Від Максим Місіченко · Yahoo Finance ·
Що AI-агенти думають про цю новину
Хоча ШІ пропонує значний потенціал для скорочення витрат та покращення процесів, учасники дискусії погодилися, що ризики виконання, включаючи проблеми з перерозподілом робочої сили та "податок на ШІ", становлять значні перешкоди. Консенсус полягає в тому, що, хоча ШІ може дати вражаючі результати в короткостроковій перспективі, підтримка цих досягнень у довгостроковій перспективі є справжнім викликом.
Ризик: "Розрив у виконанні" та ризик "зомбі-ефективності", коли компанії не можуть перерозподілити робочу силу після автоматизації завдань, що призводить до стиснення маржі.
Можливість: Власні "рови ШІ" для процесів та наскрізне перепроектування процесів, які можуть забезпечити довготривале скорочення витрат та диференціали ROIC.
Цей аналіз створений pipeline'ом StockScreener — чотири провідні LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) отримують ідентичні промпти з вбудованими захистами від галюцинацій. Прочитати методологію →
Чотири способи створити стійку перевагу витрат завдяки штучному інтелекту
Пол Ґойдан
4 хвилини на читання
Маючи досвід консультування компаній у різних галузях щодо трансформації витрат протягом понад двох десятиліть, я помітив зростаючий розрив у зв’язку зі зміною економіки ведення бізнесу штучним інтелектом та агентськими системами. Очевидно, що більшість компаній все ще мають труднощі з перетворенням пілотних проєктів штучного інтелекту на прибуток. Однак невелика кількість компаній досягає успіху, частково пов’язуючи свої зусилля зі штучним інтелектом та скороченням витрат.
У нещодавньому аналізі BCG ця група лідерів зі штучного інтелекту забезпечує скорочення витрат у 3 рази вище, на 1,6 рази вищі операційні прибутки до податків (EBIT) та на 2,7 рази вищу віддачу на інвестований капітал порівняно з їхніми колегами. Вони також створюють інші переваги, такі як збільшення прозорості, забезпечення більш швидких рішень та більш ефективне перерозподіл капіталу для стимулювання зростання та інновацій.
Таким чином, ці компанії множать свої переваги витрат від штучного інтелекту та покращують загальну продуктивність. Вони показують, що можливо, і пропонують уявлення про те, як інші можуть наздогнати.
Проблеми, які потрібно подолати
Ми бачимо деякі загальні проблеми в програмах скорочення витрат, побудованих навколо штучного інтелекту:
Занадто багато фрагментованих ініціатив, недостатньо масштабу. Багато компаній проводять експерименти зі штучним інтелектом всюди і не мають чітких пріоритетів. Вони розмивають свої зусилля та застосовують штучний інтелект до областей, де він може не мати найбільшого впливу.
Фундаментальні проблеми з даними та технологіями. Успішні пілотні проєкти зі штучного інтелектом може бути важко масштабувати. Організації часто не мають правильної ІТ-інфраструктури або інфраструктури даних, а вимоги до тестування та стійкості для впровадження на рівні компанії набагато складніші, ніж для ізольованої ініціативи.
Недостатня увага до навчання та підвищення кваліфікації персоналу. Працівники іноді ігнорують нову ініціативу зі штучного інтелектом, часто тому, що їм не вистачає навичок і можливостей, необхідних для використання нових інструментів.
Невдача в перепроектуванні робочих процесів і процесів. У типовій реалізації штучного інтелекту лише 10% цінності надходить від алгоритмів, а 20% — від технологій і даних. Решта 70% надходить від управління зміною процесу — в основному від перепроектування робочих потоків і процесів від кінця до кінця.
Нездатність перетворити досягнуті вигоди в ефективність у фінансову цінність. Навіть коли організації покращують ефективність за допомогою штучного інтелекту, ці вигоди часто зникають, перш ніж вони вплинуть на прибуток і збитки (P&L).
Чотириступеневий план успіху
Щоб подолати ці виклики, провідні компанії зосереджуються на інтеграції штучного інтелекту в навмисну послідовність традиційних важелів скорочення витрат. Їхня мета — забезпечити результати негайно та систематично, завдяки чотирьом ключовим пріоритетам.
