Krisis? Krisis apa? Mengapa perusahaan Eropa sekarang harus mengandalkan AI


AI

Oleh Jacques Bughin, Francis Hintermann dan Philippe Roussière

Baik itu pandemi global, konflik geopolitik besar dalam waktu dekat, atau sekarang inflasi mulai menyerupai yang disebabkan oleh guncangan minyak tahun 1970-an, gejolak signifikan ini menunjukkan risiko resesi ekonomi yang lebih tinggi. Ada konsensus yang berkembang di antara para ekonom bahwa kemungkinan resesi zona euro pada akhir 2022 sangat besar. Meskipun Amerika Serikat mungkin dapat lolos dari perlambatan yang serius, mesin pertumbuhan China tidak pernah lebih rentan.

Mengaum dari Krisis

Risiko resesi adalah peringatan yang jelas bahwa perusahaan harus bersiap untuk ketahanan yang jauh lebih besar dalam beberapa bulan mendatang. Tapi sementara resesi sering menyakitkan, itu sering kali karena perusahaan tidak siap. Memang, krisis masa lalu mengajarkan kita pelajaran penting, yaitu bahwa krisis juga merupakan waktu yang unik untuk memutar kembali waktu; dan untuk perusahaan yang paling siap, ini adalah peluang strategis untuk mengatasi badai dan cepat rebound lebih dari itu sejarah kinerja sebelumnya1.

Studi sistematis, seperti yang dilakukan oleh Profesor Gulati dari Harvard Business School, telah menganalisis tidak kurang dari tiga resesi global (krisis 1980, penurunan 1990, dan pecahnya gelembung dot-com 2000) dan menemukan bahwa resesi adalah sesuatu yang dapat menyebabkan perusahaan berkinerja buruk. Sekelompok kecil perusahaan bangkrut, dijual, atau dikembalikan ke kepemilikan pribadi. Namun, di sisi lain, proporsi perusahaan yang sama muncul dari krisis dengan profitabilitas yang lebih tinggi daripada rekan-rekan mereka dan kinerja yang lebih baik daripada sebelum krisis. Penelitian baru-baru ini 2 beberapa dari kita lakukan beberapa bulan yang lalu untuk menilai bagaimana perusahaan keluar dari pandemi juga menegaskan bahwa sekitar satu dari lima perusahaan berhasil menavigasi krisis terkait pandemi dengan cemerlang dan sekarang hampir dua tahun memasuki pandemi adalah catatan kinerja yang jauh lebih baik daripada sebelumnya krisis.

Bagaimana AI membuat perusahaan tahan krisis

Muncul dari krisis yang lebih kuat dari sebelumnya biasanya datang dengan keterampilan bersama seperti kelincahan yang kuat dan kemampuan untuk berinovasi3. Tetapi keterampilan yang sangat relevan untuk secara harfiah “mengaum keluar dari resesi”.4“, adalah investasi dan penggunaan teknologi (TI dan digital) yang tepat.

Investasi dalam teknologi digital diketahui telah menjadi respons perusahaan yang kuat selama pandemi. Tetapi alasannya mungkin spesifik untuk krisis, yaitu solusi untuk menghindari jarak sosial. Di sini kita berbicara tentang alasan yang lebih mendasar dan umum, yaitu bahwa teknologi memungkinkan bisnis mengurangi biaya sambil mengembangkan cara baru untuk bersaing dan membangun keunggulan kompetitif baru.

Baca Juga:  REIT favorit Warren Buffett keluar dari pasar. Apa berikutnya?

Selain keunggulan ganda digital ini, seperangkat teknologi baru, kecerdasan buatan, diharapkan menghasilkan pertumbuhan pendapatan dan pengurangan biaya yang signifikan. Dari perusahaan modal ventura yang menggandakan pendanaan mereka untuk AI hingga lonjakan besar dalam jumlah paten pembelajaran mesin yang mendalam5 Selama beberapa tahun terakhir dan pembuatan ribuan studi kasus AI, prediksi ini telah terbukti kuat karena AI secara signifikan meningkatkan efisiensi (misalnya melalui otomatisasi kerja), memotong inefisiensi operasional di samping biaya G&A yang umum, dan membuka peluang baru yang hebat, menciptakan, baik itu inovasi obat baru di sektor farmasi, penggerak otonom di sektor otomotif atau manajemen operasional yang cerdas.

