کارایی دیگر فقط یک مزیت رقابتی نیست، بلکه یک الزام تجاری است. دستیابی به تعالی عملیاتی به معنای فراتر از اتخاذ ابزارهای جدید است. نیاز به بازنگری کامل در نحوه اجرای عملیات دارد. اینجاست که هوش مصنوعی وارد می شود.
هوش مصنوعی به سادگی وظایف روتین را خودکار نمی کند. نحوه پیش‌بینی تقاضا، مدیریت زنجیره‌های تامین، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها و پاسخگویی به چالش‌های زمان واقعی را تغییر می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین با کاهش بار وظایف تکراری یا دستی و کاهش حدس و گمان، نحوه عملکرد تیم‌ها را تغییر می‌دهد تا کارمندان بتوانند توجه خود را بر روی پروژه‌های با ارزشی که نیاز دارند متمرکز کنند. هوش انسانی.
اما این برای شرکت هایی که به دنبال افزایش مقیاس، کاهش هزینه ها و جلوتر از تقاضای بازار هستند چه معنایی دارد؟ این بدان معناست که هوش مصنوعی فقط وظایف یا پیشرفت‌های تدریجی را خودکار نمی‌کند، بلکه بازنگری در نحوه عملکرد کسب‌وکارها در هر سطح است و عملیات هوشمندتر، سریعتر و کارآمدتر را هدایت می‌کند.
هوش مصنوعی به عنوان شریک خاموش در بهره وری عملیاتی
این را تصور کنید: شما یک شرکت حمل و نقل و تدارکات را اداره می کنید. به طور معمول، شما به تیم‌هایی از مهندسان نیاز دارید که به طور مداوم بر موجودی انبار نظارت کنند، مسیرها را ساده‌سازی کنند، خرابی‌ها را پیش‌بینی کنند و بفهمند چه زمانی به تعمیر و نگهداری نیاز است. اما اکنون، با دقت پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توان تقاضای حمل و نقل را به‌طور دقیق پیش‌بینی و برنامه‌ریزی کرد، که در نتیجه مسیرهای بهینه، بازده بار، صرفه‌جویی در مصرف سوخت و موارد دیگر را به دنبال دارد. در یک مورد، یک راه حل پیش بینی حمل و نقل مبتنی بر هوش مصنوعی به یک شرکت حمل و نقل جهانی کمک کرد تا به 9 برسد.دقت 5 درصد در پیش بینی تقاضای حمل و نقلراندمان بار آنها را افزایش می دهد و مایل خالی را تا 30 درصد کاهش می دهد.
در خدمات مالی، هوش مصنوعی است انقلابی در کشف تقلب. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند میلیون‌ها تراکنش را غربال کنند و ناهنجاری‌ها را در چند ثانیه شناسایی کنند – کاری که تحلیل‌گران انسانی روزها یا حتی هفته‌ها طول می‌کشد. این سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی نه تنها ناهنجاری‌ها را سریعتر و دقیق‌تر تشخیص می‌دهند، بلکه به طور مداوم از الگوهای جدید تقلب یاد می‌گیرند و کارایی آنها را در طول زمان افزایش می‌دهند. با خودکارسازی این وظیفه حیاتی، شرکت‌ها می‌توانند هم ضررهای ناشی از تقلب را کاهش دهند و هم به تیم‌های خود اجازه دهند بر روی ابتکارات استراتژیک با ارزش بالاتر تمرکز کنند.
نقش هوش مصنوعی در عملیات تیمی
هوش مصنوعی در مورد خودکار کردن وظایف ساده یا جایگزین کردن مشاغل نیست – GenAI موفق فرآیندهایی مانند پیش‌بینی، برنامه‌ریزی مسیر، تعامل کارکنان و تعامل با مشتری را بهبود می‌بخشد تا به تیم‌ها کمک کند تا وظایف روزانه خود را به طور مؤثرتر و هوشمندانه‌تر انجام دهند و در عین حال فضا را برای تمرکز بر ابتکارات با ارزش بالاتر آزاد می‌کند.