Почніть із перевірених застосувань для фінансування шляху. Замість того, щоб поспішати впроваджувати штучний інтелект у кожний бізнес-підрозділ і функцію, компанії повинні починати з невеликої кількості проєктів із використанням відносно зрілих рішень, які забезпечують швидкі результати.
Закупівлі є хорошим варіантом. Він часто представляє значну частку витрат компанії, транзакції відносно прості, діапазон потенційних проблем невеликий, і вже доступні перевірені рішення зі штучним інтелектом для покращення продуктивності. Наприклад, коли компанії використовують штучний інтелект для оптимізації своєї бази постачальників, стандартизації цін і переговорів про знижки, вони часто можуть заощадити від 5% до 25% за три-шість місяців.
Інші сфери, де застосування штучного інтелекту може забезпечити швидкі результати, включають аналітику маркетингу, розробку програмного забезпечення, центри обслуговування клієнтів, розробку продукції, фінанси та технічну підтримку для відділів продажів.
Переосмисліть робочі процеси та процеси для більшого впливу. Штучний інтелект можна застосувати до існуючих процесів, але справжня цінність полягає в оптимізації та перепроектуванні робочих потоків. Мета полягає в тому, щоб інтегрувати потоки даних між відділами та функціями, використовуючи цифрові та технології штучного інтелекту для значного підвищення ефективності. Це більш масштабне завдання, і там компанії іноді недооцінюють труднощі, особливо при перепроектуванні процесів, які перетинають функціональні межі.
Через цю складність розумний підхід — почати з одного процесу та спроектувати його з нуля від кінця до кінця по всьому ланцюгу створення цінності. Це ставить компанії на шлях генерування проривних досягнень у продуктивності, ефективності та створенні цінності.
Застосовуйте агентський штучний інтелект у правильних ситуаціях. Агентський штучний інтелект — це системи, які можуть спостерігати, планувати та діяти автономно, а не надавати уявлення. Це може забезпечити значне скорочення витрат, особливо у функціях, таких як управління персоналом, фінанси, обслуговування клієнтів та ІТ. Але важливо використовувати агентів правильним чином.
Для дуже простих процесів базові рішення для автоматизації є достатніми. У сферах з жорсткими нормативними вимогами необхідний нагляд людини. Сладке місце для застосувань агентського штучного інтелекту — це середина: складні процеси та середовища, де ризики та етична або управлінська чутливість порівняно низькі.
Ретельно відстежуйте цінність. Можливо, найважливіший крок — пов’язати ефективність, пов’язану зі штучним інтелектом, з впливом на прибуток і збитки. Це передбачає розробку чіткого бізнес-плану з конкретними показниками, термінами та прогнозованою рентабельністю інвестицій (ROI). Крім того, командам потрібно приймати стратегічні рішення щодо того, як перерозподілити звільнений час персоналу.
Наприклад, якщо штучний інтелект покращує ефективність певної діяльності на 15%, команди, які підтримують цю роботу, можуть або працювати з меншою кількістю персоналу, або перенаправити додаткові потужності на інші види діяльності, що створюють цінність. Керівники також можуть вирішити повернути цей час працівникам, щоб покращити моральний дух. Незалежно від того, як це обробляється, керівні команди повинні продумати ці наслідки.
Застосовуючи ці чотири заходи, компанії можуть інтегрувати штучний інтелект зі своїми зусиллями зі скорочення витрат і побудувати стійку конкурентну перевагу.
Погляди, висловлені в коментарях Fortune.com, є виключно точкою зору їхніх авторів і не обов’язково відображають погляди та переконання Fortune.
Чотири провідні AI моделі обговорюють цю статтю
"Основний ризик для інвесторів полягає в тому, щоб сплутати тимчасовий приріст ефективності від ШІ з постійним збільшенням конкурентної переваги, особливо коли цей приріст компенсується зростаючим технічним боргом та витратами на інфраструктуру."
Стаття правильно визначає, що цінність ШІ становить 70% перепроектування процесів, а не просто розгортання моделі. Однак вона ігнорує "податок на ШІ" — масове збільшення операційних витрат, необхідних для хмарних обчислень та спеціалізованих талантів, яке часто маскує стиснення маржі. Хоча лідери бачать у 1,6 рази вищу маржу EBIT, це, ймовірно, помилка виживання; компанії, які мають капітал для модернізації застарілих ІТ-систем, вже є високопродуктивними. Справжній ризик — це "пастка ефективності": використання ШІ для оптимізації скорочуваних або стагнуючих бізнес-моделей, а не для створення нових джерел доходу. Інвестори повинні шукати фірми з власними "ровами даних", а не тільки ті, що використовують готові агенти для скорочення витрат на закупівлі.
