Tekoäly (IA) mullistaa sen, miten yritykset toimivat ja määrittelevät suuntansa ympäri maailmaa. Senin kykysi käsitellä suuria tietomääriä nopeasti ja tunnistaa monimutkaisia malleja tekee siitä tehokkaan työkalun operatiivisten ja hallinnollisten puutteiden havaitsemiseen, tehostamalla organisaatioita, kilpailukykyisiä ja kestäviä
Hyödyntämällä tekoälyn kykyjä, yritykset voivat tehdä älykkäämpiä päätöksiä, vähentää riskejä ja parantaa tuloksia. Tämän teknologian soveltaminen useilla alueilla parantaa paitsi toimintojen tehokkuutta ja vaikuttavuutta, mutta myös vahvistaa hallintoa tarjoamalla tarkemman ja reaaliaikaisen näkemyksen yrityksen tilasta, mahdollistaa nopean vastauksen mahdollisiin ongelmiin
samaan aikaan, ottaa tekoäly teoriasta käytäntöön, liitetty muihin menetelmiin ja teknologioihin tehokkuuden hyväksi, kysyntä strategiaa ja tietämystä. Kun puhumme optimoinnista operatiivisella alueella, on lukuisia prosesseja ja kaksi selkeää polkua: ensimmäinen on puhdas ja yksinkertainen automatisointi, prosessien robottiautomaation (RPA) työkalujen avulla, lyhenteessä englanniksi – teknologia, joka käyttää ohjelmistorobotteja toistuvien ja manuaalisten tehtävien automatisoimiseen, ihmisten tekemät toimet liiketoimintajärjestelmissä
Toinen polku käsittelee prosessien tunnistamista ja sitä, onko parhaita käytäntöjä todella otettu käyttöön. Kaikki tämä kartoitus ja kysely markkinavertailussa on erittäin tärkeää, ja tässä toiminnassa tekoäly voi auttaa merkittävästi, osoittamalla ennakoivasti, mitkä vaiheet ovat optimoituja ja mitkä eivät tuota riittävää arvoa, verrattuna saman alan yrityksiin, estäämällä vikoja ja ehdottamalla parannuksia pullonkaulojen ja työprosessien ympärillä
Positiivinen vaikutus operatiivisten puutteiden torjumiseen tekoälyn avulla sisältää myös toistuvien tehtävien automatisoinnin (tekoäly vapauttaa ammattilaiset keskittymään luovuutta ja analyysiä vaativiin aktiviteetteihin) ja virheiden vähentämisen (tehtävien automatisointi vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta, parantaen prosessien tarkkuutta. Lisätään tähän reaaliaikaisia analyysejä petoksista, riskienhallinta, ja tunteiden analyysi
Ei mitään parempaa kuin käytännön esimerkit havainnollistamaan, mistä puhumme täällä. Teollisuudessa, tekoäly voi vaikuttaa myönteisesti koko koneiston toimintaan, analysoimalla antureiden tietoja ja osoittamalla ennaltaehkäiseviä huoltoja, toimintojen keskeytymisen välttäminen. Pankkeja ja vakuutusyhtiöitä varten, käyttäytymismallit voivat auttaa tunnistamaan petoksia taloudellisissa ja vahingonkorvauspyynnöissä
Lisäksi, IA voi merkittävästi auttaa asiakasprojektien automatisoinnissa, standardisoimalla tulkintoja asetettujen parametrien mukaisesti, tuoden mukautetumpia tuloksia, suuremmalla tehokkuudella, kustannusten vähentäminen ja tyytyväisyys
Voimme päätellä, tällä tavalla, sitä enemmän yrityksen prosessi on automatisoitu, pienempi on toiminnallisen vian vaikutus. Tämä johtuu siitä, että automaatio on kykenevä havaitsemaan virheen ja käsittelemään sen uudelleen, mikä olisi ihanteellinen skenaario. Josse työmäärä ei ole merkittävä tai aika siihen on lyhyt, meillä on jopa hyväksyttävä puute, kuitenkin on tärkeää arvioida kunkin organisaation kypsyyden tasoa
Tässä samassa mielessä, on tärkeää korostaa, että tekoäly tai teknologia ei kykene kyseenalaistamaan ja kritisoimaan. Kone oppii sen, mitä sille opetetaan, mutta on tilanteita, joissa algoritmeihin liittyy puolueellisuutta tai eettisiä kysymyksiä, ja siinä ihmistekijä tulee keskeiseksi. On aina tarpeen, että joku kykenee katsomaan, ohjata ja antaa palautetta teknologian työkaluille, siksi jatkuvia koulutuksia ja valmennuksia ei voida vähätellä
Tehtaasta IT-osastoihin, toiminnan tehokkuus tekoälyn ja koneoppimisen avulla, mainitaksesi vain kahta mahdollista teknologiaa, on tärkeää voimakkaasti kilpailevassa ympäristössä, jossa asiakkaat vaativat yhä enemmän räätälöityjä toimituksia. Parempien päätösten tekeminen, enemmän tehokkuutta ja optimoituja kustannuksia, meillä on eheä ekosysteemi, joka on lähellä kaikkien liiketoimintojen tavoittelemaa korkeinta tuottoa. Mutta, tämän tuloksen saavuttamiseksi, ymmärrä prosessit, mitata, automaattinen ja rakenteellinen hallinta on välttämätöntä
