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AIを使用してビジネスモデルと運用モデルを最適化することにより、迅速に変革する

ブランク

ビジネスプロセスと運用モデルを再発明してデジタルの世界で勝つことは、時間の必要性です! そして、人工知能は他に類を見ない革命をもたらした新時代のテクノロジーです。 これにより、企業や業界のラインは、革新的な製品、サービス、およびカスタマーエクスペリエンスの機能、作成、変革の方法を再定義できます。

競争力のある俊敏性を成長させるには非常に重要であり、企業はマージンを増やして成長を促進する新しい方法を追求するために柔軟に対応できる必要があります。 周りを見渡して、デジタル時代に生まれた他の企業といくつかの進歩的な伝統的な企業が何をしているか。 彼らは時間の必要性が何であるか、そして彼らのビジネスがどこに行く必要があるかを明確に知っており、新しい機能と最先端のテクノロジーに投資しています。

自動化とAIを活用することで、繰り返しの多いタスクをマシンに簡単にプッシュし、労働力を高め、重要なことに集中できます。 世界中のほとんどの先見の明のある企業は、今日と明日をAIでつなぎ、情報に基づいた意思決定を行って新しい収益源を生み出しています。

人工知能の定義

複雑なタスクを簡単に実行できるマシンまたはテクノロジー主導のシステムの開発を指します。 これは、マシンをスマートで柔軟にして、その環境をシームレスに認識し、ある目標で成功する可能性を最大化するアクションまたはタスクを実行するための科学です。

つまり、周りの世界を知覚し、データや情報を分析し、与えられたデータに基づいて行動し、収集した理解に基づいてパフォーマンスを向上させるシステムを構築することです。 AIができること:

  • センス:データ(テキスト、音声、画像)を認識​​して処理します。
  • 理解:意味と洞察を得るために収集された情報を分析する
  • 行動:理解度に基づいて行動する
  • 学習:実際の経験に基づいて、運用とビジネスパフォーマンスを向上させる

AIは単一のテクノロジーではなく、機械学習、データ分析、クラウドコンピューティング自然言語処理、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどのさまざまな方法とテクノロジーを含む多次元フィールドであり、それぞれが相互にリンクされ、サポートされています。

ビジネスプロセスにトップダウンでAIを採用することが重要なのはなぜですか?

AIの採用は特定の活動と意思決定に効率をもたらしますが、多くの企業はAIを使用して特定のビジネス成果を大規模に生み出そうと奮闘しています。 ビジネスの成果は、企業データの単一の信頼できる情報源に依存し、情報に基づいた意思決定のためにデータ、アクティビティ、およびアプリケーションを同期するビジネスプロセスから生成されます。

ビジネス機能全体の不一致、厳格さ、複雑さにより、本質的に柔軟性が低下し、変更に対する耐性が失われます。 これは、ビジネス全体の結果に対するAIの採用を妨げ、企業は収益の成長と顧客満足度を示すのに苦労しています。 したがって、すべてのビジネスプロセスレイヤーでAIの採用をトップダウンで推進する必要があります。

PwCによると グローバル人工知能研究2030年までに、AIは世界経済に最大15.7兆ドルを貢献すると予想されています。

ビジネス最適化とAIモデルの統合

AIが従来のビジネスと現代のビジネスを混乱させる中、多くの大企業はAIの適用、運用への統合、パイプラインの調整に集中しており、全体的なビジネス目標をより早く達成しています。

ビジネスプロセスの分析は、変革に向けた最初のステップです。 また、運用の効率と効果を向上させるために、組織はインテリジェントな自動化を導入する方法を模索する必要があります。 これを達成する最良の方法は、ビジネスの課題を特定し、再設計する前に無駄なタスクを排除し、残っているタスクを自動化することです。

では、最適化とロボットプロセスの自動化とは正確には何でしょうか。

ビジネスプロセスとオペレーションの最適化とは、他のプロセスを自動化しながら、それらを必要とするタスクに対してのみ、労働力をループに保つことを指します。

自動化とは、テクノロジーまたはAIベースのアプリケーションを使用して、すべての複雑な反復タスクをロボット化することを指します。 簡単に言えば、これは人工知能を使用して、機械と人間の間のバランスを見つけ、操作を調整することを意味します。