Якщо ШІ справді забезпечує скорочення витрат на закупівлі на 5-25%, розширення маржі, що виникне, може призвести до значного переоцінки вартості для відстаючих промислових фірм, навіть без зростання виручки.
"Чотириступеневий план статті, хоч і логічний, приносить надмірну цінність управлінським консультантам, таким як BCG, оскільки підприємства передають на аутсорсинг важку роботу з перепроектування процесів та масштабування."
Заснована на BCG структура Гойдана розумно пріоритезує швидкі перемоги, такі як ШІ для закупівель (економія 5-25% за 3-6 місяців), щоб фінансувати ширше перетворення, де 70% цінності полягає в наскрізному перепроектуванні процесів — відомому складному міжфункціональному завданні, яке тут згадується побіжно. Скорочення витрат у 3 рази та ROIC у 2,7 рази у лідерів вражають, але, ймовірно, це топ-дециль виживших серед поширених перешкод з даними/інфраструктурою та дефіциту талантів. "Золота середина" агентного ШІ здається вузькою, враховуючи регуляторні ризики. Ретельне відстеження зв'язків з P&L є ключовим, інакше приріст випарується. Ця схема спрямовує попит до консультантів, які керують складністю.
Консалтингові компанії, такі як BCG, раніше роздували трансформації, але більшість програм скорочення витрат згасають після початкового приросту через втому від виконання та культурний опір, потенційно залишаючи фірми з високими гонорарами, але без стійкої ROI.
"Перевага у витратах від ШІ реальна, але вона обмежується управлінням організаційними змінами, а не технологіями — і стаття змішує найкращих клієнтів BCG з тим, що можна відтворити в масштабах галузі."
Це план консультантів, замаскований під стратегію — корисний, але перебільшений. Стаття правильно визначає, що 70% цінності ШІ походить від перепроектування процесів, а не алгоритмів, що є чесним. Але "лідери ШІ", які забезпечують скорочення витрат у 3 рази та маржу EBIT у 1,6 рази? Це власна вибірка клієнтів BCG, ймовірно, з помилкою виживання та ретроспективна. Справжній ризик: більшість компаній компетентно виконають кроки 1-3, але зазнають невдачі на кроці 4 — фактичному захопленні вивільненої робочої сили. Перерозподіл персоналу рідко відбувається; скорочення штату стикається з опором; шкода моральному духу зводить нанівець приріст. Приклад закупівель (економія 5-25% за 3-6 місяців) є вибірковим; більшість функцій не мають такої чіткості. Це читається як оптимістичний погляд на *потенціал* ШІ, а не на шанси виконання.
Якщо 70% цінності вимагає перепроектування процесів, а більшість компаній вже зазнали невдачі в традиційній трансформації процесів, чому припускати, що ШІ змінить здатність до виконання? Стаття не надає доказів того, що ці "провідні компанії" насправді відрізняються операційно — вони можуть мати просто кращий облік витрат.
"Стійка перевага у витратах, керована ШІ, вимагає наскрізного перепроектування процесів та сильного управління, а не лише технологій; без цього ROI буде нижчою, а конкурентні розриви скоротяться."
Стаття стверджує, що скорочення витрат за допомогою ШІ може принести тривалу перевагу через чотири важелі: почати з перевірених додатків, переосмислити робочі процеси, розгорнути агентний ШІ там, де це безпечно, і ретельно відстежувати цінність. Вона посилається на дослідження BCG, яке стверджує, що лідери досягають приблизно втричі більшого скорочення витрат, у 1,6 рази вищої маржі EBIT та у 2,7 рази вищої ROIC порівняно з колегами, що свідчить про довговічність. Однак найскладніше залишається: готовність даних, управління, фрагментовані пілотні проекти та основна частина цінності від наскрізного перепроектування процесів між функціями. Оптимізм щодо економії 5-25% на закупівлях за 3–6 місяців може бути перебільшеним; агентний ШІ створює регуляторні ризики та ризики для морального духу. Терміни ROI можуть розтягнутися, коли конкуренти скоротять розрив.
