Як МН та ШІ можуть допомогти бізнесу зменшити загальновиробничі витрати

У сфері бізнесу машинне навчання (МН) та штучний інтелект (ШІ) мають безліч практичних застосувань, одне з яких — скорочення накладних витрат. Ці технології здатні автоматизувати або оптимізувати широкий спектр змінних витрат, використовуючи можливості аналізу даних і швидкої обробки. Давайте заглибимося в те, як цей технологічний прогрес може ефективно призвести до зниження загальних витрат.

Які переваги використання машинного навчання та штучного інтелекту?

Використання можливостей машинного навчання та штучного інтелекту виявляється вигідним завдяки низькому рівню ризику та високій винагороді, коли йдеться про скорочення накладних витрат. Навіть маючи базові знання про технології, ви можете розкрити їхній повний потенціал.

Вибір ШІ як стратегії скорочення витрат має явні переваги порівняно з іншими методами. Він виділяється як інструмент, здатний перевершити людину у виконанні завдань, що вимагають тривалої обробки. Крім того, ШІ може функціонувати автономно, вимагаючи мінімального нагляду або обслуговування.

Як МЛ та ШІ можуть зменшити накладні витрати?

Накладні витрати охоплюють постійні, змінні та напівзмінні витрати. Хоча машинне навчання та штучний інтелект не можуть безпосередньо впливати на витрати на заробітну плату або страхові внески, вони мають потенціал для підвищення доступності в багатьох інших сферах.

Перехід до автоматизації

ШІ перевершує альтернативні технології в автоматизації завдяки своїй здатності до розуміння та адаптивності. Широкий спектр компаній може використовувати ШІ для модернізації існуючих операцій. Дослідження показують, що ШІ має потенціал для автоматизації приблизно 80% завдань, що зараз виконуються вручну.

На додаток до праці, МЛ та ШІ можуть автоматизувати і інші аспекти. Наприклад, вони можуть відстежувати споживання комунальних послуг і запасів, щоб виявити можливі проблемні області.

“Серед різних інструментів інтелектуальні алгоритми виділяються своєю неперевершеною швидкістю, можливостями обробки та корисністю”.

Підвищення продуктивності

Підвищення ефективності — це основний шлях, за допомогою якого машинне навчання та штучний інтелект можуть знизити накладні витрати. Хоча різні інструменти можуть бути ефективними, інтелектуальні алгоритми виділяються своєю швидкістю та обчислювальною потужністю. Вони швидко виявляють приховані закономірності у величезних масивах даних, визначаючи області, які потребують вдосконалення.

Підвищуючи ефективність процесів, пов’язаних з накладними витратами, компанії можуть підняти рентабельність. Використання цієї технології має цінність для більшості підприємств. Зокрема, близько 80% фахівців у галузі телекомунікацій змогли скоротити операційні витрати завдяки використанню штучного інтелекту, продемонструвавши його потенційні переваги.

“Як правило, стандартний відсоток накладних витрат становить близько 35%, тому необхідно переглянути бюджетні асигнування, якщо ваш відсоток значно перевищує цей показник”.

Ухвалення рішень на основі даних

Однією з найважливіших переваг машинного навчання та штучного інтелекту є їхня здатність робити обґрунтований вибір. Оскільки вони можуть обробляти інформацію набагато швидше, ніж людина, використання їх у прийнятті рішень набагато ефективніше. Вони можуть знайти речі, які люди раніше не помічали.

Наприклад, чимало компаній виділяють близько чверті свого бюджету на маркетинг. У 2023 році ті, хто продає товари, витратили майже 23% своїх загальних коштів на рекламу для споживачів. Постачальники послуг зв’язку в середньому витратили майже 22% того ж року.

Навіть із сегментацією та демографічним таргетингом маркетингова спроба — це постріл у темряву. Штучний інтелект може збирати інформацію про клієнтів, аналізувати її, знаходити закономірності та надавати вам відповідні висновки.

“МН і ШІ можна використовувати для зменшення майже всіх змінних або напівзмінних накладних витрат”.

Оптимізація операційної діяльності

Стандартний рівень накладних витрат становить 35%, тож якщо ваш відсоток значно вищий, варто переглянути бюджетні асигнування. Навіть якщо ваші витрати значно нижчі, інтеграція машинного навчання та штучного інтелекту для скорочення накладних витрат все ще залишається вигідною.

Наприклад, можна оптимізувати витрати, пов’язані з водою та електроенергією. У середньому компанії виділяють трохи більше ₴90 за квадратний метр на оплату комунальних послуг у своїх офісних приміщеннях. Ця сума швидко накопичується, особливо на великих площах, що робить її першочерговою сферою для вдосконалення.

На які накладні витрати можуть вплинути застосування МЛ та ШІ?

Використання машинного навчання та штучного інтелекту може зменшити майже всі змінні та напівзмінні загальновиробничі витрати. Ці технології здатні підвищити ефективність, оптимізувати процеси та надавати інформацію на основі даних.

Нижче наведено деякі з найбільш суттєвих типових витрат:

• Комунальні послуги: ШІ може відстежувати використання комунальних послуг і рекомендувати, як використовувати їх менше. Наприклад, він може визначити, що більша частина рахунків за електроенергію припадає на райони з низьким навантаженням, де люди забувають вимикати світло.
• Витратні матеріали: більшість компаній витрачають розхідні матеріали, незалежно від того, чи закінчується їхній термін придатності, чи вони так і не були використані. МЛ може порівняти статистику використання з історією покупок, щоб показати, де ви можете зменшити кількість непотрібних закупівель.
• Нарахування заробітної плати: незначні прорахунки можуть перетворити фонд оплати праці з фіксованих накладних витрат на змінні. Інтеграція ШІ може мінімізувати людські помилки, надійно зменшуючи накладні витрати.
• Технічне обслуговування: ШІ може вплинути на профілактичне обслуговування, аналізуючи поточні та історичні дані, щоб визначити, коли обладнання потребує ремонту. Це може значно скоротити час простою, оскільки ви будете обслуговувати обладнання лише за необхідності.
• Замовлення: ШІ може зменшити накладні витрати на комісійні, які повинні сплачувати компанії, що орієнтуються на продажі.
• Транспортування: затримки та непорозуміння є поширеними факторами в ланцюгах поставок. Штучний інтелект може аналізувати маршрути в режимі реального часу, щоб оптимізувати їх. Це дозволяє зменшити використання палива, уникати ділянок з високим трафіком і швидше доставляти продукцію.

Хоча кожен бізнес має різні накладні витрати, більшість з них є спільними. Штучний інтелект може автоматизувати або оптимізувати майже кожну змінну, оскільки це дуже адаптивна технологія.

Яким індустріям це допоможе?

Машинне навчання та штучний інтелект дають змогу зменшити накладні витрати в різних галузях промисловості. Вони мають чудову адаптивність, оскільки їх можна налаштувати відповідно до конкретних потреб будь-якого сектору.

Тим не менш, деякі галузі мають більший потенціал для вдосконалення, ніж інші. Наприклад, будівельний сектор може автоматизувати до 45% своїх завдань до 2035 року. Компаніям слід оцінити свої накладні витрати і визначити сфери, де інтеграція ШІ може принести найбільшу користь.

Коли ефективність бізнесу займає першорядне значення, конвергенція машинного навчання та штучного інтелекту виступає трансформаційною силою. В умовах невпинної гонитви за прибутковістю організації постійно шукають інноваційні стратегії для скорочення витрат без шкоди для якості. МН та ШІ — технології, які здатні радикально змінити ландшафт накладних витрат і бізнесу загалом.