Вештачка интелигенција (ВИ) револуционише начин на који компаније послују и планирају свој пут широм света. Њена способност да брзо обрађује велике количине података и идентификује сложене обрасце чини је моћним алатом за откривање оперативних и управљачких недостатака, чинећи организације ефикаснијим, конкурентнијим и отпорнијим.
Коришћењем могућности вештачке интелигенције, компаније могу доносити паметније одлуке, смањити ризике и побољшати свој профит. Примена ове технологије у више области не само да побољшава ефикасност и ефективност пословања, већ и јача управљање пружањем прецизнијег увида у статус компаније у реалном времену, омогућавајући брз одговор на потенцијалне проблеме.
Међутим, преузимање вештачке интелигенције из теорије и њена примена у пракси, у комбинацији са другим методама и технологијама за побољшање ефикасности, захтева стратегију и знање. Када говоримо о оптимизацији у оперативној области, постоје бројни процеси и два јасна пута: први је чиста и једноставна аутоматизација, путем алата за роботску аутоматизацију процеса (RPA) – технологије која користи софтверске роботе за аутоматизацију понављајућих и ручних задатака које људи обављају у пословним системима.
Други приступ подразумева идентификовање процеса и утврђивање да ли се најбоље праксе заиста усвајају. Све ово мапирање и испитивање у оквиру тржишног бенчмарка је веома важно, а вештачка интелигенција може значајно помоћи у овом процесу, предиктивно указујући на то који су кораци оптимизовани, а који не генеришу адекватну вредност, упоређујући их са компанијама у истом сектору, спречавајући кварове и предлажући побољшања око уских грла и токова рада.
Позитиван утицај вештачке интелигенције у борби против оперативних недостатака такође укључује аутоматизацију понављајућих задатака (вештачка интелигенција ослобађа професионалце да се фокусирају на активности које захтевају више креативности и анализе) и смањење грешака (аутоматизација задатака смањује могућност људске грешке, повећавајући тачност процеса). Овоме додајте аналитику у реалном времену за преваре, управљање ризицима и анализу расположења.
Ништа не илуструје оно о чему овде говоримо боље од практичних примера. У индустрији, вештачка интелигенција може позитивно утицати на рад свих машина анализирајући податке сензора и указујући на превентивно одржавање, чиме се избегавају застоји. За банке и осигуравајућа друштва, обрасци понашања могу помоћи у идентификацији превара у финансијским и одштетним захтевима.
Штавише, вештачка интелигенција може значајно допринети аутоматизацији клијентских пројеката, стандардизујући интерпретације према утврђеним параметрима, што доводи до персонализованијих резултата, веће ефикасности, смањених трошкова и повећаног задовољства.
Можемо, дакле, закључити да што је процес компаније аутоматизованији, то је мањи утицај оперативних недостатака. То је зато што је аутоматизација у стању да открије грешку и поново је обради, што би био идеалан сценарио. Ако обим прераде није значајан или је потребно време кратко, недостатак је прихватљив, али је важно проценити ниво зрелости сваке организације.
У истом духу, вреди истаћи да вештачка интелигенција или технологија немају моћ да доводе у питање или критикују. Машина учи оно што је научена, али постоје ситуације које укључују пристрасност или етику везану за алгоритме, и ту људски фактор постаје фундаментални. Увек је потребно имати некога ко је способан да посматра, преусмерава и пружа повратне информације технолошким алатима; стога се стална обука и развој вештина не могу минимизовати.
Од фабричког погона до ИТ одељења, оперативна ефикасност са вештачком интелигенцијом и машинским учењем, да набројимо само две могуће технологије, је неопходна у окружењу јаке конкуренције и све захтевнијих купаца који траже прилагођене испоруке. Са бољим доношењем одлука, већом ефикасношћу и оптимизованим трошковима, имамо кохезиван екосистем ближи највишим приносима које жели свако пословање. Али да би се постигао овај резултат, разумевање процеса, мерење, аутоматизација и успостављање структурираног управљања су неопходни.