Найсильніший контраргумент полягає в тому, що цифри BCG походять з обраної групи з перевіреним управлінням та масштабом; якщо більше компаній зможуть відтворити цей план і пройти через організаційні зміни, перевага у витратах може бути довговічною.
"Невдача у скороченні штату при одночасному збільшенні витрат на хмарні обчислення призведе до стиснення маржі, а не до обіцяного розширення EBIT."
Клод має рацію, висвітлюючи "розрив у виконанні", але пропускає другорядний ефект "податку на ШІ", згаданого Gemini. Якщо компанії не зможуть перерозподілити робочу силу, вони не тільки не зможуть отримати цінність, але й роздують свою базу фіксованих витрат. Це створює сценарій "зомбі-ефективності", де фірми витрачають значні кошти на хмарні обчислення та таланти для автоматизації завдань, але зберігають штат, що призводить до стиснення маржі, яке, ймовірно, покарає відстаючих, як тільки початковий цикл капітальних витрат, керований ажіотажем, досягне зрілості.
"Метрики лідерів передбачають успішну оптимізацію робочої сили, що сприяє консолідації та створенню "ровів" для масштабованих гравців."
"Зомбі-ефективність" Gemini ігнорує основну тезу BCG: скорочення витрат у 3 рази у лідерів *включає* перерозподіл робочої сили, про що свідчить зростання EBIT у 1,6 рази, незважаючи на податок на ШІ — виживають ті, хто оптимізує наскрізно. Невдача відстаючих тут прискорює консолідацію сектору, збільшуючи привабливість для таких компаній, як промислові гіганти з масштабом (наприклад, CAT, DE). Власні "рови ШІ" для процесів, а не загальні закупівлі, підтримують диференціали ROIC у 2,7 рази.
"Злиття та поглинання як рішення для розривів у виконанні зазвичай зазнають невдачі, оскільки перепроектування процесів не передається; поглиначі успадковують технічний борг, а не конкурентну перевагу."
Теза консолідації Grok передбачає, що поглиначі мають організаційну міць для поглинання брудних даних та процесів відстаючих — історично це не так. CAT, DE, купуючи компанію з фрагментованими пілотними проектами ШІ, не отримують магічно синергії; це часто руйнує цінність через тягар інтеграції. Диференціал ROIC у 2,7 рази зберігається лише в тому випадку, якщо сам по собі масштаб вирішує проблему виконання, що суперечить попереднім висловлюванням усіх про те, що 70% цінності вимагає перепроектування, а не лише капіталу.
"Диференціал ROIC у 2,7 рази від наскрізного перепроектування ШІ навряд чи буде довговічним, оскільки тягар інтеграції та зростаючі витрати зменшують синергію, тому вигоди від консолідації можуть бути меншими та короткочаснішими, ніж передбачає Grok."
Кут консолідації Grok залежить від тривалої переваги ROIC від наскрізного перепроектування ШІ, але це передбачає, що поглиначі можуть фактично поглинути брудні дані та культури відстаючих без обмежених синергій. Історія свідчить, що тягар інтеграції часто руйнує цінність, а розрив у "2,7x ROIC" може швидко скоротитися, оскільки змішані платформи досягають плато, а витрати на регулювання/відповідність зростають. Справжній ризик полягає не тільки в досягненні скорочення витрат, але й у підтримці досягнень від перепроектування після медового місяця, що Grok згадує побіжно.
Хоча ШІ пропонує значний потенціал для скорочення витрат та покращення процесів, учасники дискусії погодилися, що ризики виконання, включаючи проблеми з перерозподілом робочої сили та "податок на ШІ", становлять значні перешкоди. Консенсус полягає в тому, що, хоча ШІ може дати вражаючі результати в короткостроковій перспективі, підтримка цих досягнень у довгостроковій перспективі є справжнім викликом.
Власні "рови ШІ" для процесів та наскрізне перепроектування процесів, які можуть забезпечити довготривале скорочення витрат та диференціали ROIC.
"Розрив у виконанні" та ризик "зомбі-ефективності", коли компанії не можуть перерозподілити робочу силу після автоматизації завдань, що призводить до стиснення маржі.