर करते हैं और उन क्षेत्रों में एआई लागू करते हैं जहां इसका सबसे बड़ा प्रभाव नहीं हो सकता है।
डेटा और प्रौद्योगिकी के साथ मूलभूत मुद्दे। सफल एआई पायलटों को बढ़ाना मुश्किल हो सकता है। संगठनों के पास अक्सर सही आईटी या डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर नहीं होता है, और कंपनी-व्यापी कार्यान्वयन के लिए परीक्षण और लचीलापन आवश्यकताएं एक अलग पहल के लिए होने वाली आवश्यकताओं की तुलना में बहुत अधिक जटिल होती हैं।
प्रशिक्षण और प्रतिभा को अपस्किलिंग पर अपर्याप्त ध्यान। कर्मचारी कभी-कभी एक नई एआई पहल को अनदेखा करते हैं, अक्सर इसलिए कि उनके पास नए उपकरणों का उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल और क्षमताएं नहीं होती हैं।
वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करने में विफलता। एक विशिष्ट एआई कार्यान्वयन में, 10% मूल्य एल्गोरिदम से आता है, और 20% प्रौद्योगिकी और डेटा से आता है। शेष 70% मूल्य प्रक्रिया परिवर्तन के प्रबंधन से आता है - मुख्य रूप से वर्कस्ट्रीम और प्रक्रियाओं को एंड-टू-एंड फिर से डिज़ाइन करने से।
वित्तीय मूल्य में दक्षता लाभों को बदलने में असमर्थता। तब भी जब संगठन एआई के साथ दक्षता में सुधार करते हैं, तो वे लाभ अक्सर पी एंड एल को प्रभावित करने से पहले ही गायब हो जाते हैं।
सफलता के लिए चार-भाग योजना
इन चुनौतियों को दूर करने के लिए, अग्रणी कंपनियां पारंपरिक लागत लीवर की एक जानबूझकर अनुक्रम में एआई को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। उनका लक्ष्य चार प्रमुख प्राथमिकताओं के माध्यम से तुरंत और व्यवस्थित रूप से परिणाम देना है।
यात्रा को निधि देने के लिए सिद्ध अनुप्रयोगों से शुरुआत करें। हर व्यवसाय इकाई और फ़ंक्शन में एआई को एम्बेड करने के लिए दौड़ने के बजाय, कंपनियों को अपेक्षाकृत परिपक्व समाधानों का उपयोग करके परियोजनाओं की एक छोटी संख्या से शुरू करना चाहिए जो त्वरित परिणाम देते हैं।
प्रोक्योरमेंट एक अच्छा विकल्प है। यह अक्सर कंपनी के खर्च का एक बड़ा हिस्सा दर्शाता है, लेनदेन अपेक्षाकृत सीधे होते हैं, संभावित मुद्दों की सीमा छोटी होती है, और सिद्ध एआई समाधान प्रदर्शन में सुधार के लिए पहले से ही उपलब्ध हैं। उदाहरण के लिए, जब कंपनियां एआई का उपयोग अपने आपूर्ति आधार को अनुकूलित करने, मूल्य निर्धारण को मानकीकृत करने और छूट के लिए बातचीत करने के लिए करती हैं, तो वे अक्सर तीन से छह महीनों में 5% से 25% की बचत कर सकती हैं।
अन्य क्षेत्रों में जहां एआई एप्लिकेशन तेजी से परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, उनमें मार्केटिंग एनालिटिक्स, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, ग्राहक सेवा केंद्र, उत्पाद विकास, वित्त और बिक्री टीमों के लिए फील्ड सपोर्ट शामिल हैं।
