Tehisintellekt (AI) on muutmas ettevõtete tegutsemis- ja arenguviisi kogu maailmas. Selle võime töödelda suuri andmemahtusid kiiresti ja tuvastada keerulisi mustreid muudab selle võimsaks tööriistaks tegevusalaste ja juhtimisalaste puuduste avastamiseks, muutes organisatsioonid tõhusamaks, konkurentsivõimelisemaks ja vastupidavamaks.
Tehisintellekti võimekust ära kasutades saavad ettevõtted teha targemaid otsuseid, vähendada riske ja parandada oma lõpptulemust. Selle tehnoloogia rakendamine mitmes valdkonnas mitte ainult ei paranda tegevuse tõhusust ja tulemuslikkust, vaid tugevdab ka juhtimist, pakkudes täpsemat ja reaalajas ülevaadet ettevõtte seisust, võimaldades potentsiaalsetele probleemidele kiiresti reageerida.
Tehisintellekti teooriast võtmine ja praktikas rakendamine koos teiste meetodite ja tehnoloogiatega efektiivsuse parandamiseks nõuab aga strateegiat ja teadmisi. Operatiivvaldkonna optimeerimisest rääkides on arvukalt protsesse ja kaks selget teed: esimene on puhas ja lihtne automatiseerimine robotiseeritud protsesside automatiseerimise (RPA) tööriistade abil – tehnoloogia, mis kasutab tarkvararoboteid inimeste poolt ärisüsteemides tehtavate korduvate ja käsitsi tehtavate ülesannete automatiseerimiseks.
Teine lähenemisviis hõlmab protsesside ja parimate tavade tegeliku kasutuselevõtu kindlakstegemist. Kogu see kaardistamine ja küsitlemine turu võrdlusaluse raames on väga oluline ning tehisintellekt saab selles protsessis oluliselt abiks olla, ennustades, millised sammud on optimeeritud ja millised mitte, võrreldes neid sama sektori ettevõtetega, ennetades ebaõnnestumisi ning pakkudes välja parandusi kitsaskohtade ja töövoogude lahendamiseks.
Tehisintellekti positiivne mõju tegevusalaste puudujääkide vastu võitlemisel hõlmab ka korduvate ülesannete automatiseerimist (tehisintellekt vabastab spetsialistid, et nad saaksid keskenduda tegevustele, mis nõuavad rohkem loovust ja analüüsi) ja vigade vähendamist (ülesannete automatiseerimine vähendab inimlike vigade võimalust, suurendades protsesside täpsust). Lisaks sellele on olemas pettuste, riskide juhtimise ja sentimentaalsuse analüüsi reaalajas analüütika.
Miski ei illustreeri siin arutletavat paremini kui praktilised näited. Tööstuses saab tehisintellekt positiivselt mõjutada kõigi masinate tööd, analüüsides andurite andmeid ja näidates üles ennetava hoolduse vajadust, vältides seeläbi seisakuid. Pankade ja kindlustusseltside puhul võivad käitumismustrid aidata tuvastada pettusi finants- ja hüvitisnõuete puhul.
Lisaks saab tehisintellekt oluliselt panustada kliendiprojektide automatiseerimisse, standardiseerides tõlgendusi vastavalt kehtestatud parameetritele, mis viib personaalsemate tulemusteni, suurema efektiivsuseni, väiksemate kuludeni ja suurenenud rahuloluni.
Seega võime järeldada, et mida automatiseeritum on ettevõtte protsess, seda väiksem on tegevusalaste puudujääkide mõju. See on tingitud asjaolust, et automatiseerimine suudab vea tuvastada ja uuesti töödelda, mis oleks ideaalne stsenaarium. Kui ümbertöötlemise maht ei ole märkimisväärne või vajalik aeg on lühike, on puudujääk vastuvõetav, kuid oluline on hinnata iga organisatsiooni küpsusastet.
Samas vaimus tasub rõhutada, et tehisintellektil ehk tehnoloogial pole võimu kahtluse alla seada ega kritiseerida. Masin õpib seda, mida talle õpetatakse, kuid algoritmidega seoses esineb eelarvamusi või eetikat ning just seal saab inimfaktor oluliseks. Alati on vaja kedagi, kes suudab tehnoloogilisi tööriistu jälgida, ümber suunata ja tagasisidet anda; seetõttu ei saa pidevat koolitust ja oskuste arendamist alahinnata.
Tehasepõrandalt IT-osakondadeni on tegevuse efektiivsus tehisintellekti ja masinõppe abil, kui nimetada vaid kahte võimalikku tehnoloogiat, hädavajalik tugeva konkurentsi ja üha nõudlikumate klientide keskkonnas, kes otsivad kohandatud tarneid. Parema otsustusprotsessi, suurema efektiivsuse ja optimeeritud kuludega on meil ühtne ökosüsteem, mis on lähemal iga ettevõtte soovitud kõrgeimale tulule. Kuid selle tulemuse saavutamiseks on hädavajalik protsesside mõistmine, mõõtmine, automatiseerimine ja struktureeritud juhtimise omamine.