Kami baru-baru ini menganalisis perusahaan kami menggunakan kecerdasan buatan6 dan memperhitungkan risiko resesi. Kami menemukan bahwa teknologi AI melakukan pekerjaan yang sangat dibutuhkan pada saat krisis. Untuk perusahaan besar yang menggunakan AI, proporsi pendapatan dan biaya perusahaan yang “dipengaruhi AI” meningkat lebih dari dua kali lipat antara 2018 dan 2021 dan diperkirakan akan meningkat tiga kali lipat antara 2018 dan 2024. Difusi menghasilkan keuntungan profitabilitas per tahun sebesar 2-3 persen (lihat Tabel 1), atau setidaknya dua kali lipat tingkat produktivitas tahunan perusahaan-perusahaan Uni Eropa selama dekade terakhir7.

Bukan hanya kalimat ini 3 kali kontribusi rata-rata TI tradisional terhadap pertumbuhan produktivitas keseluruhan yang tercatat di negara maju selama dua puluh tahun terakhir. Itu juga, dengan kata lain, perusahaan paling berbakat yang menggunakan AI keuntungan dua kali lebih banyak setelah 10 tahun dibandingkan dengan pesaingnya. Terakhir, momentum pertumbuhan 2 persen biasanya merupakan tingkat yang diperlukan untuk melindungi diri dari dampak buruk jangka panjang dari krisistanggal 8.

Peran sentral yang dimainkan oleh AI dalam peningkatan produktivitas ini juga sangat istimewa. Misalnya, dalam hal efisiensi biaya, AI mendorong otomatisasi sebagai cara selektif untuk menggantikan tugas yang berulang dengan teknologi yang lebih efektif. Oleh karena itu, proses ini bukan tentang pemecatan karyawan secara menyeluruh, tetapi tentang optimalisasi tugas yang mengarah pada kualitas pekerjaan yang lebih baik. Demikian juga, teknologi AI mendukung manajemen kinerja aset yang unggul, seperti B. pemeliharaan preventif yang mengurangi biaya tunai untuk investasi baru. Dalam hal meningkatkan penjualan, AI sangat kuat sebagai pendukung pendekatan strategis dan inovatif/disruptif. Sebagian besar pendapatan yang didukung AI terkait dengan inovasi model bisnis baru, desain ulang ekosistem, dan peluang kompetitif baru. AI sangat kuat dalam hal mendukung kecerdasan pelanggan, layanan pelanggan, atau rekomendasi yang dipersonalisasi untuk penjualan dan pemasaran pelanggan. Sebagian besar kasus ini genap lebih menarik di saat krisiskarena krisis membuat keterlibatan pelanggan lebih tidak stabil atau membuatnya penting untuk memperpanjang masa manfaat aset daripada membelanjakan uang tunai untuk aset yang gagal.

Baca Juga:  AI untuk Pengacara: Memahami dan Mempersiapkan Masa Depan Hukum
Tabel 1
Sumber: Survei Penelitian Accenture, penulis

Peluang Eropa

Juga, lapisan gula pada kue adalah bahwa beberapa perusahaan mendorong batas-batas apa yang dapat dilakukan AI untuk kinerja bisnis. Perusahaan-perusahaan ini tidak hanya menggabungkan strategi inovatif berdasarkan arsitektur AI yang kuat, budaya AI yang kuat, dan pelatihan karyawan, tetapi juga menggunakan kasus penggunaan AI 30-40 persen lebih banyak daripada pesaing mereka. Menurut perhitungan kami, perusahaan-perusahaan ini dapat mencapai konsekuensi dari penggunaan teknologi yang lebih baik dan lebih banyak kasus penggunaan produktivitas dua kali lipat keuntungan dari rata-rata perusahaan.

Sementara perusahaan-perusahaan Eropa saat ini paling rentan terhadap penurunan ekonomi, hal di atas menyiratkan bahwa mereka memiliki kepentingan dalam menggunakan AI untuk ketahanan. Secara historis, Eropa tertinggal di belakang AS dan China dalam hal AI, tetapi Eropa mulai berkembang. Startup dan pengusaha mengejar ketinggalan. Misalnya, Snowflake Europe merespons dengan UiPath; Dalam pertempuran untuk AI, Eropa melompat ke depan dengan visi panduan tentang komputasi kuantum9; dan Eropa juga menetapkan kerangka peraturan yang mendorong relevansi penting dari AI yang bertanggung jawab10.

