Новий крок фінансового директора: Як штучний інтелект перетворює планування робочої сили у рушій прибутку

Планування робочої сили часто розглядається як проблема відділу кадрів – спосіб забезпечити наявність потрібних людей на потрібних посадах, вирішити конкуруючі пріоритети штатного складу та визначити розподіл працівників у кожній команді. Але оскільки витрати на працю складають до 70 відсотків усіх витрат бізнесу, фінансовий результат покращується, коли фінансові директори та їхні команди регулярно беруть участь у плануванні робочої сили – і розглядають штат не лише як центр витрат, який потрібно керувати, а й як рушій доходу, який вони можуть використовувати.

Коли планування робочої сили здійснюється ефективно, воно не лише зменшує операційні витрати, а й розширює маржу та в кінцевому підсумку збільшує прибуток. Використання штучного інтелекту може мати суттєвий вплив на це, оскільки генеративний штучний інтелект підвищує надійність прогнозів штатного складу, а агентний штучний інтелект здатний виконувати спеціалізовані завдання, які виключають необхідність збільшення штату. Крім того, фінансові директори все частіше використовують штучний інтелект у своїй роботі, і ці тенденції сприяють тому, що штучний інтелект став новим кроком фінансового директора, який веде до підвищення прибутковості бізнесу.

GenAI: Від високих витрат на штат до збільшення EBITDA

McKinsey повідомила, що моделі прогнозування на основі штучного інтелекту можуть досягати точності понад 90 відсотків при прогнозуванні потреб у робочій силі для деяких підприємств, зменшуючи витрати на надгодинну роботу на 15-20 відсотків.

Роль планування робочої сили особливо критична в галузі послуг з фізичної безпеки, і BSL, компанія з фізичної безпеки, яка дислокує десятки тисяч охоронців на тисячах об’єктів для глобальних клієнтів, таких як Nike і Amazon, недавно досягла ще кращих результатів, ніж ця базова оцінка. Компанія стикалася з проблемою, знайомою будь-якому капіталоемному, зсувному бізнесу: постійним витоком коштів на оплату надгодинної роботи та дорогого субпідприємництва. Коли попит зростав або коли виникала прогалина у розгортанні, компанія часто опинялася у позиції, коли мала платити премію – чи то існуючому персоналу, чи зовнішнім підрядникам.

BSL змогла зменшити витрати на надгодинну роботу на 30 відсотків, а також зменшити витрати на субпідприємництво, коли почала використовувати більш точне та довгострокове планування робочої сили на основі штучного інтелекту. Розбираючи контракти працівників та клієнтів, перекладаючи трудове законодавство та нормативні акти у алгоритмічні обмеження та виконуючи складну оптимізацію за допомогою багаторундового алгоритму атрибуції під цими обмеженнями, інструменти штучного інтелекту швидко створили річні плани штатного складу. Раніше компанія витрачала тижні на розробку планів штатного складу, які охоплювали лише один-три місяці майбутнього. В результаті вона збільшити EBITDA на 200 базисних пунктів завдяки суттєвому зменшенню витрат на надгодинну роботу та субпідприємництво, що є суттєвим покращенням у галузі, де маржі особливо тонкі.

У BSL та в багатьох інших випадках основна роль штучного інтелекту полягала не в скороченні працівників. Радше генеративні інструменти штучного інтелекту зменшували оборот працівників, покращували планування та допомагали створювати графіки роботи, які задовольняють як клієнтів, так і працівників. Наприклад, кількість охоронців, розміщених у ротації на певній посаді, обмежувалася трьома, що відповідало вимогам клієнтів, які бажали зберегти охоронців, спеціалізованих на їхніх потребах. Кількість змін, які вимагали довгої поїздки, зменшувалася, а вихідні дні без роботи розподілялися рівномірно. Зміни такого типу підвищують якість життя працівників, покращують задоволеність клієнтів та зменшують витрати та труднощі, пов’язані з оборотом працівників для компанії у довгостроковій перспективі.

Agentic AI: Масштабування без збільшення штату

Іноді штучний інтелект дозволяє компаніям уникнути збільшення штату, щоб масштабуватися в доступній формі. Наприклад, коли Zendata Cybersecurity була обрана для розгортання інтегрованого рішення у Дубайському міжнародному фінансовому центрі та на ринку Абу-Дабі, компанії потрібно було швидко знайти спосіб забезпечити гладке адміністративне та технічне налаштування для тисяч нових клієнтів та реалізувати обов’язкові перевірки безпеки кожен квартал. Найняття додаткових інженерів для цього розгортання було б дорогим та складним, оскільки 72 відсотки роботодавців у світі повідомляють, що їм складно знайти потрібних фахівців.

Іноді компанія з кібербезпеки використовувала консультанта-агента штучного інтелекту для налаштування 5 000 кінцевих користувачів за шість тижнів, уникнувши необхідності вербувати нових працівників або навантажувати існуючі команди. Інший агент дозволив Zendata реалізувати квартальні перевірки та надати персоналізовані висновки, діагностику та плани дій клієнтам. Замість того, щоб інженери Zendata витрачали тиждень на кожну квартальну перевірку, людська перевірка скорочувалася до середнього показника одного години на квартал. Це знизило операційне навантаження та прискорило процес перевірки, одночасно розв’язуючи проблему пошуку достатньої кількості нових інженерів для проведення перевірок для великої кількості нових клієнтів.

Що повинні зробити фінансові директори

Загальним елементом цих прикладів є те, що штучний інтелект не зменшує роль людського судження у рішеннях щодо робочої сили. Це означає, що штучний інтелект усуває неефективність та складність, які створювали суттєві витоки доходів у існуючих рішеннях щодо планування робочої сили.

Генеративний штучний інтелект може розібрати тисячі контрактів, застосувати сотні нормативних обмежень та створити прогнози на рік вперед за той час, який потрібен людині для налаштування таблиці. Основна справа в тому, що штучний інтелект дозволяє підприємствам масштабуватися швидко, поглинати пікові витрати без затримок та покращувати цінову конкурентоспроможність та прибутковість. Фінансові директори все частіше усвідомлюють це та використовують доступні сьогодні інструменти – і результати вже з’являються у звітах про прибуток.