人工知能（AI）は、企業がどのように運営され、世界中でその方向性を定義するかを革命的に変えています. 大量のデータを迅速に処理し、複雑なパターンを特定する能力は、運用およびガバナンスの欠陥を検出するための強力なツールとなります, 組織をより効率的にする, 競争力があり、レジリエントな
AIの能力を活用する際に, 企業はより賢い意思決定を行うことができる, リスクを減らし、結果を改善する. この技術の複数の分野への適用は、運用の効率と効果を向上させるだけでなく, また、企業の状態に関するより正確でリアルタイムな視点を提供することで、ガバナンスを強化します, 潜在的な問題に迅速に対応できるように
その間, 理論からAIを取り出し、実践に移す, 効率のために他の方法や技術と関連している, 需要戦略と知識. 運用分野での最適化について話すとき, 純粋で単純な自動化の道が一つ目であり、無数のプロセスと二つの明確な道がある, プロセスのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールを通じて, 英語の略語で – ソフトウェアロボットを使用して反復的で手動のタスクを自動化する技術, 人間によって企業システムで行われた
もう一つの道は、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に関するものです. 市場のベンチマーク内でのこのすべてのマッピングと質問は非常に重要です, この行動において、AIはかなりの支援を提供できます, 予測的に最適化されているステップと適切な価値を生み出さないステップを指摘する, 同じ業界の企業と比較して, 障害を防ぎ、ボトルネックやワークフローの改善を提案する
AIによる運用上の欠陥を克服するためのポジティブな影響は、繰り返しの作業を自動化することも含まれます（AIは専門家がより創造的で分析的な活動に集中できるようにします）およびエラーの削減（タスクの自動化は人的エラーの可能性を減少させます）, プロセスの精度を向上させる. これに対して、詐欺に関するリアルタイム分析が加わります, リスク管理, 感情分析
ここで扱っていることを示すために実践的な例ほど良いものはありません. 産業で, AIは全ての機械の機能にポジティブな影響を与えることができます, センサーのデータを分析し、予防保守を指示する, 活動の停止を避けるために. 銀行や保険会社向け, 行動パターンは、金融および賠償請求における詐欺の特定に役立つ可能性がある
さらに, AIは顧客プロジェクトの自動化において重要な貢献をすることができます, 定められたパラメータに従って解釈を標準化する, よりパーソナライズされた結果を提供する, より高い効率で, コスト削減と満足度
私たちは結論を出すことができます, このように, 企業のプロセスがより自動化されるほど, 運用上の欠陥の影響は小さい. これは自動化がエラーをキャッチして再処理することができるからです, 理想的なシナリオでは. 再作業の量がそれほど多くないか、それにかかる時間が短い場合, 私たちは許容できる程度の欠陥があります, しかし、各組織の成熟度を評価することが重要です
同じ意味で, AIや技術には疑問を呈したり批判したりする力はないことを強調する必要がある. 機械は教えられたことを学ぶ, しかし、アルゴリズムに関してはバイアスや倫理が関与する状況もあります, そこで人間の要素が基本的なものとして重要になる. 常に見ることができる誰かが必要です, テクノロジーのツールにフィードバックを提供し、リダイレクトする, そのため、継続的なトレーニングと能力開発は軽視されてはいけません
工場のフロアからIT部門まで, AIと機械学習による運用効率の向上, 可能な技術を二つ挙げるとすれば, 競争が激しく、ますます要求が高まる顧客に対してカスタマイズされた納品が求められる環境では不可欠です. より良い意思決定, より効率的でコストが最適化された, 私たちは、あらゆるビジネスが求める最高のリターンに近い、完全なエコシステムを持っています. しかし, その結果を得るために, プロセスを理解する, 測定する, 自動化と構造化されたガバナンスを持つことは不可欠です
