سفر به خود بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار

با معماری مناسب، هوش مصنوعی و اتوماسیون می تواند به هدایت کل عملیات تجاری کمک کند و یک سازمان خودبهینه ساز ایجاد کند. در اینجا یک نقشه راه است.

هوش مصنوعی و اتوماسیون به سرعت انتظارات ما را از تجربیات دیجیتالی تغییر می‌دهند، اما مسیر کسب‌وکارها برای رسیدن به آن چندان روشن نیست.

هنگامی که به درستی انجام شود، هوش مصنوعی و اتوماسیون را می توان در کل سفر مشتری به کار برد تا کسب و کارها بتوانند به سرعت و به طور مداوم با خواسته های جدید، هم از سوی مشتریان و هم از بازار گسترده تر، سازگار شوند. و با معماری مناسب، هوش مصنوعی و اتوماسیون می‌تواند به هدایت کل عملیات کمک کند—ایجاد یک سازمان خودبهینه‌ساز.

خود بهینه‌سازی به این معنی است که کسب‌وکارها می‌توانند نیازمندی‌های جدید را شناسایی کرده و استراتژی‌های خود را در زمان واقعی تنظیم کنند، بنابراین در برابر چالش‌های پیش‌بینی‌نشده، مهم نیست که چقدر بزرگ یا کوچک باشند، انعطاف‌پذیرتر می‌شوند. با بکارگیری هوشمندی در تمامی فرآیندها و اقدامات درون سازمانی، کارمندان قادر خواهند بود زمان و تخصص خود را بر حل چالش های مشتری و هدایت نوآوری متمرکز کنند.

اما بسیاری از شرکت‌ها هنوز با مرحله بعدی تحول دیجیتال دست و پنجه نرم می‌کنند. در حالی که کسب و کارها در حال حاضر از اشکال مختلف هوش مصنوعی و اتوماسیون استفاده می کنند، اغلب در قالب چت بات ها، RPA (روباتیک فرآیند اتوماسیون)، یا تولید گزارش. اما این تنها یک توقف در مسیر خودبهینه‌سازی است. و با ابزارها و راه‌حل‌های جدید هوش مصنوعی مولد که بازار را فراگرفته است، این جاده به سرعت در حال تغییر است. شرکت‌ها به یک نقشه راه نیاز دارند تا همه اینها را برای سفر خود با یک استراتژی گسترده‌تر در ذهن پیوند دهند.

چگونه به خود بهینه سازی برسیم

واقعیت این است که سفر به خود بهینه‌سازی کوتاه نیست. اما با گذشت زمان، کسب‌وکارها می‌توانند به‌طور مکرر به پیشرفت‌های مستمری پی ببرند که با هر مرحله تأثیر قابل‌اندازه‌گیری دارند. پنج مرحله متمایز وجود دارد که کسب‌وکارها برای رسیدن به وضعیت نهایی باید از آن‌ها عبور کنند، مرحله‌ای که در آن می‌توانند سطح جدیدی از هوشمندی را برای هر فرآیند اعمال کنند تا بتوانند سریع‌تر از همیشه پیش‌بینی کنند و چرخش کنند:

خط مبنا (مرحله ۰)

بسیاری از کارهایی که در کسب‌وکارها انجام می‌شود فقط دستی نیست، بلکه تا حد زیادی مدیریت نشده است. افراد کار را با ساختار یا فرآیند کمی پشت سر آن انجام می دهند که منجر به ناهماهنگی می شود، و هیچ راهی برای پیگیری بهترین شیوه ها یا اولویت بندی مهم ترین کار وجود ندارد. فرآیندهای از هم گسیخته و سیل شده بسیار مقصر هستند. همانطور که کسب‌وکارها در طول زمان رشد می‌کنند، زیرساخت‌های فناوری اطلاعات آنها پیچیده‌تر می‌شود و ساده‌سازی یا ادغام با سیستم‌های جدید سخت‌تر می‌شود. بدون تقصیر خود ما، اغلب این وضعیتی است که امروزه بسیاری از کسب و کارها در آن فعالیت می کنند.

ایجاد یک مورد برای ساختار (مرحله ۱)

اولین گام این است که ساختاری برای فرآیندهای کاری خود و هر کار فردی ایجاد کنید – چیزی که ما اغلب آن را “مورد” می نامیم. این امکان مدیریت بهتر کار را فراهم می کند، حتی اگر بسیاری از مراحل در یک فرآیند هنوز دستی باشند. این ساختار به شما امکان می دهد نحوه انجام کار را ردیابی کنید، از انجام مهم ترین وظایف اطمینان حاصل کنید و کار را با بهترین شیوه ها اندازه گیری کنید. همچنین به شما این امکان را می دهد که مناطقی را که ممکن است بر علیه شما کار می کنند، شناسایی کنید، مانند کارهای غیرضروری که ممکن است تمرکز تیم شما را پرت کنند یا وقتتان را از دست بدهند، بنابراین می توانید تغییرات لازم را برای ساده کردن کارهای روزمره و تمرکز بر روی حوزه های ارزشمند ایجاد کنید. ایجاد یک ساختار برای کار شما می تواند طاقت فرسا باشد، پس کوچک شروع کنید. یک فرآیند را در یک زمان انجام دهید، سنجیده باشید، سپس گسترش دهید.

