Umjetna inteligencija (AI) revolucionira način na koji tvrtke posluju i planiraju svoj put diljem svijeta. Njena sposobnost brze obrade velikih količina podataka i prepoznavanja složenih obrazaca čini je moćnim alatom za otkrivanje operativnih i upravljačkih nedostataka, čineći organizacije učinkovitijima, konkurentnijima i otpornijima.
Korištenjem mogućnosti umjetne inteligencije, tvrtke mogu donositi pametnije odluke, smanjiti rizike i poboljšati svoj profit. Primjena ove tehnologije u više područja ne samo da poboljšava učinkovitost i djelotvornost poslovanja, već i jača upravljanje pružanjem točnijeg pregleda statusa tvrtke u stvarnom vremenu, omogućujući brz odgovor na potencijalne probleme.
Međutim, prevođenje umjetne inteligencije iz teorije u praksu, u kombinaciji s drugim metodama i tehnologijama za poboljšanje učinkovitosti, zahtijeva strategiju i znanje. Kada govorimo o optimizaciji u operativnom području, postoje brojni procesi i dva jasna puta: prvi je čista i jednostavna automatizacija, putem alata za robotsku automatizaciju procesa (RPA) – tehnologije koja koristi softverske robote za automatizaciju repetitivnih i ručnih zadataka koje ljudi obavljaju u poslovnim sustavima.
Drugi pristup uključuje identificiranje procesa i utvrđivanje jesu li najbolje prakse zapravo usvojene. Sve ovo mapiranje i ispitivanje unutar tržišne vrijednosti vrlo je važno, a umjetna inteligencija može značajno pomoći u tom procesu, prediktivno ukazujući na to koji su koraci optimizirani, a koji ne generiraju odgovarajuću vrijednost, uspoređujući ih s tvrtkama u istom sektoru, sprječavajući kvarove i predlažući poboljšanja oko uskih grla i tijekova rada.
Pozitivan utjecaj umjetne inteligencije u borbi protiv operativnih nedostataka također uključuje automatizaciju repetitivnih zadataka (umjetna inteligencija oslobađa stručnjake da se usredotoče na aktivnosti koje zahtijevaju više kreativnosti i analize) i smanjenje pogrešaka (automatizacija zadataka smanjuje mogućnost ljudske pogreške, povećavajući točnost procesa). Tome dodajte analitiku u stvarnom vremenu za prijevare, upravljanje rizicima i analizu sentimenta.
Ništa ne ilustrira ono o čemu ovdje raspravljamo bolje od praktičnih primjera. U industriji, umjetna inteligencija može pozitivno utjecati na rad svih strojeva analizirajući podatke senzora i ukazujući na preventivno održavanje, čime se izbjegavaju zastoji. Za banke i osiguravajuća društva, obrasci ponašanja mogu pomoći u prepoznavanju prijevara u financijskim i odštetnim zahtjevima.
Nadalje, umjetna inteligencija može značajno doprinijeti automatizaciji klijentskih projekata, standardizirajući interpretacije prema utvrđenim parametrima, što dovodi do personaliziranijih rezultata, veće učinkovitosti, smanjenih troškova i povećanog zadovoljstva.
Stoga možemo zaključiti da što je proces tvrtke automatiziraniji, to je manji utjecaj operativnih nedostataka. To je zato što automatizacija može prepoznati pogrešku i ponovno je obraditi, što bi bio idealan scenarij. Ako volumen prerade nije značajan ili je potrebno vrijeme kratko, nedostatak je prihvatljiv, ali važno je procijeniti razinu zrelosti svake organizacije.
U istom duhu, vrijedi istaknuti da umjetna inteligencija ili tehnologija nemaju moć propitivati ili kritizirati. Stroj uči ono što ga se uči, ali postoje situacije koje uključuju pristranost ili etiku povezanu s algoritmima, i tu ljudski faktor postaje temeljan. Uvijek je potrebno imati nekoga tko je sposoban promatrati, preusmjeravati i davati povratne informacije tehnološkim alatima; stoga se stalna obuka i razvoj vještina ne mogu minimizirati.
Od tvornice do IT odjela, operativna učinkovitost s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem, da spomenemo samo dvije moguće tehnologije, ključna je u okruženju jake konkurencije i sve zahtjevnijih kupaca koji traže prilagođene isporuke. S boljim donošenjem odluka, većom učinkovitošću i optimiziranim troškovima, imamo kohezivan ekosustav bliži najvišim prinosima koje želi svako poslovanje. Ali da bi se postigao ovaj rezultat, razumijevanje procesa, mjerenje, automatizacija i strukturirano upravljanje su neophodni.
