人工智能（AI）正在彻底改变全球企业的运营方式和发展方向。 您快速处理大量数据和识别复杂模式的能力使其成为检测运营和治理缺陷的强大工具，从而使组织更高效、更具竞争力和更具韧性。
利用人工智能的能力，公司可以做出更明智的决策，降低风险并改善业绩。 在多个领域应用这项技术不仅提高了运营的效率和效果，还通过提供更准确、实时的企业状态视图来加强治理，从而能够迅速应对潜在的问题。
然而，将人工智能从理论转化为实践，结合其他方法和技术以提高效率，需策略和知识。 当我们谈论运营领域的优化时，有无数的流程和两条明确的路径：第一条是纯粹的自动化，通过流程机器人自动化（RPA，英文缩写）工具——一种使用软件机器人自动执行重复性和手动任务的技术，这些任务由人类在企业系统中完成。
另一条路径涉及识别流程以及是否真正采用了最佳实践。 在市场基准测试中进行所有这些映射和质疑非常重要，在此过程中，人工智能可以提供极大的帮助，预测性地指出哪些环节已得到优化，哪些环节未能产生足够的价值，比较同一行业的公司，预防故障并建议在瓶颈和工作流程方面的改进。
利用人工智能应对运营不足的积极影响还包括自动化重复性任务（人工智能使专业人员能够专注于更具创造性和分析性的活动）以及减少错误（任务自动化降低了人为错误的可能性，提高了流程的准确性）。 进行实时分析，涉及欺诈、风险管理和情感分析。
没有比实际例子更能说明我们在这里讨论的内容了。 在工业中，人工智能可以通过分析传感器数据，积极影响整个机械设备的运行，提供预防性维护建议，避免生产中断。 对于银行和保险公司，行为模式可以帮助识别财务和赔偿请求中的欺诈行为。
此外，人工智能可以为客户项目的自动化做出重大贡献，根据既定参数标准化解释，带来更加个性化的结果，提高效率、降低成本并提高满意度。
因此，我们可以得出结论，企业的自动化程度越高，运营缺陷的影响越小。 这正因为自动化能够捕捉错误并重新处理，这在理想情况下是可行的。 如果返工的量不大或所需时间很短，这种情况是可以接受的，但评估每个组织的成熟度水平仍然很重要。
在同样的意义上，值得强调的是，人工智能或技术没有质疑和批判的能力。 机器学习所学取决于所教之内容，但在涉及偏见或伦理的情况下，人工因素就显得至关重要。 总是需要有人能够观察、引导并反馈给技术工具，因此，持续的培训和能力提升不能被忽视。
从工厂车间到IT部门，利用人工智能和机器学习等技术实现运营效率，在竞争激烈、客户对个性化交付要求越来越高的环境中至关重要。 通过更好的决策、更高的效率和优化的成本，我们拥有一个完整的生态系统，接近所有企业追求的最高回报。 但是，为了获得这个结果，理解流程、衡量、自动化以及拥有结构化的治理是必不可少的。
