Τεχνητή Νοημοσύνη: Από την παραγωγικότητα στα κέρδη
Η… αριστεία στη διαχείριση του κόστους δεν επιτυγχάνεται με μία μόνο στρατηγική, αλλά απαιτεί ένα χαρτοφυλάκιο κινήσεων προσαρμοσμένο στον συγκεκριμένο κλάδο και τις επιδόσεις, Σύμφωνα με πρόσφατη ανάλυση της Boston Consulting Group (BCG).
Ωστόσο, οι επιτυχημένοι οργανισμοί παγκοσμίως αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) όχι μόνο για να περικόψουν δαπάνες, αλλά και για να επαναπροσδιορίσουν τον τρόπο εκτέλεσης της εργασίας, τη μέτρηση της αξίας και την αναδιάθεση κεφαλαίων για ανάπτυξη.
Περισσότερο από το 90% των στελεχών θεωρούν την AI ως κεντρικό στοιχείο του μετασχηματισμού κόστους τους, για τους επόμενους 18 μήνες. Παρόλα αυτά, λίγοι μετατρέπουν την παραγωγικότητα σε μετρήσιμα οικονομικά οφέλη.
Η διαφορά έγκειται στην αλλαγή νοοτροπίας: η AI πρέπει να χρησιμοποιείται για την ανοικοδόμηση της ίδιας της εργασίας, όχι απλώς για την αυτοματοποίηση παλαιών διαδικασιών. Όταν η AI ενσωματώνεται μελετημένα και ολοκληρωμένα στα προγράμματα κόστους, ο αντίκτυπος πολλαπλασιάζεται.
Πρόσφατα παραδείγματα της BCG καταδεικνύουν τις δυνατότητες:
Ενέργεια: Μια ευρωπαϊκή εταιρεία κοινής ωφέλειας δημιούργησε ένα GenAI copilot για τον έλεγχο τιμολογίων, το οποίο σκανάρει συμβάσεις και εντολές αγοράς για να επισημάνει υπερβολικές πληρωμές, εντοπίζοντας δυνητική αξία δεκάδων εκατομμυρίων.
Βιοφαρμακευτική: Η χρήση διαδικασιών «καθρέφτη» έδειξε ότι το κόστος περιεχομένου μάρκετινγκ μειώθηκε κατά 20% έως 30%, οι κύκλοι εντοπισμού μειώθηκαν από δύο μήνες σε μία ημέρα, και ο χρόνος σύνταξης εγγράφων Έρευνας & Ανάπτυξης μειώθηκε δραματικά.
Τεχνολογία: Μια παγκόσμια τεχνολογική εταιρεία είδε την παραγωγικότητα των λειτουργιών της επιχείρησης να αυξάνεται κατά 50% σε μόλις δύο χρόνια, απελευθερώνοντας 3,5 δισεκατομμύρια δολάρια σε εξοικονομήσεις για επανεπένδυση.
Το βασικό δίδαγμα είναι ότι η AI πολλαπλασιάζει τις αποδόσεις όταν οι ηγέτες αναδιαμορφώνουν τις λειτουργίες εκ βάθρων, μετρούν αυστηρά την αξία και εφαρμόζουν παράλληλα τους παραδοσιακούς μοχλούς κόστους.
Στρατηγικές ανά κλάδο
IT: Από την ανάπτυξη «με κάθε κόστος» στην ισορροπία
Παρά τις μακροοικονομικές αβεβαιότητες, όπου το 63% των ηγετών IT κατατάσσουν τη διαχείριση κόστους στις τρεις κορυφαίες προτεραιότητες, περισσότερο από το 80% των CIOs εξακολουθούν να σχεδιάζουν να διατηρήσουν ή να αυξήσουν τις επενδύσεις σε AI και ML (Μηχανική Μάθηση) για να μειώσουν το μακροπρόθεσμο κόστος και να αυξήσουν την παραγωγικότητα.
Τηλεπικοινωνίες: Διαχείριση της πλήρους αλυσίδας αξίας
Οι παραδοσιακοί μοχλοί κόστους στις τηλεπικοινωνίες έχουν φτάσει στα όριά τους. Τα Agentic AI συστήματα αλλάζουν την εξίσωση, επιτρέποντας στις εταιρείες να «γεφυρώνουν» τι παραγγέλνουν οι πελάτες, τι παραδίδει η εταιρεία και τι τιμολογείται, μειώνοντας δραματικά τη χειρωνακτική επανεπεξεργασία.
Κατασκευαστές: Χρηματοδότηση των εργοστασίων του μέλλοντος
Οι κατασκευαστές αντιμετωπίζουν πιέσεις στα περιθώρια κέρδους και στρέφονται στην αυτοματοποίηση και την AI —από την προγνωστική συντήρηση έως τα ψηφιακά δίδυμα— για πιο έξυπνες λειτουργίες. Το μελλοντικό πλεονέκτημα θα προέλθει από τυποποιημένες, αυτοματοποιημένες και τεχνολογικά ενισχυμένες λειτουργίες, καθώς οι συμβατικοί μοχλοί, όπως η μετεγκατάσταση της παραγωγής (offshoring) και η εργασιακή διαιτησία, χάνουν τη δυναμική τους.
Η αριστεία στο κόστος το 2025 είναι δυναμική καταλήγει η ανάλυση της Boston Consulting Group. Συνδυάζει τη βραχυπρόθεσμη πειθαρχία —όπως η αναδιάταξη έργων και η ενοποίηση προμηθευτών— με μακροπρόθεσμες επενδύσεις: AI σε κλίμακα, μηχανική αξίας (value engineering) και ανθεκτικές αλυσίδες εφοδιασμού.
ot
