Tekoäly (AI) mullistaa yritysten toimintatavat ja suuntaviivat kaikkialla maailmassa. Kyky käsitellä suuria tietomääriä nopeasti ja tunnistaa monimutkaisia kuvioita tekee siitä tehokkaan työkalun operatiivisten ja hallinnollisten puutteiden havaitsemiseen, mikä tekee organisaatioista tehokkaampia, kilpailukykyisempiä ja resilientimpiä.
Hyödyntämällä tekoälyn kykyjä yritykset voivat tehdä älykkäämpiä päätöksiä, vähentää riskejä ja parantaa tuloksiaan. Tämän teknologian soveltaminen monilla aloilla ei ainoastaan paranna toimintojen tehokkuutta ja vaikuttavuutta, vaan myös vahvistaa hallintoa tarjoamalla tarkemman ja reaaliaikaisemman näkymän yrityksen tilasta, mikä mahdollistaa nopean reagoinnin mahdollisiin ongelmiin.
Samaan aikaan tekoälyn siirtäminen teoriasta käytäntöön, yhdistettynä muihin menetelmiin ja teknologioihin tehokkuuden hyväksi, vaatii strategiaa ja tietoa. Kun puhumme operatiivisen alueen optimoinnista, on lukuisia prosesseja ja kaksi selkeää polkua: ensimmäinen on puhdas ja yksinkertainen automaatio, joka perustuu Robotic Process Automation (RPA) -työkaluihin – teknologia, joka käyttää ohjelmistorobotteja automatisoimaan toistuvia ja manuaalisia tehtäviä, joita ihmiset suorittavat yritysjärjestelmissä.
Toinen tapa käsittelee prosessien tunnistamista ja sitä, ovatko parhaat käytännöt todella otettu käyttöön. Koko tämä kartoitus ja kyselymarkkinatason vertailussa on erittäin tärkeää, ja tässä tekoäly voi auttaa merkittävästi, osoittamalla ennakoivasti, mitkä vaiheet ovat optimoituja ja mitkä eivät tuota asianmukaista arvoa, vertaamalla saman alan yrityksiin, ehkäisten virheitä ja ehdottaen parannuksia pullonkauloihin ja työnkulkuun liittyen.
Positiivinen vaikutus operatiivisten puutteiden torjumisessa tekoälyn avulla sisältää myös toistuvien tehtävien automatisoinnin (tekoäly vapauttaa ammattilaiset keskittymään luovempia ja analysointia vaativiin tehtäviin) ja virheiden vähentämisen (tehtävien automaatio vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta ja lisää prosessien tarkkuutta). Joissakin tapauksissa reaaliaikaisia analyysejä petosten, riskienhallinnan ja tunteiden analysoinnin ympärillä.
Ei ole parempia tapaa havainnollistaa sitä, mistä täällä puhutaan, kuin käytännön esimerkit. Teollisuudessa tekoäly voi vaikuttaa myönteisesti koko koneiston toimintaan analysoimalla anturitietoja ja ehdottamalla ennaltaehkäiseviä huoltotoimenpiteitä, välttäen toimintojen pysähtymisen. Pankkien ja vakuutusyhtiöiden käyttäytymismallit voivat auttaa petosten tunnistamisessa taloudellisissa ja korvaushakemuksissa.
Lisäksi tekoäly voi merkittävästi edistää asiakkaiden projektien automaatiota standardoimalla tulkintoja asetettujen parametrien mukaisesti, tuoden enemmän räätälöityjä tuloksia, suurempaa tehokkuutta, kustannussäästöjä ja tyytyväisyyttä.
Voimme päätellä näin, että mitä automatisoidumpi yrityksen prosessi on, sitä pienempi on operatiivisen puutteen vaikutus. Tämä johtuu siitä, että automaatio pystyy ottamaan virheen ja uudelleen käsittelemään sen, mikä olisi ihanteellinen tilanne. Jos uudelleen työn määrä ei ole merkittävä tai siihen käytetty aika on pieni, meillä on jopa hyväksyttävä puute, mutta on tärkeää arvioida kunkin organisaation kypsyysastetta.
Samassa yhteydessä on tärkeää huomata, että tekoälyllä tai teknologialla ei ole kykyä kyseenalaistaa tai arvostella. Kone oppii senelle opetetut asiat, mutta on tilanteita, joissa algoritmeihin liittyy puolueellisuutta tai eettisiä kysymyksiä, ja siinä ihmisen rooli korostuu olennaisena. On aina oltava joku, joka pystyy katsomaan, ohjaamaan uudelleen ja antamaan palautetta teknologisista työkaluista, joten jatkuvia koulutuksia ja pätevyyskoulutuksia ei voi vähätellä.
Tehdashallista IT-osastoihin, operatiivinen tehokkuus tekoälyn ja koneoppimisen avulla, mainiten vain kaksi mahdollista teknologiaa, on olennaista kovassa kilpailuympäristössä ja yhä vaativampien asiakkaiden räätälöidyissä toimituksissa. Paremmalla päätöksenteolla, suuremmalla tehokkuudella ja optimoiduilla kustannuksilla meillä on eheä ekosysteemi, joka on lähellä kaikkien liiketoimintojen tavoittelemia korkeimpia tuottoja. Mutta tämän tuloksen saavuttamiseksi on välttämätöntä ymmärtää prosessit, mitata, automatisoida ja olla olemassa jäsennelty hallintorakenne.
