Новое преимущество финансового директора: как ИИ превращает планирование рабочей силы в двигатель прибыли

Планирование рабочей силы часто рассматривается как проблема отдела кадров – способ убедиться, что правильные люди находятся на правильных должностях, решить конкурирующие приоритеты штатного расписания и определить распределение головных счетов каждой команды. Но поскольку затраты на труд составляют до 70 процентов от общих бизнес-расходов, финансовый результат улучшается, когда финансовые директора и их команды регулярно участвуют в планировании рабочей силы – и рассматривают головные счета не только как центр затрат, который необходимо управлять, но и как рычаг дохода, который они могут использовать.

Когда это делается хорошо, планирование рабочей силы может не только сократить операционные расходы, но и расширить маржу и в конечном итоге увеличить прибыль. Использование ИИ может оказать значительное влияние на это, поскольку генеративный ИИ увеличивает надежность прогнозов штатного расписания, а агентный ИИ способен выполнять специализированные задачи, которые исключают необходимость увеличения головных счетов. Более того, финансовые директора все чаще используют ИИ в своей работе, и эти тенденции объединились, чтобы сделать планирование рабочей силы с помощью ИИ новым преимуществом финансового директора, ведущим путем к увеличению прибыльности бизнеса.

GenAI: От высоких расходов на штат к увеличению EBITDA

McKinsey сообщил, что модели прогнозирования на основе ИИ могут достигать точности более 90 процентов в прогнозировании потребностей в штате для некоторых бизнесов, сокращая затраты на сверхурочную работу на 15-20 процентов.

Роль планирования рабочей силы особенно критична в сфере услуг с низкой квалификацией, и BSL, физическая служба безопасности, направляющая десятки тысяч охранников на тысячи объектов для глобальных клиентов, таких как Nike и Amazon, недавно увидела даже лучшие результаты, чем эта база. Компания столкнулась с проблемой, знакомой любой трудointенсивной, сменной компании: постоянное кровотечение сверхурочной оплаты и дорогой последней минуты субподряда. Когда спрос резко возрос или когда возникла разница в развертывании, компания часто оказывалась платящей премию – либо существующему персоналу, либо внешним подрядчикам.

BSL смогла сократить затраты на сверхурочную работу на 30 процентов, а также снизить расходы на субподряд, когда она начала использовать более точное и долгосрочное планирование рабочей силы с помощью ИИ. Анализируя контракты сотрудников и клиентов, переводя трудовое законодательство и нормативные акты в алгоритмические ограничения и выполняя сложную оптимизацию с помощью многоэтапного алгоритма атрибуции под этими ограничениями, инструменты ИИ быстро создали план штатного расписания на один год. Ранее компания тратила недели на создание планов штатного расписания, которые выглядели только на один-три месяца вперед. В результате она увеличила EBITDA на 200 базисных пунктов, сократив сверхурочную работу и субподряд, что является значительным улучшением в области, где маржи известны своей тонкостью.

В BSL и во многих других случаях основная роль ИИ заключалась не в сокращении сотрудников. Скорее, инструменты генеративного ИИ сократили текучесть кадров, улучшили планирование и помогли создать графики, которые удовлетворяют как клиентам, так и сотрудникам. Например, количество охранников, назначенных на ротацию для определенной позиции, было ограничено тремя, к удовлетворению клиентов, стремящихся сохранить охранников, специализирующихся на их потребностях компании. Количество смен, требующих длительной поездки, было сокращено, и выходные без работы были распределены равномерно. Изменения, такие как эти, повышают качество жизни сотрудников, улучшая удовлетворенность клиентов и сокращая расходы и хлопоты по текучести кадров для компании в долгосрочной перспективе.

Agentic AI: Масштабирование без увеличения штата

В другие времена планирование рабочей силы с помощью ИИ позволяет компаниям избежать увеличения штата, чтобы компания могла масштабироваться доступным способом. Например, когда Zendata Cybersecurity была выбрана для развертывания интегрированного решения в Дубайском международном финансовом центре и на рынке Абу-Даби, компания должна была быстро найти способ обеспечить бесперебойную административную и техническую интеграцию для тысяч новых клиентов и реализовать обязательные аудиты безопасности каждым кварталом. Наем достаточного количества дополнительных инженеров для этого скачка был бы дорогим и сложным, поскольку 72 процента работодателей во всем мире сообщают, что им трудно найти необходимых специалистов.

Вместо этого компания по кибербезопасности использовала консультативный агент ИИ для интеграции 5 000 конечных пользователей за шесть недель, избежав необходимости нанимать новых сотрудников или возлагать дополнительную нагрузку на существующие команды. Другой агент позволил Zendata реализовать квартальные аудиты и предоставить персонализированное представление, диагноз и планы действий для своих клиентов. Вместо того, чтобы инженеры Zendata тратили одну неделю на аудиты каждый квартал, человеческий обзор был сокращен до среднего показателя всего одного часа в квартал. Это снизило операционную нагрузку и ускорило процесс аудита, решив проблему поиска достаточного количества новых инженеров для проведения аудитов для большого числа новых клиентов.

Что финансовым директорам следует извлечь

Общая нить на протяжении этих примеров заключается не в том, что ИИ сокращает роль человеческого суждения в решениях, связанных с рабочей силой. Это то, что ИИ удаляет неэффективность и сложность, которые создавали значительные утечки доходов в существующих решениях по планированию рабочей силы.

Генеративный ИИ может проанализировать тысячи контрактов, применить сотни нормативных ограничений и создать прогнозы на горизонте в один год за время, необходимое человеку для настройки электронной таблицы. Финансовый результат заключается в том, что ИИ позволяет бизнесу масштабироваться быстро, поглощать пиковую нагрузку без времени ожидания и улучшать ценовую конкурентоспособность и прибыльность. Финансовые директора все чаще осознают это и используют доступные сегодня инструменты – и результаты появляются в отчетах о прибылях.