不況時のビジネス戦略: 自動化を活用してより少ないリソースでより多くのことを行う

4 年の第 2022 四半期に向けて、レイオフの発表が毎日のようにニュース フィードに流れています。 2022 年 52,000 月の時点で、テクノロジー業界だけで XNUMX 人以上の労働者が人員削減に直面しています。 レイオフ後に残った人々は、別の課題に直面しています。それは、「インフレ」と「不況」があらゆる会話の流行語である世界で成長を促進することです。

「不況」が正しい用語であるかどうかについて専門家が議論しているにもかかわらず、現在の世界の状態は明らかです。企業はコスト削減策に備えています。 PwC の最近の調査によると、約 50% の企業が今後 XNUMX か月から XNUMX 年以内に従業員を削減すると予想しています。

予算の増額や、新しいチーム メンバーを採用するための許可は、近いうちには見られません。 代わりに、より少ないリソースでより多くのことを行う方法を学ばなければなりません。 この記事では、不況時のビジネス戦略と、テクノロジーを活用してコストを削減し、成長を促進する方法について説明します。

企業は不況にどのように備えているか
奇妙なことに、変化を受け入れて促進することで知られる企業は、2022 年に従来のコスト削減戦略を主に使用してきました。

貸倒引当金の増加
銀行と金融会社は、迫り来る景気後退の呼びかけに先立って対応しており、「ソフトランディングを伴う穏やかな景気後退」と彼らが見ているものに備えています。 これは、 S&P グローバル マーケティング インテリジェンス、米国の大手銀行のほとんどは、景気後退への懸念が高まり、ローンの伸びが続く中、2022年の第2021四半期に貸倒引当金を引き上げました。 これは、XNUMX 年の第 XNUMX 四半期とは大きく異なります。XNUMX 年の第 XNUMX 四半期では、好調な経済とほぼ元の状態に近い信用度のために、大多数の銀行がマイナスの引当金を計上していました。

ジョブカット
テクノロジーにとって象徴的な年の後、レイオフがここにあります。 人員削減は指数関数的に増加しました。 Netflix や Meta などの巨大なテクノロジー企業、Robinhood、Glossier、Better、Stripe、Lyft などもこのトレンドに参加しています。 一部の組織は、COVID-19 のパンデミックが大幅な人員削減の原因であると考えていますが、他の組織は、急速な成長期に過剰に雇用されたことが原因であると考えています。

e コマースの巨大企業である Amazon でさえ、ベルトを締め、プロジェクトを閉鎖し、企業の雇用を凍結しています。

イノベーションは闇から生まれる
大量解雇、株価暴落、大規模な仮想通貨スキャンダルがあった年に、ChatGPT は AI イノベーションの大きな前進として登場しました。 すぐに XNUMX 万人のユーザーを超えたこのアプリケーションは、一度に複数の会話を実行し、ソフトウェア コードを記述し、質問に答えることができます。これは、AI を使用した自然言語処理の新しい段階を示しています。

実際、テクノロジー業界のデータ会社である Pitchbook によると、初期段階の投資家とソフトウェア開発者は、全面的に仮想通貨ベースから生成 AI プロジェクトに移行しています。 多くの人がChatGPTを検索破壊者として挙げており、検索市場におけるGoogleの支配力を危険にさらす可能性があります. 将来がどうなるにせよ、ChatGPT は、経済状況が厳しくなっても、多額の投資コストがなくてもイノベーションを止めることはできないことを示しています。

事業戦略の転換
以前は実店舗で成功していた企業は、COVID-19 のパンデミックを乗り切るために、オンライン オペレーションに重点を移さなければなりませんでした。 直接影響を受けたのは、小売業に特化したビジネスだけではありません。 多くの企業は、対面販売やインタラクションからオンラインおよびデジタル マーケティングへと集中力を調整する必要がありました。

十分に採用されていないコスト削減策のうち、採用すべきものはどれか
上記の方法は一般的に実施されており、効果的である可能性がありますが、採用されていないコスト削減戦略は、厳しい経済状況の中で成功するための鍵となる可能性があります.

最も一般的で効果的な解決策の XNUMX つは、人件費を抑えて自動化するか、高度な技術を採用することです。

AI主導の世界への移行
LinkedIn の共同創設者である Reid Hoffman は最近、現代社会における AI の普及についてビジネス リーダーにアドバイスを提供しました。 ホフマン氏は、「AI を完全にオプトアウトすると、未来を犠牲にすることになります」と述べています。

組織のすべての部門で AI を活用できるわけではありませんが、下調べを行い、AI をいつ使用するかを知ることは、不況時のビジネス戦略にとって重要です。

言語翻訳の世界では、AI と MT テクノロジーを組み合わせた機械翻訳ソリューションが、世界中の組織のゲームを変えています。 SYSTRAN は多くの人を助けてきました 銀行および金融会社 これは一例です。

組織内の翻訳需要に対応するために社内翻訳者に多額の給与を支払うのではなく、高度なテクノロジーに投資して、最高の翻訳チームよりも大量かつ迅速に作業を行うことができます。生産。

SYSTRAN のニューラル機械翻訳ソフトウェアは、ビジネスのドキュメント、通信、およびその他の重要なコンポーネントを正確に翻訳できるコスト削減システムの非常に洗練された例です。

複数の部門にわたる言語翻訳の問題を解決する
多くの場合、XNUMX つの組織内の複数のチームが同じ問題を抱えています。

適切な例: 法務、マーケティング、カスタマー サポート、財務、研究開発、IT など、さまざまなチームの翻訳ニーズ。 この問題に対する費用対効果の高い解決策は、各チームが優先するリソースを選択して、各チームに個別の翻訳予算を与えることではありません。 むしろ、すべてのチームがアクセスできる単一の堅牢な MT エンジンが問題を普遍的に解決し、大幅なコスト削減と生産性の向上という副次的なメリットを提供します。

SYSTRAN が高度なテクノロジーで銀行のコストを削減する方法
取る Lombard Odier による SYSTRAN のケーススタディ、 例えば。 ロンバー・オディエは、個人および機関投資家にソリューションを提供することに重点を置いたウェルスおよび資産管理の世界的リーダーです。

Lombard Odier は SYSTRAN と提携して、通信ワークフローを向上させ、ドキュメントと電子メールをシームレスに翻訳し、機密データの漏洩を減らし、翻訳コストを最小限に抑えました。 SYSTRAN を実装する前は、従業員はアドホックな翻訳アプリケーションを使用する傾向がありましたが、会社の IT セキュリティ部門は、これがロンバー オディエのデータ セキュリティを保証するという彼らの使命を危険にさらしていることをすぐに理解しました。

通信ワークフローに統合することで、SYSTRAN は Lombard Odier に統合しやすい翻訳システムを提供しました。これにより、生産性が即座に向上し、翻訳コストが大幅に削減されました。 このソリューションは大きな成功を収めたため、同社はすぐに SYSTRAN が提供する API を使用して社内全体にソリューションを拡大することに着手しました。

SYSTRAN の NMT をコスト削減の機会として使用する
不況の時代に堅実なビジネス戦略を構築するには、競合他社が採用していない戦術を使用する必要があります。 テクノロジーは、経済の低迷時にコストを削減し、成長を促進するためのリソースを提供してくれます。

多くの企業にとって、ニューラル機械翻訳ソフトウェアは、より少ないリソースでより多くを達成するための道筋となります。 の実力を試すことができます。 SYSTRAN の NMT ソフトウェア 今日は無料です。 数秒しかかかりません。 すべての興奮が何であるかを見に来てください。

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