Selain itu, kami dapat menambahkan bahwa perusahaan besar yang berkantor pusat di Eropa sama baiknya dalam mewujudkan potensi penuh AI seperti pesaing mereka dari Asia dan Amerika Utara. Faktanya, perkiraan peningkatan produktivitas dari penerapan AI skala besar di perusahaan AS dan Eropa terkemuka hampir sama, yaitu sekitar 4,5 persen per tahun.

Para pemimpin AI ini adalah elit tetapi bukan kelompok kecil, misalnya sekitar 12 persen dari semua perusahaan yang melihat AI. Lebih penting lagi, mereka memiliki persentase pengguna AI yang sama dengan AS di banyak sektor. Eropa adalah penentu tren, terutama di sektor-sektor seperti otomotif, ritel, ilmu hayati dan energi. Perusahaan Eropa lainnya harus mencatat dan menyalin perjalanan AI mereka untuk mencapai pencapaian lebih lanjut dan juga melakukan lindung nilai terhadap kemungkinan resesi pada akhirnya.

Tentang Penulis

Baca Juga:  Menuju Digitalisasi Sistem Kesehatan di Indonesia - Academia

Jacques Bughin

Jacques Bughin adalah Profesor Manajemen, Chaire Gillet of Management Practice, di Solvay Brussels School of Economics and Management di Université libre de Bruxelles (ULB) dan merupakan mantan direktur McKinsey dan McKinsey Global Institute, antara lain. Dia menasihati Antler dan Fortino Capital, dua perusahaan VC/PE besar, dan menjabat di dewan beberapa perusahaan.

Franz Hinterman

Franz Hinterman adalah Managing Director Global Accenture Research. Accenture Research adalah perusahaan Accenture yang mengidentifikasi dan mengantisipasi tren bisnis, pasar, dan teknologi yang mengganggu melalui kepemimpinan pemikiran dan penelitian strategis.

Philippe Roussiere

Philippe Roussiere memimpin inovasi dan AI di Accenture Research. Dia adalah pemimpin dan inovator berpengalaman dengan lebih dari 25 tahun pengalaman di berbagai posisi kepemimpinan penelitian pada proyek-proyek kepemimpinan yang berpusat pada pelanggan dan pemikiran. Dia memberi saran tentang penggunaan metode inovatif seperti pembelajaran mesin/NLP, pemodelan ekonomi, visualisasi data, dan platform penelitian eksperimental hibrida.

Referensi:

  1. “Ketahanan Organisasi: Konstruksi Berharga untuk Riset Manajemen?” 16 Agustus 2020 Ulasan Jurnal Manajemen Internasional doi: 10.1111/ijmr.12239
  2. “Menghancurkan Ketahanan Bisnis, Pasca-Pandemi: Data Mengungkapkan Kejutan – dan Cetak Biru untuk Maju”, 29 Oktober 2021, Laporan Ekonomi Eropahttps://www.europeanbusinessreview.com/breaking-down-business-resilience-post-pandemic-the-data-reveal-surprises-and-a-blueprint-for-moving-forward/
  3. “Better Than Before: The Resilient Organization in Crisis Mode”, 15 Januari 2018, Jurnal strategi perusahaanhttps://doi.org/10.1108/JBS-10-2016-0124
  4. Bagaimana TI Dapat Membantu Bisnis Keluar dari Resesi, 9 Juni 2020, eWeek, https://www.eweek.com/innovation/how-it-can-help-businesses-roar-out-of-a-resesi /
  5. “Tren Teknologi WIPO 2019 Kecerdasan Buatan”, 2019, Tren Teknologi WIPO 2019: Kecerdasan Buatan. Jenewa: Organisasi Kekayaan Intelektual Dunia. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf
  6. “Seni Kedewasaan AI,” Accenture, https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence/ai-maturity-and-transformation
  7. “Produktivitas Uni Eropa, Ekonomi Perdagangan”, https://tradingeconomics.com/european-union/productivity
  8. “Dampak Krisis Finansial Terhadap Produktivitas, Permodalan dan Ketenagakerjaan”, 12 Agustus 2016, Verifikasi pendapatan dan asethttps://doi.org/10.1111/roiw.12253
  9. “Jalan ke Unicorn Quantum Eropa”, 23 Februari 2021, Teknologi Kuantum EPJhttps://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-021-00095-x
  10. “UU Kecerdasan Buatan Uni Eropa: Pendekatan Eropa untuk AI”, 7 Oktober 2021, Komisi Eropa, https://futurium.ec.europa.eu/en/european-ai-alliance/document/eu-artificial-intelligence-act – eropa-pendekatan-ai?language=en



Source link