リーダーは、AIが人間を機械に置き換えるだけでなく、テクノロジーを使用してより速くより速く実行できる反復的なタスクを特定することも知っている必要があります。 その後、企業は、実績のある方法論、高度な分析、テクノロジー主導の運用モデルを適用して、効率とAIによって付加された価値を評価できます。

それでは、組織はどのプロセスを人間と機械で処理する必要があるかをどのように決定できますか?

このため、リーダーは、AIがXNUMXつのタスクだけでなくプロセス全体に追加する可能性のある価値を評価する必要があります。 企業はXNUMX段階の方法論に従って、プロセスを自動化する前にプロセスを再設計できます。

  • AIで最適化できる操作を特定する
  • AIがプロセス全体に追加できる価値を測定する
  • 機械だけでは効率が上がらない場合は、労働力を

XNUMX番目の方法は、プロセス全体の効率を分析することです。 効率が悪いが高速なマシンは、人間よりもビジネスプロセス全体に価値をもたらす場合があります。 したがって、ビジネスプロセス全体のモデリングが必要です。

XNUMX番目の最後のステップは、人間をループに留めて、機械と人間の間の操作を調整することです。 このようにして、組織は効率の面でクライアントの期待に簡単に到達できます。

シフトを行うためのガイドライン

企業は、俊敏性、迅速性、優れた顧客体験の提供、コストの削減、品質と透明性の向上、そして 新技術 スケーリングして価値を構築する。 しかし、問題は、彼らがこれを達成する方法を知らず、次世代の運用モデルに取り組むことです。 以下のガイドラインは、あなたを開始し、収益、顧客と従業員の経験、およびコストを段階的に改善します。

  • 全体論的に考えて、新しいサイロを作成しないでください。 統合されたアプローチと機能を運用改善の取り組みと組み合わせることで、顧客とのやり取りや社内の旅に変化をもたらすことができます。
  • 新しいオペレーティングモデルの中心に顧客体験を置きます。 お客様のフロントエンドエクスペリエンスとバックエンドオペレーションをつなぎ、持続可能な成功を実現します。
  • アジャイルでクロスファンクショナルな方法を組み込んで、カスタマージャーニーを再定義し、管理システムを再設計して、継続的な改善をサポートします。
  • 柔軟でモジュール式の統合されたスケーラブルなアーキテクチャ、インフラストラクチャ、およびソフトウェア配信方法に投資して、円滑なビジネス運用を実現します。
  • リーダーは組織のパスを定義し、すべてのレベルで俊敏な顧客中心のアプローチと上からモデル化された役割に焦点を当てる必要があります。
  • AIに投資してコアを変革し、ディスラプティブからディスラプターへの旅をすばやく開始します。
  • クロスファンクショナルなチームを動員して複数の視点を獲得し、専門家によるベストプラクティスを取り入れて、あらゆる角度からの旅とプロセスを再考します。
  • 自動化とデータ分析を活用して、ジョブ、ビジネスオペレーションを再定義し、顧客の要求に基づいて新しいソリューションを開発します。

AIで収益性の高い成長にピボット

自動化はますます重要になりつつあり、営利会社はもはやその基礎となる機能を無視することはできません。 参入障壁が低く、効率、有効性が高く、低コストであるため、AIの進歩は非常に速いペースで行われるため、高性能組織は必然的に加速し、スロームーバーははるかに遅れをとります。

組織が運用を完全に見直し、ビジネスの運営と成長の方法を変革し、テクノロジーを革新的な方法で実装してコストを削減し、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させる場合、AIは労働力とビジネスを新たな高みに引き上げる究極のリソースとなります。 世界はAI駆動型企業の新時代に移行しており、今が産業界がスマートになり、インテリジェントオートメーションの変革力を受け入れる時です。

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