अधिक प्रभाव के लिए वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं को फिर से आविष्कार करें। एआई को मौजूदा प्रक्रियाओं पर लागू किया जा सकता है, लेकिन वास्तविक मूल्य वर्कस्ट्रीम को अनुकूलित और फिर से डिज़ाइन करने से आता है। लक्ष्य विभागों और कार्यों में डेटा प्रवाह को एकीकृत करना है, दक्षता में नाटकीय रूप से वृद्धि करने के लिए डिजिटल और एआई तकनीकों का लाभ उठाना है। यह एक बड़ा प्रयास है, और एक जगह जहां कंपनियां कभी-कभी कठिनाई को कम आंकती हैं, खासकर उन प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करने में जो कार्यात्मक सीमाओं को पार करती हैं।
उस जटिलता के कारण, एक स्मार्ट दृष्टिकोण एक प्रक्रिया के साथ शुरू करना है और इसे शुरू से अंत तक, संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में डिज़ाइन करना है। यह कंपनियों को उत्पादकता, दक्षता और मूल्य निर्माण में अभूतपूर्व लाभ उत्पन्न करने के रास्ते पर ले जाता है।
सही परिस्थितियों में एजेंटिक एआई लागू करें। एआई एजेंट ऐसे सिस्टम हैं जो अवलोकन, योजना और स्वायत्त रूप से कार्य कर सकते हैं, अंतर्दृष्टि प्रदान करने के बजाय। यह प्रमुख लागत में कटौती को सक्षम कर सकता है, खासकर एचआर, वित्त, ग्राहक सेवा और आईटी जैसे कार्यों में। लेकिन एजेंटों का उपयोग सही तरीके से करना महत्वपूर्ण है।
बहुत सीधी प्रक्रियाओं के लिए, बुनियादी स्वचालन समाधान पर्याप्त हैं। उन क्षेत्रों में जहां सख्त नियामक आवश्यकताएं हैं, मानव निरीक्षण एक आवश्यकता है। एजेंटिक एआई अनुप्रयोगों के लिए मीठा स्थान जटिल प्रक्रियाओं और वातावरण में है जहां जोखिम जोखिम और नैतिक या शासन संवेदनशीलता अपेक्षाकृत कम है।
मूल्य को कठोरता से ट्रैक करें। शायद सबसे महत्वपूर्ण कदम पी एंड एल में बॉटम-लाइन प्रभाव से संबंधित एआई-संबंधित दक्षता को जोड़ना है। इसमें विशिष्ट मेट्रिक्स, समयसीमा और अनुमानित आरओआई के साथ एक स्पष्ट व्यवसाय योजना बनाना शामिल है। इसके अलावा, टीमों को यह तय करने के लिए रणनीतिक निर्णय लेने की आवश्यकता है कि मुक्त-अप स्टाफ समय को कैसे पुन: आवंटित किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि एआई किसी विशिष्ट गतिविधि की दक्षता में 15% सुधार करता है, तो उस कार्य का समर्थन करने वाली टीमें या तो दुबली स्टाफिंग स्तरों के साथ काम कर सकती हैं या अन्य मूल्य-निर्माण गतिविधियों की ओर अतिरिक्त क्षमता को पुनर्निर्देशित कर सकती हैं। प्रबंधक कर्मचारियों को मनोबल में सुधार करने के लिए उस समय वापस देने का भी निर्णय ले सकते हैं। इसे कैसे भी संभाला जाए, वरिष्ठ नेतृत्व टीमों को इन निहितार्थों पर विचार करना चाहिए।
इन चार उपायों को लागू करके, कंपनियां अपने लागत प्रयासों के साथ एआई को एकीकृत कर सकती हैं और एक स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ का निर्माण कर सकती हैं।
फोर्ट्यून.कॉम पर टिप्पणी टुकड़ों में व्यक्त की गई राय पूरी तरह से उनके लेखकों के विचार हैं और जरूरी नहीं कि फोर्ट्यून की राय और विश्वासों को दर्शाएं।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"निवेशकों के लिए प्राथमिक जोखिम AI से अस्थायी दक्षता लाभ को प्रतिस्पर्धी लाभ में स्थायी वृद्धि के रूप में गलत समझना है, खासकर जब उन लाभों को बढ़ते तकनीकी ऋण और बुनियादी ढांचे की लागत से ऑफसेट किया जाता है।"