یک مثال خوب خدمات مشتری است. با ظهور چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب و کارها اکنون می توانند هزاران تعامل با مشتری را به طور همزمان مدیریت کنند. با این حال، این ربات‌ها جایگزین عوامل انسانی نیستند، بلکه در حال تقویت آنها هستند. ربات‌ها پرس و جوهای ساده را مدیریت می‌کنند، در حالی که مشکلات پیچیده‌تر به تیم‌های انسانی تشدید می‌شوند، تیم‌هایی که اکنون پهنای باند ارائه خدمات شخصی‌تر و با ارزش را دارند. گارتنر تخمین می زند که هوش مصنوعی می تواند کاهش حجم کاری مرکز تماس تا 70 درصد در حالی که با اجازه دادن به عوامل انسانی برای تمرکز روی موارد دشوارتر، رضایت مشتری را بهبود می بخشد.
در نتیجه، انتظار می رود که عوامل خدمات مشتریان هوش مصنوعی تا سال 2026 هزینه های نیروی کار را 80 میلیارد دلار کاهش دهند. اما این فناوری صرفاً در مورد کاهش هزینه نیست. این در مورد عملیات هوشمندتر است. هوش مصنوعی به کسب‌وکارها امکان می‌دهد سریعتر وفق دهند، مقیاس کارآمدتر شوند و استعدادهای انسانی را در جایی که بیشترین تأثیر را دارد متمرکز کنند – روی حل خلاقانه مشکل، استراتژی و ایجاد رابطه. با استفاده از هوش مصنوعی به این روش، شرکت‌ها به چابکی بیشتری در بازار رقابتی امروز دست می‌یابند و عملیات خود را به سیستم‌هایی تبدیل می‌کنند که می‌توانند به طور مداوم پیش‌بینی کنند، پاسخ دهند و بهبود یابند.
موفقیت در دنیای واقعی: شرکت هایی که آن را به درستی انجام می دهند
بنابراین، چه کسی این اتهام را رهبری می کند؟ چندین شرکت خلاقانه از هوش مصنوعی استفاده می کنند تا عملیات خود را تغییر دهند و در صنایع خود برجسته شوند.
بیایید به آمازون نگاه کنیم. انبارهاشون هست معروف مبتنی بر هوش مصنوعیبا روبات‌هایی که به‌طور مستقل کالاها را در میان امکانات جابه‌جا می‌کنند، ذخیره‌سازی را بهینه می‌کنند و خطای انسانی را کاهش می‌دهند. با این حال، حتی با این همه اتوماسیون، آمازون همچنان به استخدام نیروی کار بزرگ ادامه می‌دهد – که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند قابلیت‌های انسانی را تکمیل کند نه اینکه به طور کامل آنها را جایگزین کند.
Shell یک نمونه موفق از مهندسی مجدد فرآیند با هوش مصنوعی. آنها تاسیسات انرژی خود را به گونه ای طراحی کردند که پهپادهای هوش مصنوعی را در وظایف بازرسی و تعمیر و نگهداری قرار دهند. این تغییر نه تنها زمان چرخه را در نیروگاه‌های بزرگ و مزارع بادی کاهش داد، بلکه به بازرسان انسانی اجازه داد تا بر مسائل مهم‌تر تأسیسات تمرکز کنند و از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اطلاع از تصمیم‌گیری خود استفاده کنند.
در تجارت الکترونیک، Klarna از GenAI استفاده می کند تا تجربیات مشتری خود را دوباره تصور کند و گردش کار عملیاتی را بهینه کند. Kiki، دستیار کدنویسی مجهز به هوش مصنوعی آنها، در پشتیبانی مشتری، عملیات داخلی و پیش بینی مالی یکپارچه شده است و در حال حاضر توسط 90 درصد نیروی کارشان. علاوه بر مدیریت حجم مشتریان بیشتر با زمان پاسخگویی سریعتر و دقت وضوح بهبود یافته، هوش مصنوعی به Klarna اجازه می دهد تا در مقیاس خود نوآوری کند. بهره وری عملیاتی برای فرآیندهای روزانه فرصت های جدیدی را برای رشد ایجاد می کند زیرا آنها توجه را بر ایجاد قابلیت های جدید CRM و HR با GenAI متمرکز می کنند.
این شرکت‌ها فقط از هوش مصنوعی برای اتوماسیون اولیه استفاده نمی‌کنند، بلکه در حال بازنگری در عملیات خود از ابتدا هستند. با استفاده از هوش مصنوعی برای حل چالش‌های پیچیده، آنها مرزهای ممکن را پیش می‌برند و ثابت می‌کنند که با استراتژی درست، هوش مصنوعی می‌تواند هم ابزاری خلاقانه و هم متحول کننده باشد.
