人工智能（IA）正在彻底改变全球企业的运营方式和发展方向. 其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, 使组织更高效, 竞争力强且具有韧性
利用人工智能的能力, 公司可以做出更明智的决策, 降低风险并改善您的结果. 这种技术在多个领域的应用不仅提高了操作的效率和有效性, 但也通过提供更准确和实时的公司状态视图来加强治理, 允许对潜在问题快速响应
与此同时, 将人工智能从理论中提取并付诸实践, 与其他方法和技术相关联以提高效率, 需求战略和知识. 当我们谈论运营领域的优化时, 有无数个过程和两条明确的道路：第一条是纯粹的自动化, 通过机器人流程自动化（RPA）工具, 在英文缩写中 – 使用软件机器人自动化重复和手动任务的技术, 由人类在企业系统中进行的
另一个方向涉及识别流程以及最佳实践是否确实被采用. 在市场基准中进行所有这些映射和质询是非常重要的, 在这一行动中，人工智能可以大大提供帮助, 以预测的方式指出哪些步骤是优化的，哪些步骤没有产生适当的价值, 与同一行业的公司比较, 防止故障并建议改善瓶颈和工作流程
利用人工智能来应对操作缺陷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需要更多创造力和分析的活动）以及减少错误（任务自动化降低了人为错误的可能性）, 提高过程的准确性. 实时分析与欺诈相关的内容, 风险管理, 情感分析
没有什么比实际例子更能说明我们在这里讨论的内容. 在工业中, 人工智能可以积极影响整个机器的运作, 分析传感器数据并指示预防性维护, 避免活动的停滞. 为银行和保险公司, 行为模式可以帮助识别财务请求和赔偿中的欺诈行为
此外, 人工智能可以在客户项目的自动化中发挥重要作用, 根据既定参数标准化解释, 带来更个性化的结果, 更高效, 成本降低与满意度
我们可以得出结论, 以这种方式, 越是自动化的企业流程, 操作缺陷的影响较小. 这是因为自动化能够捕捉错误并重新处理, 在理想的情况下. 如果返工的量不大或者所需时间很短, 我们有一个可以接受的缺陷, 然而，评估每个组织的成熟度是重要的
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评的能力. 机器学习所教的内容, 但存在涉及算法的偏见或伦理的情况, 人因素在这里显得至关重要. 总是需要有人能够观察, 重定向并反馈给技术工具, 因此，持续的培训和能力提升不能被忽视
从车间到IT部门, 通过人工智能和机器学习提高运营效率, 仅举两种可能的技术, 在竞争激烈、客户对个性化交付要求越来越高的环境中，这是至关重要的. 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，接近所有业务所追求的最高回报. 但是, 为了获得这个结果, 理解过程, 测量, 自动化和建立结构化的治理是必不可少的