लेख सही ढंग से पहचानता है कि AI मूल्य 70% प्रक्रिया पुन: इंजीनियरिंग है, न कि केवल मॉडल परिनियोजन। हालांकि, यह 'AI कर' को अनदेखा करता है - क्लाउड कंप्यूट और विशेष प्रतिभा के लिए आवश्यक Opex में भारी वृद्धि, जो अक्सर अंतर्निहित मार्जिन संपीड़न को छुपाती है। जबकि नेताओं को 1.6x उच्च EBIT दिखाई देता है, यह संभवतः उत्तरजीविता पूर्वाग्रह है; विरासत IT स्टैक को ओवरहाल करने की पूंजी वाली कंपनियां पहले से ही उच्च-प्रदर्शनकर्ता हैं। वास्तविक जोखिम 'दक्षता जाल' है: सिकुड़ते या स्थिर व्यापार मॉडल को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करना, न कि नए राजस्व स्रोत बनाना। निवेशकों को मालिकाना डेटा मोज़ वाले फर्मों की तलाश करनी चाहिए, न कि केवल उन लोगों की जो खरीद लागत में कटौती के लिए ऑफ-द-शेल्फ एजेंटों का उपयोग कर रहे हैं।
यदि AI वास्तव में खरीद लागत में 5-25% की कमी लाता है, तो परिणामी मार्जिन विस्तार से पिछड़ने वाले औद्योगिक फर्मों के लिए एक महत्वपूर्ण मूल्यांकन री-रेटिंग हो सकती है, यहां तक कि शीर्ष-पंक्ति वृद्धि के बिना भी।
"लेख की चार-चरणीय योजना, हालांकि तार्किक है, BCG जैसे प्रबंधन परामर्शदाताओं के लिए अतिरिक्त मूल्य लाती है क्योंकि उद्यम प्रक्रिया डिजाइन और स्केलिंग के कठिन यार्ड को आउटसोर्स करते हैं।"
गोयदान का BCG-समर्थित ढांचा समझदारी से खरीद AI (3-6 महीनों में 5-25% बचत) जैसे त्वरित जीत को प्राथमिकता देता है ताकि व्यापक पुनर्कल्पना को वित्त पोषित किया जा सके, जहां 70% मूल्य शुरू से अंत तक प्रक्रिया डिजाइन में निहित है - एक कुख्यात रूप से चिपचिपी क्रॉस-फंक्शनल चुनौती जिसे यहां नजरअंदाज किया गया है। नेताओं की 3x लागत कटौती और 2.7x ROIC प्रभावशाली हैं लेकिन व्यापक डेटा/इंफ्रा बाधाओं और प्रतिभा अंतराल के बीच संभवतः शीर्ष-डेसिल उत्तरजीवी हैं। नियामक जोखिमों को देखते हुए एजेंटिक AI का 'स्वीट स्पॉट' संकीर्ण लगता है। कठोरता से ट्रैक किए गए P&L लिंक महत्वपूर्ण हैं, या लाभ समाप्त हो जाएंगे। यह सेटअप जटिलता का मार्गदर्शन करने वाले परामर्शदाताओं की ओर मांग को निर्देशित करता है।
BCG जैसे परामर्शदाता पहले भी परिवर्तन को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर चुके हैं, लेकिन अधिकांश लागत कार्यक्रम प्रारंभिक लाभ के बाद निष्पादन थकान और सांस्कृतिक विरोध के कारण फीके पड़ जाते हैं, जिससे फर्मों को उच्च शुल्क मिल सकता है लेकिन कोई स्थायी ROI नहीं।
"AI लागत लाभ वास्तविक है लेकिन प्रौद्योगिकी के बजाय संगठनात्मक परिवर्तन प्रबंधन द्वारा बाधित है - और लेख BCG के सर्वश्रेष्ठ ग्राहकों के साथ क्या उद्योग-व्यापी रूप से दोहराया जा सकता है, इसे भ्रमित करता है।"
