Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen weltweit operieren und ihre Ausrichtung bestimmen. Ihre Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen, macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Erkennung von Betriebs- und Governance-Mängeln, wodurch Organisationen effizienter, wettbewerbsfähiger und widerstandsfähiger werden.
Durch die Nutzung der KI-Fähigkeiten können Unternehmen intelligentere Entscheidungen treffen, Risiken reduzieren und ihre Ergebnisse verbessern. Die Anwendung dieser Technologie in mehreren Bereichen verbessert nicht nur die Effizienz und Wirksamkeit der Abläufe, sondern stärkt auch die Governance, indem sie eine genauere und Echtzeit-Ansicht des Unternehmenszustands bietet, was eine schnelle Reaktion auf potenzielle Probleme ermöglicht.
Doch die Umsetzung der KI aus der Theorie in die Praxis, verbunden mit anderen Methoden und Technologien zur Steigerung der Effizienz, erfordert Strategie und Wissen. Wenn wir im Bereich der operativen Optimierung sprechen, gibt es unzählige Prozesse und zwei klare Wege: Der erste ist der der reinen Automatisierung mittels Robotic Process Automation (RPA), einer Technologie, die Software-Roboter einsetzt, um repetitive und manuelle Aufgaben zu automatisieren, die von Menschen in Unternehmenssystemen ausgeführt werden.
Der andere Weg befasst sich mit der Identifizierung der Prozesse und ob die besten Praktiken tatsächlich angewendet werden. Diese gesamte Kartierung und Fragestellung innerhalb eines Marktbenchmarks ist sehr wichtig, und bei dieser Maßnahme kann die KI erheblich unterstützen, indem sie prädiktiv aufzeigt, welche Schritte optimiert sind und welche keinen angemessenen Wert generieren, im Vergleich zu Unternehmen derselben Branche, Fehler vorbeugt und Verbesserungen im Zusammenhang mit Engpässen und Arbeitsabläufen vorschlägt.
Der positive Einfluss zur Bekämpfung operativer Mängel mit KI umfasst auch die Automatisierung repetitiver Aufgaben (KI ermöglicht es Fachkräften, sich auf kreativere und analytischere Tätigkeiten zu konzentrieren) und die Verringerung von Fehlern (Automatisierung reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und erhöht die Genauigkeit der Prozesse). Integrem-se análises em tempo real sobre fraudes, gerenciamento de riscos e análise de sentimentos.
Nichts ist besser als praktische Beispiele, um zu veranschaulichen, worum es hier geht. In der Industrie kann KI die Funktionsweise der gesamten Maschinen positiv beeinflussen, indem sie Sensordaten analysiert und präventive Wartungen empfiehlt, um Produktionsausfälle zu vermeiden. Für Banken und Versicherungen können Verhaltensmuster bei der Identifizierung von Betrug bei Finanzanträgen und Schadensersatzforderungen helfen.
Darüber hinaus kann KI erheblich zur Automatisierung von Kundenprojekten beitragen, indem sie Interpretationen nach festgelegten Parametern standardisiert und so personalisiertere Ergebnisse mit größerer Effizienz, Kostensenkung und Zufriedenheit liefert.
Wir können daher schließen, dass je automatisierter der Prozess eines Unternehmens ist, desto geringer ist die Auswirkung operativer Mängel. Denn Automation ist in der Lage, den Fehler zu erkennen und neu zu verarbeiten, was das ideale Szenario wäre. Wenn das Nacharbeitsvolumen nicht erheblich ist oder die dafür benötigte Zeit gering ist, ist dies akzeptabel, aber es ist wichtig, den Reifegrad jeder Organisation zu bewerten.
In diesem Sinne ist es auch wichtig zu betonen, dass KI oder Technologie nicht die Fähigkeit haben zu hinterfragen und zu kritisieren. Die Maschine lernt, was ihr beigebracht wird, aber es gibt Situationen, die Vorurteile oder Ethik in den Algorithmen betreffen, und genau hier ist der menschliche Faktor von entscheidender Bedeutung. Es ist immer notwendig, jemanden zu haben, der beobachten, umleiten und Feedback zu den Technologiewerkzeugen geben kann, deshalb dürfen kontinuierliche Schulungen und Weiterbildungen nicht vernachlässigt werden.
Vom Fabrikboden bis zu den IT-Abteilungen ist die operative Effizienz mit KI und maschinellem Lernen, um nur zwei mögliche Technologien zu nennen, in einem Umfeld mit starkem Wettbewerb und immer anspruchsvolleren Kunden für maßgeschneiderte Lieferungen unerlässlich. Mit besseren Entscheidungsprozessen, höherer Effizienz und optimierten Kosten verfügen wir über ein integratives Ökosystem, das den höchsten angestrebten Renditen für jedes Unternehmen nahekommt. Aber, um diese Ergebnisse zu erzielen, ist es unerlässlich, die Prozesse zu verstehen, zu messen, zu automatisieren und eine strukturierte Governance zu haben.
