Il nuovo vantaggio del CFO: come l’IA sta trasformando la pianificazione della forza lavoro in un motore di profitto

La pianificazione della forza lavoro è spesso trattata come un problema di risorse umane – un modo per assicurarsi che le persone giuste siano nei ruoli giusti, risolvere le priorità di assunzione in competizione e determinare l’allocazione del numero di dipendenti per ogni team. Tuttavia, poiché i costi del lavoro possono rappresentare fino al 70 percento dei costi totali dell’azienda, il risultato finale migliora quando i CFO e i loro team sono regolarmente coinvolti nella pianificazione della forza lavoro – e trattano il numero di dipendenti non solo come un centro di costo da gestire, ma come un fattore di entrate che possono utilizzare.

Quando viene fatto bene, la pianificazione della forza lavoro può non solo ridurre le spese operative, ma anche aumentare i margini e aumentare ultimate le entrate. L’utilizzo dell’IA può avere un impatto drammatico su questo, con l’IA generativa che aumenta l’affidabilità delle previsioni di assunzione e l’IA agente in grado di assumere compiti specializzati che precludono la necessità di aumentare il numero di dipendenti. Inoltre, i CFO stanno utilizzando sempre più l’IA nel loro lavoro, e questi trend hanno combinato per rendere la pianificazione della forza lavoro assistita dall’IA il nuovo vantaggio del CFO, guidando il cammino verso un aumento della redditività per l’azienda.

GenAI: Dalle alte spese di personale all’aumento dell’EBITDA

McKinsey ha segnalato che i modelli di previsione basati sull’IA possono raggiungere oltre il 90 percento di accuratezza nella previsione delle esigenze di personale per alcune aziende, riducendo i costi di overtime del 15-20 percento.

Il ruolo della pianificazione della forza lavoro è particolarmente critico nell’industria dei servizi di colore blu, e BSL, un’azienda di sicurezza fisica che invia decine di migliaia di guardie di sicurezza a migliaia di siti per clienti globali come Nike e Amazon, ha recentemente visto risultati ancora migliori di questo benchmark. Stava affrontando una sfida familiare a qualsiasi azienda intensiva di lavoro e basata su turni: l’emorragia costante di paghe di overtime e di costosi contratti di subappalto dell’ultimo minuto. Quando la domanda aumentava, o quando si verificava un vuoto di dispiegamento, l’azienda spesso finiva per pagare un premio – sia al personale esistente che ai contraenti esterni.

BSL è stato in grado di ridurre i costi di overtime del 30 percento mentre riduceva anche le spese di subappalto, quando ha iniziato a utilizzare una pianificazione della forza lavoro più precisa e a lungo termine guidata dall’IA. Analizzando i contratti dei dipendenti e dei clienti, traducendo le leggi e i regolamenti del lavoro in vincoli algoritmi e eseguendo un’ottimizzazione complessa che coinvolge un algoritmo di attribuzione multi-turni sotto quei vincoli, gli strumenti IA hanno rapidamente prodotto un piano di assunzione a rotazione di un anno. In precedenza, l’azienda trascorreva settimane a costruire piani di assunzione che guardavano solo uno o tre mesi nel futuro. Di conseguenza, ha aumentato l’EBITDA del 200 punti base, riducendo notevolmente i costi di overtime e di subappalto, un miglioramento significativo in un settore in cui i margini sono notoriamente sottili.

In BSL, e in molti altri casi, il ruolo principale dell’IA non era ridurre i dipendenti. Piuttosto, gli strumenti IA generativi hanno ridotto il turnover, migliorato la pianificazione e aiutato a costruire orari che soddisfano sia i clienti che i dipendenti. Ad esempio, il numero di guardie di sicurezza assegnate a rotazione per una determinata posizione era limitato a tre, per la soddisfazione dei clienti che desideravano conservare le guardie specializzate nelle esigenze della loro azienda. Il numero di turni che richiedevano un lungo viaggio è stato ridotto e i fine settimana senza lavoro sono stati distribuiti in modo uniforme. Cambiamenti come questi aumentano la qualità della vita per i dipendenti mentre migliorano la soddisfazione del cliente e riducono le spese e il fastidio del turnover dei dipendenti per l’azienda nel lungo termine.

Agentic AI: Scalare senza aumentare il numero di dipendenti

In altri momenti, la pianificazione della forza lavoro assistita dall’IA consente alle aziende di evitare di aumentare il personale, in modo che l’azienda possa scalare in modo economico. Ad esempio, quando Zendata Cybersecurity è stata selezionata per implementare una soluzione integrata all’interno del Dubai International Financial Centre e del Abu Dhabi Global Market, l’azienda ha dovuto scalare rapidamente. Doveva trovare rapidamente un modo per garantire un’onboarding amministrativo e tecnico fluido per migliaia di nuovi clienti e implementare audit di sicurezza obbligatori ogni trimestre. Assumere sufficienti ingegneri aggiuntivi per questo aumento sarebbe stato costoso e difficile, con 72 percento dei datori di lavoro a livello globale che segnalano di lottare per trovare il talento qualificato di cui hanno bisogno.

Invece, l’azienda di sicurezza informatica ha utilizzato un agente IA consulente per onboarding 5.000 utenti finali in sei settimane, evitando la necessità di assumere nuove assunzioni o imporre un ulteriore onere sui team esistenti. Un agente diverso ha consentito a Zendata di implementare audit trimestrali e fornire insight personalizzati, diagnosi e piani di azione ai loro clienti. Invece di far trascorrere una settimana agli ingegneri di Zendata per gli audit ogni trimestre, la revisione umana è stata ridotta a una media di solo un’ora a trimestre. Ciò ha ridotto il carico di lavoro operativo e accelerato il processo di audit, risolvendo la sfida di reperire sufficienti nuovi ingegneri per condurre gli audit per il grande numero di nuovi clienti.

Cosa i CFO dovrebbero trarre

Il filo comune attraverso questi esempi non è che l’IA stia riducendo il ruolo del giudizio umano nelle decisioni sulla forza lavoro. È che l’IA sta rimuovendo le inefficienze e le complessità che creavano significative perdite di entrate nelle soluzioni di pianificazione della forza lavoro esistenti.

L’IA generativa può analizzare migliaia di contratti, applicare centinaia di vincoli regolatori e produrre previsioni su un orizzonte di un anno nel tempo che un team umano impiega per impostare un foglio di calcolo. Il risultato finale è che l’IA consente alle aziende di scalare rapidamente, assorbire la domanda di picco senza tempo di attesa e migliorare la competitività dei prezzi e la redditività. I CFO stanno sempre più realizzando questo e utilizzando gli strumenti disponibili oggi – e i risultati si stanno mostrando nei rapporti sugli utili.