यह रणनीति के रूप में प्रस्तुत एक सलाहकार की प्लेबुक है - उपयोगी लेकिन अतिरंजित। लेख सही ढंग से पहचानता है कि 70% AI मूल्य प्रक्रिया डिजाइन से आता है, न कि एल्गोरिदम से, जो ईमानदार है। लेकिन 'AI नेता' 3x लागत में कमी और 1.6x EBIT मार्जिन प्रदान करते हैं? वह BCG का अपना ग्राहक नमूना है, जो संभवतः उत्तरजीविता-पक्षपाती और पीछे की ओर देख रहा है। वास्तविक जोखिम: अधिकांश कंपनियां चरण 1-3 को योग्यतापूर्वक निष्पादित करेंगी लेकिन चरण 4 में विफल रहेंगी - वास्तव में मुक्त श्रम मूल्य पर कब्जा करना। स्टाफ पुन: परिनियोजन शायद ही कभी होता है; हेडकाउंट कटौती का विरोध होता है; मनोबल को नुकसान से लाभ कम हो जाता है। खरीद उदाहरण (3-6 महीनों में 5-25% बचत) चेरी-पिकेड है; अधिकांश कार्यों में वह स्पष्टता नहीं होती है। यह AI की *संभावना* पर तेजी से पढ़ता है, निष्पादन संभावनाओं पर नहीं।
यदि 70% मूल्य के लिए प्रक्रिया डिजाइन की आवश्यकता होती है और अधिकांश कंपनियां पहले से ही पारंपरिक प्रक्रिया परिवर्तन में विफल रही हैं, तो यह क्यों मानें कि AI निष्पादन क्षमता को बदल देगा? लेख इन 'प्रमुख कंपनियों' के वास्तव में परिचालन रूप से भिन्न होने का कोई सबूत नहीं देता है - वे बस बेहतर लागत लेखांकन कर सकते हैं।
"टिकाऊ AI-संचालित लागत लाभ के लिए केवल प्रौद्योगिकी के बजाय शुरू से अंत तक प्रक्रिया डिजाइन और मजबूत शासन की आवश्यकता होती है; इसके बिना, ROI कम रहेगा और प्रतिस्पर्धी अंतराल बंद हो जाएंगे।"
लेख का तर्क है कि AI-संचालित लागत में कमी चार लीवरों के माध्यम से एक स्थायी लाभ प्रदान कर सकती है: सिद्ध ऐप्स से शुरू करें, वर्कफ़्लो को नया रूप दें, सुरक्षित होने पर एजेंटिक AI तैनात करें, और मूल्य को कठोरता से ट्रैक करें। यह एक BCG अध्ययन का हवाला देता है जिसमें दावा किया गया है कि नेता साथियों की तुलना में लगभग 3 गुना लागत में कमी, 1.6 गुना EBIT मार्जिन और 2.7 गुना ROIC प्राप्त करते हैं, जो स्थायित्व का संकेत देता है। फिर भी कठिन हिस्सा बना हुआ है: डेटा तैयारी, शासन, खंडित पायलट, और शुरू से अंत तक कार्यों में प्रक्रियाओं को फिर से डिजाइन करने से मूल्य का थोक। 3-6 महीनों में 5-25% खरीद बचत के बारे में आशावाद अतिरंजित हो सकता है; एजेंटिक AI नियामक और मनोबल जोखिम पेश करता है। जैसे-जैसे प्रतिद्वंद्वी अंतर को कम करते हैं, ROI समय-सीमा बढ़ सकती है।
सबसे मजबूत प्रतिवाद यह है कि BCG के आंकड़े सिद्ध शासन और पैमाने वाले एक चयनित समूह से आते हैं; यदि अधिक फर्म उस प्लेबुक को दोहरा सकती हैं और संगठनात्मक परिवर्तन के माध्यम से आगे बढ़ सकती हैं, तो लागत लाभ टिकाऊ हो सकता है।
"क्लाउड Opex को बढ़ाते हुए हेडकाउंट में कमी को निष्पादित करने में विफलता से वादा किए गए EBIT विस्तार के बजाय मार्जिन संपीड़न होगा।"
क्लाउड की 'AI कर' के दूसरे क्रम के प्रभाव को याद करते हुए, क्लाउड की 'निष्पादन अंतर' को उजागर करना सही है, जिसका उल्लेख जेमिनी ने किया है। यदि कंपनियां श्रम को पुन: तैनात करने में विफल रहती हैं, तो वे न केवल मूल्य पर कब्जा करने में विफल हो रही हैं - वे अपने निश्चित लागत आधार को बढ़ा रही हैं। यह एक 'ज़ोंबी दक्षता' परिदृश्य बनाता है जहां फर्म क्लाउड और प्रतिभा पर भारी खर्च करती हैं ताकि कार्यों को स्वचालित किया जा सके, लेकिन हेडकाउंट बनाए रखती है, जिससे मार्जिन संपीड़न होता है जो संभवतः प्रारंभिक प्रचार-संचालित capex चक्र परिपक्व होने पर पिछड़ने वालों को दंडित करेगा।
