CFO’ların Yeni Kenarı: AI Nasıl İşgücü Planlamasını Kar Engine’ine Dönüştürüyor

İşgücü planlaması genellikle bir insan kaynakları problemi olarak ele alınır – doğru insanların doğru rollerde olması, rekabetçi personel önceliklerini çözme ve her ekibin başlangıç sayısı tahsisini belirleme yolu. Ancak işgücü maliyetleri toplam iş maliyetlerinin %70’ini oluşturabileceği için, CFO’lar ve ekiplerinin düzenli olarak işgücü planlamasına dahil olması ve başlangıç sayısını yalnızca bir maliyet merkezi olarak yönetmek yerine, çekilebilecek bir gelir kolu olarak değerlendirmesi durumunda, alt çizgi faydaları ortaya çıkar.

İyi yapıldığında, işgücü planlaması yalnızca işletme giderlerini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda marjları genişletebilir ve sonunda karı artırabilir. AI’nın kullanılması bu konuda dramatik bir etki yaratabilir, generatif AI işgücü tahmini projeksiyonlarının güvenilirliğini artırabilir ve ajans AI’nin başlangıç sayısını artırmaya gerek kalmadan uzmanlaşmış görevleri üstlenebilir. Ayrıca, CFO’lar artık işlerinde AI’ı daha fazla kullanmaya başlıyorlar ve bu eğilimler bir araya gelerek AI destekli işgücü planlamasını CFO’ların yeni kenarı haline getirdi, böylece şirketler için karlılığı artırma yolunu açtı.

GenAI: Yüksek İşgücü Giderlerinden EBITDA Artışına

McKinsey, raporunda AI tabanlı tahmin modellerinin bazı işlerde işgücü ihtiyaçlarını %90’a varan bir doğrulukla öngörebileceğini, fazla mesai maliyetlerini %15-20 oranında azaltabileceğini belirtti.

İşgücü planlamasının rolü, özellikle mavi yakalı hizmet sektöründe çok kritiktir ve BSL, Nike ve Amazon gibi global müşteriler için on binlerce güvenlik görevlisini binlerce siteye gönderen bir fiziksel güvenlik firması, bu benchmarkten daha iyi sonuçlar elde etti. Şirket, işgücü yoğun, vardiya tabanlı bir iş olarak, sürekli fazla mesai ödemesi ve pahalı son dakika alt işverenliği ile karşı karşıya kaldı. Talep arttığında veya bir görev boşluğu ortaya çıktığında, şirket genellikle mevcut personele veya dış alt işverenlere prim ödemek zorunda kalıyordu.

BSL, daha doğru ve uzun vadeli AI destekli işgücü planlaması kullanarak fazla mesai maliyetlerini %30 azaltmayı ve alt işverenlik giderlerini azaltmayı başardı. Personel ve müşteri sözleşmelerini analiz ederek, işçi yasalarını ve düzenlemelerini algoritmik kısıtlamalara çevirerek ve bu kısıtlamalar altında karmaşık bir optimizasyon gerçekleştiren AI araçları, bir yıl boyunca geçerli bir işgücü planı üretti. Önceden şirket, yalnızca bir ila üç ay sonrasına bakabilen işgücü planlarını hazırlamak için haftalar harcamaktaydı. Sonuç olarak, EBITDA’sını %200 baz puan artırarak, büyük ölçüde fazla mesai ve alt işverenlik giảmı sayesinde, marjların notoriously ince olduğu bir alanda önemli bir iyileşme sağladı.

BSL’de ve birçok başka durumda, AI’nin ana rolü personel sayısını azaltmak değildi. Bunun yerine, generatif AI araçları personel devir hızını azalttı, planlamayı iyileştirdi ve hem müşterilerin hem de personelin tercih ettiği çalışma saatleri oluşturdu. Örneğin, belirli bir pozisyona atanmış güvenlik görevlilerinin sayısı üçle sınırlı tutuldu, böylece müşterilerin şirketlerinin ihtiyaçlarına uzmanlaşmış güvenlik görevlilerini tutmaları sağlandı. Uzun yolculuk gerektiren vardiyaların sayısı azaltıldı ve personele işsiz hafta sonları eşit olarak dağıtıldı. Bu gibi değişiklikler, personelin yaşam kalitesini artırırken, müşteri memnuniyetini artırıyor ve şirketin uzun vadede personel devir hızının getirdiği giderleri ve sıkıntıları azaltıyordu.

Ajans AI: Personel Sayısı Artırmadan Ölçeklendirme

Bazen, AI destekli işgücü planlaması şirketlerin personel sayısını artırmadan ölçeklenmesini sağlar, böylece şirketler makul bir şekilde büyüyebilir. Örneğin, Zendata Cybersecurity, Dubai Uluslararası Finans Merkezi ve Abu Dabi Küresel Pazar’da entegre bir çözüm uygulamaya seçildiğinde, şirketin hızla binlerce yeni müşteriye sıvı idari ve teknik işleme sağlamak ve her çeyrekte zorunlu güvenlik denetimleri gerçekleştirmek için bir yol bulması gerekti. Yeni mühendisleri işe almak pahalı ve zor olacaktı, çünkü küresel olarak %72’lik bir oranla işverenler yetenekli yetenek bulmakta zorlanıyordu.

Bunun yerine, siber güvenlik firması, 5.000 son kullanıcıyı altı haftada entegre etmek için bir danışman AI aracını kullandı, böylece yeni işe alımları veya mevcut ekiplere ek yük getirmeyi gerektirmedi. Bir başka ajan, Zendata’nın müşterilerine kişiselleştirilmiş görüş, teşhis ve eylem planları sunarak çeyrelik denetimleri gerçekleştirmesini sağladı. ZenData mühendislerinin her çeyrekte bir hafta harcadığı denetimler, insan gözden geçirmesi ortalama bir saat çeyreğe düşürüldü. Bu, operasyonel iş yükünü azalttı, denetim sürecini hızlandırdı ve yeni müşteriler için yeterli mühendis bulma zorluğunu çözdü.

CFO’ların Alması Gereken Dersler

Bu örneklerin ortak noktası, AI’nin işgücü kararlarında insan yargısının rolünü azaltması değildir. AI, mevcut işgücü planlama çözümlerinde önemli gelir kaçırılmasına neden olan verimsizlikleri ve karmaşıklıkları ortadan kaldırıyor.

GenAI, binlerce sözleşmeyi analiz edebilir, yüzlerce düzenleyici kısıtlamayı uygulayabilir ve bir insan ekibinin bir spreadsheet ayarlamak için harcayacağı sürede bir yıllık tahminler üretebilir. AI, şirketlerin hızlı bir şekilde ölçeklenmesini, zirve talebi önceden haber vermeden emilimini ve fiyat rekabetini ve karlılığını iyileştirmesini sağlar. CFO’lar bunu giderek daha fazla gerçekleştirmekte ve bugün mevcut araçları kullanıyorlar – ve sonuçlar kazanç raporlarında görünmeye başlıyor.