Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует способ, которым компании работают и определяют свои направления по всему миру. Ваша способность быстро обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные паттерны делает ее мощным инструментом для обнаружения операционных и управленческих недостатков, делая организации более эффективными, конкурентоспособные и устойчивые
Используя возможности ИИ, компании могут принимать более разумные решения, снизить риски и улучшить свои результаты. Применение этой технологии в различных областях не только улучшает эффективность и результативность операций, но также укрепляет управление, предоставляя более точное и актуальное представление о состоянии компании, позволяя быстро реагировать на потенциальные проблемы
Тем временем, вынести ИИ из теории и применить на практике, связанная с другими методами и технологиями в пользу эффективности, требует стратегии и знаний. Когда мы говорим об оптимизации в операционной сфере, существует множество процессов и два ясных пути: первый - это чистая и простая автоматизация, с помощью инструментов Роботизированной Автоматизации Процессов (RPA, в аббревиатуре на английском языке – технология, которая использует программных роботов для автоматизации повторяющихся и ручных задач, выполняемые людьми в бизнес-системах
Другой путь касается идентификации процессов и того, действительно ли применяются лучшие практики. Все это картирование и вопросы в рамках рыночного бенчмарка очень важны, и в этом действии ИИ может значительно помочь, указывая предсказательным образом, какие этапы оптимизированы, а какие не приносят должной ценности, сравнивая с компаниями того же сектора, предотвращая сбои и предлагая улучшения в области узких мест и рабочих процессов
Положительное воздействие на борьбу с операционными недостатками с помощью ИИ также включает автоматизацию повторяющихся задач (ИИ освобождает специалистов для сосредоточения на деятельности, требующей большей креативности и анализа) и снижение ошибок (автоматизация задач уменьшает вероятность человеческих ошибок, увеличивая точность процессов. К этому добавляются анализы в реальном времени по поводу мошенничества, управление рисками, и анализ настроений
Ничто не сравнится с практическими примерами, чтобы проиллюстрировать, о чем мы говорим здесь. В промышленности, ИИ может положительно повлиять на работу всего оборудования, анализируя данные с датчиков и указывая на профилактическое обслуживание, избегая приостановки деятельности. Для банков и страховых компаний, поведенческие паттерны могут помочь в выявлении мошенничества в финансовых запросах и запросах на возмещение ущерба
Кроме того, ИИ может значительно способствовать автоматизации проектов клиентов, стандартизируя интерпретации в соответствии с установленными параметрами, принося более персонализированные результаты, с большей эффективностью, снижение затрат и удовлетворенность
Мы можем заключить, таким образом, тем более автоматизирован процесс компании, меньше влияние операционной недостаточности. Это потому, что автоматизация способна выявлять ошибки и повторно обрабатывать их, в чем было бы идеальное окружение. Если объем переделки незначителен или время на это небольшое, у нас есть вполне приемлемый недостаток, однако важно оценить степень зрелости каждой организации
В том же смысле, следует подчеркнуть, что ИИ или технологии не имеют силы задавать вопросы и критиковать. Машина учится тому, что ей преподают, но существуют ситуации, которые связаны с предвзятостью или этикой в отношении алгоритмов, и именно здесь человеческий фактор становится основополагающим. Всегда должен быть кто-то, способный смотреть, перенаправить и дать обратную связь для технологий, поэтому постоянные тренировки и обучение не могут быть минимизированы
От производственного этажа до IT-отделов, операционная эффективность с ИИ и машинным обучением, чтобы упомянуть только две возможные технологии, это необходимо в условиях жесткой конкуренции и клиентов, которые становятся все более требовательными к индивидуальным поставкам. С лучшим принятием решений, больше эффективности и оптимизированные затраты, у нас есть целостная экосистема, близкая к самым высоким доходам, которых стремится достичь любой бизнес. Но, для получения этого результата, понимать процессы, измерять, автоматизация и наличие структурированного управления являются необходимыми