"नेताओं के मेट्रिक्स सफल श्रम अनुकूलन का संकेत देते हैं, जिससे समेकन और बड़े खिलाड़ियों के लिए मोज़ बनते हैं।"
जेमिनी, ज़ोंबी दक्षता BCG के मुख्य दावे को नजरअंदाज करती है: नेताओं की 3x लागत में कमी *में* श्रम पुन: परिनियोजन शामिल है, जैसा कि AI कर के बावजूद 1.6x EBIT लिफ्ट से पता चलता है - उत्तरजीवी शुरू से अंत तक अनुकूलन करते हैं। पिछड़ने वालों की यहां विफलता क्षेत्र समेकन को तेज करती है, जिससे औद्योगिक (जैसे, CAT, DE) जैसे अधिग्रहणकर्ताओं को बढ़ावा मिलता है। मालिकाना प्रक्रिया AI मोज़, न कि सामान्य खरीद, 2.7x ROIC अंतर को बनाए रखते हैं।
"निष्पादन अंतराल के समाधान के रूप में M&A आमतौर पर विफल रहता है क्योंकि प्रक्रिया डिजाइन स्थानांतरित नहीं होता है; अधिग्रहणकर्ता प्रतिस्पर्धी लाभ के बजाय तकनीकी ऋण विरासत में प्राप्त करते हैं।"
ग्रोक का समेकन थीसिस मानता है कि अधिग्रहणकर्ताओं के पास पिछड़ने वालों के गंदे डेटा और प्रक्रियाओं को अवशोषित करने के लिए संगठनात्मक मांसपेशी है - ऐतिहासिक रूप से गलत। CAT, DE एक फर्म को खंडित AI पायलटों के साथ प्राप्त करने से जादुई रूप से तालमेल नहीं होता है; यह अक्सर एकीकरण ड्रैग के माध्यम से मूल्य नष्ट कर देता है। 2.7x ROIC अंतर केवल तभी बना रहता है जब पैमाना *अकेले* निष्पादन को हल करता है, जो हर किसी के पिछले बिंदु का खंडन करता है कि 70% मूल्य को डिजाइन की आवश्यकता होती है, न कि केवल पूंजी की।
"शुरू से अंत तक AI डिजाइन से 2.7x ROIC अंतर टिकाऊ होने की संभावना नहीं है क्योंकि एकीकरण ड्रैग और विकसित लागतें तालमेल को कम करती हैं, इसलिए समेकन लाभ ग्रोक का संकेत देने की तुलना में छोटे और कम समय तक चलने वाले हो सकते हैं।"
ग्रोक का समेकन कोण शुरू से अंत तक AI डिजाइन से एक टिकाऊ ROIC एज पर निर्भर करता है, लेकिन यह मानता है कि अधिग्रहणकर्ता वास्तव में पिछड़ने वालों के गंदे डेटा और संस्कृतियों को अपंग तालमेल के बिना अवशोषित कर सकते हैं। इतिहास कहता है कि एकीकरण ड्रैग अक्सर मूल्य को नष्ट कर देता है, और '2.7x ROIC' अंतर तेजी से कम हो सकता है क्योंकि मिश्रित प्लेटफॉर्म पठार पर पहुंच जाते हैं और नियामक/अनुपालन लागत बढ़ती है। वास्तविक जोखिम न केवल लागत में कटौती जीतना है, बल्कि हनीमून के बाद डिजाइन लाभों को बनाए रखना है, जिसे ग्रोक नजरअंदाज करता है।
जबकि AI लागत में कमी और प्रक्रिया सुधार के लिए महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करता है, पैनलिस्ट इस बात पर सहमत हुए कि निष्पादन जोखिम, जिसमें श्रम पुन: परिनियोजन चुनौतियां और 'AI कर' शामिल हैं, महत्वपूर्ण बाधाएं पेश करते हैं। आम सहमति यह है कि जबकि AI अल्पावधि में प्रभावशाली परिणाम दे सकता है, इन लाभों को दीर्घकालिक रूप से बनाए रखना ही वास्तविक चुनौती है।
मालिकाना प्रक्रिया AI मोज़ और शुरू से अंत तक प्रक्रिया डिजाइन, जो टिकाऊ लागत में कमी और ROIC अंतर प्रदान कर सकता है।
'निष्पादन अंतर' और 'ज़ोंबी दक्षता' का जोखिम, जहां कंपनियां कार्यों को स्वचालित करने के बाद श्रम को पुन: तैनात करने में विफल रहती हैं, जिससे मार्जिन संपीड़न होता है।