تنظیم زمینه برای اتوماسیون (مرحله ۲)

اکنون که ساختاری در اختیار دارید، می توانید شروع به اضافه کردن اتوماسیون کنید. درست همانطور که اسکلت شما به ماهیچه های شما چیزی می دهد که علیه آن کار کنند، ساختار مدیریت پرونده شما نیز اسکلتی برای اعمال اتوماسیون فراهم می کند. این ممکن است به معنای استفاده از قوانین برای خودکارسازی تصمیم‌ها یا استفاده از API یا RPA برای اتصال به سیستم‌های دیگر باشد. اینجا جایی است که می‌توانید کارهای روتین را خودکار کنید و در عوض زمان را بر حل مشکلات مشتری متمرکز کنید.

استفاده از داده ها به نفع خود (مرحله ۳)

همانطور که کارهای بیشتری را خودکار می‌کنید، یک تاریخچه-داده- از نحوه انجام کار در سازمانتان ایجاد می‌کنید. این داده‌ها سوختی را فراهم می‌کند که هوش مصنوعی را تقویت می‌کند، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را انجام می‌دهد که به شما امکان می‌دهد کارتان را هوشمندتر کنید. هوش مصنوعی می تواند برای تقویت قوانین کسب و کار با یافتن الگوهایی در مخزن داده شما استفاده شود. این ممکن است به معنای پیش‌بینی محصولی باشد که باید به یک مشتری خاص بر اساس عادات خرید قبلی آنها ارائه شود. هوش مصنوعی الگوهایی را شناسایی می کند که ممکن است انسان به تنهایی آنها را تشخیص ندهد، بنابراین کار قابل پیش بینی تر و کمتر واکنشی می شود.

استفاده از هوش برای افزایش عملکرد (مرحله ۴)

در مرحله آخر، این هوش را به یک حلقه بازخورد متصل می‌کنید. برخی از فرآیندها شروع به خودبهینه سازی خواهند کرد و در طول زمان از هوش بیشتری در هر فرآیند و اقدام در سازمان شما استفاده می کنند. ابزارهایی مانند فرآیند کاوی حتی می‌توانند به شناسایی خودکار گلوگاه‌های باقی‌مانده در گردش‌های کاری شما و انجام تنظیمات در لحظه کمک کنند. سیستم های خودبهینه شما از هر تعامل با مشتری یاد می گیرند تا تعاملات بعدی را بسیار موثرتر کنند.

هر کسب‌وکاری با سرعت خاص خود سفر خود بهینه‌سازی را طی می‌کند و برخی ممکن است از دیگران جلوتر باشند. با درک فرآیندهای خود شروع کنید و گام به گام این سفر را طی کنید. هر شرکتی متفاوت است، و همینطور سفر به سمت خود بهینه سازی. شرکت‌هایی که موفق می‌شوند متوجه خواهند شد که باید با تغییر در صورت وقوع، سازگار شوند.

رمزگشایی واقعی و تبلیغاتی با هوش مصنوعی و اتوماسیون

در دنیایی که هر شرکت نرم‌افزاری ادعا می‌کند که قابلیت‌های هوش مصنوعی و اتوماسیون مولد تغییر بازی را دارد، دستیابی به خودبهینه‌سازی به توانایی ما در درک اینکه چه چیزی فقط تبلیغات تبلیغاتی است و چه چیزی واقعاً به نفع سازمان‌های ما خواهد بود بستگی دارد. رهبران کسب و کار باید بر روی کاربرد عملی هوش مصنوعی و اتوماسیون تمرکز کنند، به جای قابلیت های جدید درخشان که ممکن است فوراً بر فرآیندها یا کارمندان آنها تأثیر یا سودی نداشته باشد.

به عنوان مثال، اتصال یک موتور تصمیم گیری متمرکز هوش مصنوعی به کانال های مشتری برای تجزیه و تحلیل اقدامات مشتری و پیش بینی نیازهای آنها، می تواند تجربه مشتری را همدلانه، سازگارتر و دقیق تر کند. یا استفاده از تسک کاوی برای شناسایی و رفع ناکارآمدی‌هایی که قبلاً ناشناخته بودند، می‌تواند عملیات پشتیبان را متحول کند و در زمان کار دستی صرفه‌جویی کند تا کارمندان بتوانند روی کارهایی تمرکز کنند که واقعاً اهداف تجاری را به جلو می‌برد.

استفاده از «هوش مصنوعی عملی»، ادغام الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را در سیستم‌ها و فرآیندهای موجود در اولویت قرار دهید. این رویکرد مزایایی مانند کاهش هزینه‌ها، وظایف خودکار، بهبود تصمیمات مبتنی بر داده‌های هوشمند و تجربیات بهتر کارمندان و مشتریان را ارائه می‌کند. شما شروع به دیدن بردهای کوچک خواهید کرد، مانند زمان صرفه جویی شده یا مشکلاتی که سریعتر حل شده اند – در آن زمان است که می دانید در مسیر خود بهینه سازی هستید.

دون شوئرمن مدیر ارشد فناوری Pega است.

—

Generative AI Insights مکانی را برای رهبران فناوری – از جمله فروشندگان و سایر مشارکت‌کنندگان خارجی – فراهم می‌کند تا چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی مولد را بررسی و بحث کنند. این انتخاب گسترده است، از غواصی عمیق فناوری گرفته تا مطالعات موردی گرفته تا نظرات متخصص، اما همچنین ذهنی است، بر اساس قضاوت ما در مورد اینکه کدام موضوعات و درمان ها به بهترین وجه به مخاطبان فنی پیشرفته InfoWorld خدمت می کنند. InfoWorld وثیقه بازاریابی را برای انتشار نمی پذیرد و حق ویرایش تمام محتوای ارائه شده را برای خود محفوظ می دارد. تماس با doug_dineley@foundryco.com.