Jak sztuczna inteligencja i automatyzacja biznesu wspierają innowacje?

 

 

Nie tylko przemysł Z raportu Capgemini wynika, że przemysł 4.0 jest napędzany m.in. przez skuteczne wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji (SI). Dzięki możliwościom automatyzacji, digitalizacji i optymalizacji, SI (ang. AI) doskonale sprawdza się zarówno w przypadku procesów produkcyjnych, jak i procesów biznesowych – od rozwoju produktów, zarządzania infrastrukturą po zasoby ludzkie lub księgowość. AI można także wykorzystywać z wielką korzyścią w wielu branżach, np. pomagając firmom obniżyć koszty poprzez poprawę obsługi klienta czy eliminowanie przypadków błędów ludzkich. Może ona także pomóc generować nowe źródła przychodu wynikające z usług dodatkowych, poprawiać atrakcyjność obecnych rozwiązań platformowych lub znacznie ograniczać koszt procesów wewnętrznych poprzez wspieranie tzw. Inteligentnej Automatyzacji procesów biznesowych (ang. IPA) – a to tylko niektóre z przykładów wymiernych korzyści.



Automatyzacją w pandemię

Pandemia COVID-19 jeszcze bardziej uwypukliła potrzebę wspierania operacji biznesowych za pośrednictwem automatyzacji i inteligentnych technologii. Pokazała, że takie systemy są dużo bardziej odporne na kryzysowe sytuacje, a także dynamiczne zmiany gospodarcze. Podczas gdy wiele sektorów zamroziło swoje strategiczne inwestycje na skutek globalnych presji wywołanych przez pandemię, ilość wdrożeń projektów inteligentnej automatyzacji znacznie wzrosła. Wiele firm zdało sobie bowiem sprawę, że plany dotyczące inwestycji z zakresu automatyzacji czy sztucznej inteligencji nie powinny czekać. Przedsiębiorstwa, które w znacznym stopniu ograniczyły wpływ pandemii na swój biznes, optymalizowały zasoby wprowadzając nowe, bardziej elastyczne schematy: pracy zdalnej, hybrydowej i nowe narzędzia je wspierające – jednocześnie transformując swoje modele współpracy z partnerami biznesowymi lub realizacji usług dla klienta końcowego. Zrozumiały także, że kolejnym etapem, który pozwoli im wykonać krok naprzód i zdystansować poziom sprzed pandemii – jest poszukiwanie rozwiązań wspierających wydajność i bezpieczeństwo procesów właśnie na polu m.in. sztucznej inteligencji. Przykładowe rozwiązania mogą opierać się o przetwarzanie języka naturalnego (ang. NLP) pozwalające automatycznie sklasyfikować zapytanie, systemy widzenia maszynowego mogące samodzielnie monitorować pracę urządzeń technicznych lub predykcji opartych o dane procesów (tzw. ‘logi’), aby móc podpowiedzieć następne kroki lub przewidzieć potencjalne opóźnienia np. w łańcuchu dostaw. Jednym z rozwiązań, których popularność rośnie, jest wdrażanie usług opartych o samoobsługę, wykorzystując dynamiczną generację naturalnie brzmiącej rozmowy telefonicznej, asystentów samoobsługi automatycznie wprowadzających zmiany w systemach ERP na podstawie zapytań klientów lub opracowanie tzw. Cyfrowego Bliźniaka Operacji (ang. Digital Twin for Operations) do wspierania programów transformacji i cyfryzacji za pomocą danych.

Wspieranie innowacyjnego potencjału ludzi



Coraz częściej słyszy się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w sztuce (np. malowanie obrazów lub komponowanie muzyki), medycynie, a nawet projektowaniu produktów – dziedzinach opartych o potencjał ludzi. Wartość dodana, jaką sztuczna inteligencja może wnieść do rozwoju innowacyjnego potencjału przedsiębiorstwa, jest nieoceniona. Innowacyjne rozwiązania to takie, które bazując na atutach i wyróżnikach organizacji, zwiększają jej produktywność i optymalizują szereg procesów. Tym samym działania, które nie wpisują się w nurt kreatywny czy innowacyjny – można powierzyć np. wirtualnym asystentom lub automatyzacji procesów biznesowych (ang. RPA). W tym modelu, w żadnym wypadku nie chodzi o zastąpienie człowieka, ale o cyfrowe wspieranie odciążające go od powtarzalnych, żmudnych obowiązków i przeniesienie jego potencjału w stronę bardziej zaawansowanych i kreatywnych procesów.



Źródło: Capgemini