Третье преимущество — масштабируемость.

Лаборатория, использующая ручное планирование, сталкивается с линейной зависимостью между объемом заказов и численностью персонала. Для обработки тысячи заказов в месяц требуется примерно тридцать пять техников. Пять тысяч заказов требуют пропорционального увеличения штата. Такое линейное масштабирование приводит к операционной уязвимости: задержки с наймом, периоды обучения, восстановление штата после текучки кадров и снижение качества.

Планирование с использованием ИИ разрушает эту зависимость. Один специалист по контролю качества может проверять примерно сорок восемь планов, сгенерированных ИИ, за восьмичасовой рабочий день, в то время как вручную он смог бы проверить лишь от четырёх до шести планов. При объёме работы в пять тысяч случаев в месяц численность персонала сокращается с примерно сорока штатных специалистов до примерно пяти. Ежегодная экономия затрат на рабочую силу для лаборатории с большим объемом работы составляет от $1,5 млн до $2,5 млн.

Такая масштабируемость также делает возможными модели ведения практики, которые ранее были нереалистичны. Стоматологическая клиника, предлагающая начало лечения с помощью капп в день обращения, не сможет этого сделать, если планирование занимает два часа. План, сгенерированный искусственным интеллектом за десять минут, позволяет пациенту увидеть полную 3D-симуляцию лечения и уйти с напечатанными каппами за один визит. Данные по принятию лечения свидетельствуют о том, что такая оперативность повышает коэффициент конверсии на 30%–50%.