نکات کاربردی برای سازمان ها
اگر شرکت شما به دنبال پیاده سازی هوش مصنوعی در عملیات خود است، نکته کلیدی این است که از کوچک شروع کنید اما بزرگ فکر کنید.
- با یک مشکل واضح شروع کنید: هدف این نباشید که همه چیز را یک شبه اصلاح کنید. در عوض، حوزه‌هایی را که هوش مصنوعی می‌تواند بیشترین ارزش را ارائه دهد، مشخص کنید، خواه در ساده‌سازی گردش کار، کاهش هزینه‌های اضافی یا بهبود تصمیم‌گیری باشد. هوش مصنوعی زمانی بهترین کار را انجام می دهد که مشکلات خاص و دردناکی را حل کند که رشد شرکت را کند می کند.
- یک فرآیند انسانی با کیفیت بالا بسازید: فرآیند را شناسایی یا تکرار کنید تا آن را به یک نقطه کاملاً تعریف شده برسانید. این فرآیند باید تجزیه شود و سپس در قطعات کوچک خودکار شود.
- ابتدا کیفیت و سپس هزینه کمتر را حل کنید: بر انتخاب بهترین مدل با کیفیت، حل راه‌حل‌های با وفاداری بالا، و سپس جستجوی جایگزین‌های کم‌هزینه تمرکز کنید. این رویکرد به شما امکان می دهد ابتدا امکان سنجی را آزمایش کنید.
- از هوش انسانی خود استفاده کنید: اطمینان حاصل کنید که کارشناسان موضوع عملیاتی داخلی برای تکرار و بهبود خروجی مدل بسیار نزدیک کار می کنند. این را می توان به روش های مختلفی انجام داد (الف) کیفیت کیفیت و خروجی مدل آزمایش، (ب) تولید داده های SFT (ج) نظارت بر عملکرد پس از تولید.
- قطعات فرآیند را به روشی چابک خودکار کنید: بخش‌های خاصی از فرآیند را که خودکارسازی آسان‌تر است، انتخاب کنید. با موارد استفاده شروع کنید که حجم بالایی دارند اما باید بسیار دقیق باشند، به عنوان مثال، پشتیبانی L1 برای پشتیبانی مشتری. بردهای سریع باعث ایجاد حرکت در مقیاس خواهند شد.
- مدیریت تغییر: rهوش مصنوعی به‌جای جایگزینی مشاغل، فرصت‌هایی را برای کارمندان ایجاد می‌کند تا به سمت نقش‌های با ارزش بالاتر بروند. نیروی کار خود را ارتقا دهید تا در کنار هوش مصنوعی کار کنند و از خلاقیت انسان در جایی که ماشین‌ها مانند حل خلاقانه مسئله، تصمیم‌گیری متنی یا هوش هیجانی کوتاهی می‌کنند، استفاده کنید.
با تمرکز بر همکاری بین هوش مصنوعی و کارمندان، شرکت ها می توانند فرصت های جدیدی را باز کنند. آنها می توانند از هوش مصنوعی برای تقویت – نه جایگزینی – نیروی کار خود استفاده کنند. این رویکرد کارکنان را برای نقش های استراتژیک قرار می دهد در حالی که هوش مصنوعی وظایف تکراری را انجام می دهد و یک سناریوی برد-برد برای کارایی و توسعه سرمایه انسانی ایجاد می کند.
نگاه کردن به جلو
هوش مصنوعی راه حلی برای همه نیست، اما واضح است که نقش آن در عملیات تنها رشد خواهد کرد. شرکت‌هایی که به طور موثر از آن استفاده می‌کنند، می‌توانند سریعتر مقیاس شوند، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند و در نهایت، در بازار رقابتی فزاینده پیشتاز باقی بمانند. آینده متعلق به کسانی است که نوآوری را می پذیرند و از به چالش کشیدن وضعیت موجود نمی ترسند.
بنابراین، چه تازه شروع به کشف هوش مصنوعی کرده‌اید و چه به دنبال مقیاس‌بندی استفاده از آن هستید، به یاد داشته باشید: هدف فقط اتوماسیون نیست، بلکه تحول است.
