Sztuczna inteligencja (SI) rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy działają i określają swoje kierunki na całym świecie. Jej zdolność do szybkiego przetwarzania dużych wolumenów danych i identyfikowania złożonych wzorców czyni ją potężnym narzędziem do wykrywania niedoborów operacyjnych i zarządczych, czyniąc organizacje bardziej efektywnymi, konkurencyjne i odporne
Wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji, firmy mogą podejmować mądrzejsze decyzje, zmniejszyć ryzyko i poprawić wyniki. Zastosowanie tej technologii w wielu obszarach nie tylko poprawia efektywność i skuteczność operacji, ale także wzmacnia zarządzanie, zapewniając dokładniejszy i bieżący obraz stanu firmy, pozwalając na szybką reakcję na potencjalne problemy
Tymczasem, wyciągnąć AI z teorii i wprowadzić ją w praktykę, związana z innymi metodami i technologiami na rzecz efektywności, wymaga strategii i wiedzy. Kiedy mówimy o optymalizacji w obszarze operacyjnym, jest wiele procesów i dwie wyraźne ścieżki: pierwsza to czysta i prosta automatyzacja, za pomocą narzędzi Automatyzacji Procesów Robotycznych (RPA, w skrócie po angielsku – technologia wykorzystująca roboty programowe do automatyzacji powtarzalnych i manualnych zadań, realizowane przez ludzi w systemach biznesowych
Inna droga dotyczy identyfikacji procesów i tego, czy najlepsze praktyki są faktycznie wdrażane. Całe to mapowanie i zadawanie pytań w ramach benchmarku rynkowego jest bardzo ważne, a w tej akcji AI może znacznie pomóc, wskazując w sposób predyktywny, które etapy są zoptymalizowane, a które nie generują odpowiedniej wartości, porównując z firmami z tej samej branży, zapobiegając awariom i sugerując ulepszenia w obszarze wąskich gardeł i przepływów pracy
Pozytywny wpływ na zwalczanie niedociągnięć operacyjnych z wykorzystaniem AI obejmuje również automatyzację powtarzalnych zadań (AI uwalnia profesjonalistów, aby mogli skupić się na działaniach wymagających większej kreatywności i analizy) oraz redukcję błędów (automatyzacja zadań zmniejsza możliwość błędów ludzkich, zwiększając dokładność procesów. Do tego dochodzą analizy w czasie rzeczywistym dotyczące oszustw, zarządzanie ryzykiem, i analiza sentymentów
Nie ma nic lepszego niż praktyczne przykłady, aby zilustrować, o czym tutaj mówimy. W przemyśle, IA może pozytywnie wpłynąć na działanie całego sprzętu, analizując dane z czujników i wskazując konserwacje prewencyjne, unikając wstrzymania działalności. Dla banków i ubezpieczycieli, wzorce zachowań mogą pomóc w identyfikacji oszustw w wnioskach finansowych i odszkodowawczych
Ponadto, IA może znacząco przyczynić się do automatyzacji projektów klientów, standaryzując interpretacje zgodnie z ustalonymi parametrami, przynosząc bardziej spersonalizowane wyniki, z większą efektywnością, redukcja kosztów i satysfakcja
Możemy zakończyć, w ten sposób, tym więcej zautomatyzowany jest proces w firmie, mniejszy jest wpływ deficytu operacyjnego. To dlatego, że automatyzacja jest w stanie wychwycić błąd i przetworzyć go ponownie, w jakim byłby idealny scenariusz. Jeśli objętość pracy do poprawy nie jest znacząca lub czas na to jest krótki, mamy dość akceptowalną wadę, jednak ważne jest ocenić stopień dojrzałości każdej organizacji
W tym samym sensie, należy podkreślić, że AI ani technologia nie mają mocy kwestionowania i krytykowania. Maszyna uczy się tego, co jej jest nauczane, ale jednak istnieją sytuacje, które wiążą się z uprzedzeniami lub etyką w kontekście algorytmów, i to właśnie tam czynnik ludzki staje się kluczowy. Zawsze musi być ktoś, kto potrafi patrzeć, przekierować i dać feedback dla narzędzi technologicznych, dlatego ciągłe szkolenia i kształcenie nie mogą być bagatelizowane
Od podłogi fabrycznej do działów IT, efektywność operacyjna z AI i uczeniem maszynowym, aby wymienić tylko dwie możliwe technologie, jest niezbędne w środowisku silnej konkurencji i coraz bardziej wymagających klientów oczekujących spersonalizowanych dostaw. Z lepszym podejmowaniem decyzji, więcej efektywności i zoptymalizowane koszty, mamy integralny ekosystem bliski najwyższym zwrotom oczekiwanym przez każdą firmę. Ale, aby uzyskać ten wynik, zrozumieć procesy, mierzyć, automatyzacja i obecność strukturalnego zarządzania są niezbędne
