הבינה המלאכותית (במ) מהפכה את הדרך שבה חברות פועלות ומגדירות את כיוונן ברחבי העולם. היכולת שלה לעבד כמויות גדולות של נתונים במהירות ולזהות דפוסים מורכבים הופכת אותה לכלי חזק לזיהוי ליקויים תפעוליים ומנהליים, הופך את הארגונים ליעילים יותר, תחרותיות וחוסן
בניצול יכולות הבינה המלאכותית, החברות יכולות לקבל החלטות חכמות יותר, להפחית סיכונים ולשפר את התוצאות שלך. היישום של טכנולוגיה זו בתחומים מרובים לא רק משפר את היעילות ואת האפקטיביות של הפעולות, אך גם מחזק את הממשלתיות על ידי מתן תצוגה מדויקת יותר ובזמן אמת של מצב החברה, מאפשר תגובה מהירה לבעיות פוטנציאליות
בינתיים, להוציא את הבינה המלאכותית מהתיאוריה ולשים אותה במעשה, קשורה לשיטות וטכנולוגיות אחרות לטובת היעילות, דרישה אסטרטגיה וידע. כשמדברים על אופטימיזציה בתחום התפעול, יש אינספור תהליכים ושני מסלולים ברורים: הראשון הוא של אוטומציה טהורה ופשוטה, באמצעות כלים של אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA, בראשי תיבות באנגלית – טכנולוגיה שמשתמשת ברובוטים תוכנה כדי לאוטומט משימות חזרתיות ומנואליות, בוצעו על ידי בני אדם במערכות עסקיות
הדרך השנייה עוסקת בזיהוי התהליכים ואם הפרקטיקות הטובות ביותר אכן מאומצות. כל המיפוי והשאלות בתוך השוואת שוק הם מאוד חשובים, ובפעולה זו ה-AI יכול לסייע במידה רבה, מצביעים באופן חיזוי אילו שלבים אופטימליים ואילו אינם מייצרים את הערך המתאים, בהשוואה לחברות מאותו תחום, מניעת תקלות והצעת שיפורים סביב צווארי בקבוק וזרימות עבודה
ההשפעה החיובית במאבק נגד ליקויים תפעוליים עם הבינה המלאכותית כוללת גם אוטומציה של משימות חוזרות (הבינה המלאכותית משחררת את המקצוענים להתמקד בפעילויות שדורשות יותר יצירתיות וניתוח) וצמצום שגיאות (האוטומציה של משימות מפחיתה את הסיכוי לשגיאות אנושיות, מגביר את הדיוק של התהליכים. נוספות לכך ניתוחים בזמן אמת סביב הונאות, ניהול סיכונים, והניתוח של רגשות
אין כמו דוגמאות מעשיות כדי להמחיש על מה אנחנו מדברים כאן. בתעשייה, הבינה המלאכותית יכולה להשפיע חיובית על תפקוד כל המיכון, אנליזת נתוני חיישנים והמלצה על תחזוקות מונעות, מונעים את השבתת הפעילויות. לבנקים ולחברות ביטוח, תבניות התנהגות יכולות לסייע בזיהוי הונאות בבקשות פיננסיות ופיצויים
בנוסף לכך, הבינה המלאכותית יכולה לתרום בצורה משמעותית לאוטומציה של פרויקטים של לקוחות, מְסַדֵּר יְפָרִים עַל פִּי הַפָּרָמֶטְרִים שֶׁנּוֹקְבוּ, מביא תוצאות מותאמות אישית יותר, ביותר יעילות, הפחתת עלויות ושביעות רצון
אנחנו יכולים להסיק, בדרך זו, שכמה יותר אוטומטי התהליך של חברה, קטן הוא ההשפעה של לקות תפקודית. זה כי האוטומציה מסוגלת לתפוס את השגיאה ולבצע מחדש את התהליך, מה שיהיה תרחיש אידיאלי. אם נפח העבודה החוזרת אינו נחשב או שהזמן לכך קצר, יש לנו לקות עד מקובלת, עם זאת, חשוב להעריך את רמת הבגרות של כל ארגון
באותו הכיוון, חשוב לציין שהבינה המלאכותית או הטכנולוגיה אין להן את הכוח לשאול שאלות ולבקר. המכונה לומדת מה שמלמדים אותה, אבל יש מצבים שמעורבים הטיה או אתיקה יחד עם האלגוריתמים, וזה שם שהגורם האנושי מתגלה כבסיסי. נדרש תמיד שיהיה מישהו שיכול להסתכל, לנתב ולתת משוב לכלי הטכנולוגיה, לכן אימונים והכשרות מתמשכות לא יכולים להיות ממוזערים
מהרצפה של המפעל ועד למחלקות ה-IT, היעילות התפעולית עם בינה מלאכותית ולמידת מכונה, כדי לצטט רק שתי טכנולוגיות אפשריות, זה חיוני בסביבה של תחרות חזקה ולקוחות שמבינים יותר ויותר את הצורך במשלוחים מותאמים אישית. עם קבלת החלטות טובה יותר, יותר יעילות ועלויות אופטימליות, יש לנו מערכת אקולוגית שלמה וקרובה להחזרות הגבוהות ביותר שמיועדות לכל עסק. אבל, כדי להשיג את התוצאה הזו, להבין את התהליכים, למדוד, אוטומציה ונוכחות של ממשלה מובנית הם חיוניים
