人工知能（AI）は、世界中の企業の運営方法や方向性の決定に革命をもたらしています。 大量のデータを迅速に処理し、複雑なパターンを識別する能力は、運用上およびガバナンス上の課題を検出するための強力なツールとなり、組織をより効率的、競争力のある、そして回復力のあるものにします。
AIの能力を活用することで、企業はより賢明な意思決定を行い、リスクを減らし、結果を改善することができます。 この技術の多くの分野での応用は、運営の効率と効果を向上させるだけでなく、より正確でリアルタイムな企業の状態の把握を可能にし、潜在的な問題に迅速に対応できるようにして、ガバナンスを強化します。
しかし、AIを理論から実践に移し、他の方法や技術と結びつけて効率性を追求するには、戦略と知識が必要です。 オペレーション分野での最適化について話すとき、無数のプロセスと二つの明確な道があります：一つは、純粋な自動化の道であり、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）と呼ばれるツールを使用する方法です。この技術は、ソフトウェアロボットを利用して、企業システム内で人間が行う繰り返しの手作業を自動化します。
もう一つの方法は、プロセスの特定と、最良の実践が実際に採用されているかどうかを確認することです。 この市場ベンチマーク内でのすべてのマッピングと問いかけは非常に重要であり、この活動においてAIは大いに役立つことができ、予測的に最適化されたステップと適切な価値を生み出さないステップを指摘し、同じ業界の企業と比較しながら、失敗を防ぎ、ボトルネックやワークフローの改善を提案します。
運用上の課題を解決するためのAIのプラスの影響には、反復作業の自動化も含まれます（AIは専門家がより創造性や分析を必要とする活動に集中できるようにします）と、エラーの削減も含まれます（作業の自動化により人的ミスの可能性が減少し、プロセスの正確性が向上します）。 リアルタイムの分析を不正行為、リスク管理、感情分析に追加します。
ここで扱っている内容を具体的に示すためには、実例ほど適したものはありません。 産業界では、AIはセンサーのデータを分析し、予防保守を指示することで、全ての機械の動作にプラスの影響を与え、活動の停止を防ぐことができます。 銀行や保険会社にとって、行動パターンは金融請求や補償請求における詐欺の識別に役立つことがあります。
さらに、AI はクライアント プロジェクトの自動化に大きく貢献し、確立されたパラメータに従って解釈を標準化し、よりパーソナライズされた結果をもたらし、効率、コスト削減、満足度を向上させます。
このように、企業のプロセスが自動化されているほど、運用上の欠陥の影響は小さくなると結論付けることができます。 これは、自動化がエラーを検出して再処理できるためであり、理想的なシナリオです。 やり直しの量がそれほど多くなく、その時間も短い場合は、許容できる範囲の不足ですが、各組織の成熟度を評価することが重要です。
この点においても、AIや技術には疑問や批判をする力がないことを指摘しておく必要があります。 機械は教えられたことを学びますが、バイアスや倫理に関わる状況も存在し、その際に人間の要素が不可欠となります。 常に誰かが技術ツールを監視し、リダイレクトし、フィードバックを提供できる必要があるため、継続的なトレーニングと能力向上は軽視できません。
工場の床からIT部門まで、AIや機械学習を含む効率的な運用は、競争が激しく、より個別化された納品を求める顧客が増える環境において不可欠です。 より良い意思決定、より高い効率性、最適化されたコストにより、私たちは完全なエコシステムを持ち、あらゆるビジネスが目指す最高のリターンに近づいています。 しかし、その結果を得るためには、プロセスを理解し、測定し、自動化し、構造化されたガバナンスを持つことが不可欠です。
