Операционная эффективность с помощью ИИ: как компании повышают свой успех с помощью доступной каждому аналитики процессов

Теперь этот ландшафт меняется. И как! Генеративный ИИ меняет деловой мир, революционизирует операции и позволяет оптимизировать процессы на основе ИИ. Но в деловом мире, который все еще в целом определяется незрелостью процессов, спешка с внедрением новых технологий не обязательно означает более быстрое время получения прибыли. Извините! Так на чем же предприятиям следует сосредоточить свое использование ИИ для повышения операционной эффективности? Без сомнения, некоторые из наиболее значимых операционных изменений происходят на стыке интеллекта и его применения — человека за клавиатурой.

Вариант использования: ИИ делает каждого экспертом по процессам

Вот пример: используя ИИ для того, чтобы сделать трансформацию бизнес-процессов доступной для всех по всей цепочке создания стоимости, всемирно известный поставщик ипотечных кредитов превратил техническое упражнение в ценностное упражнение.

В этой ипотечной компании организация постоянно разрывается между совершенством процессов и жесткими нормативными обязательствами. Тысячи сотрудников управляют точками соприкосновения в каждом процессе ипотеки от подачи заявки до принятия и выдачи, и во многих случаях применяются подробные правила для обеспечения соответствия. Невыполнение процесса может иметь серьезные финансовые последствия для клиента, а также привести к проверке со стороны регулирующих органов или штрафу. Но следование правильному правилу в нужное время подразумевает трудоемкий поиск в каждом случае — огромный источник отходов процесса.

Поэтому компания решила предоставить каждому человеку в цепочке процесса возможность оперативного и динамичного доступа к конкретным передовым методам, необходимым для каждого шага, представленным в понятной для всех форме. Внедрение ИИ означало, что он может «демократизировать» доступ к знаниям о процессе, позволяя каждому члену команды искать соответствующие правила на основе естественного языка, а не технических терминов.

Эксплуатационное воздействие было огромным: теперь каждый может вносить предложения обратно в процесс, предоставляя контекст. И компания учится на любых ошибках или сбоях в процессе — исправляя их как раз вовремя.

Интеллектуальный процесс на основе ИИ: двигатель для достижения времени до получения ценности

В наши дни компаниям становится все сложнее внедрять инновации в сфере совершенствования процесса. Длительные сроки выполнения обходятся дорого; снижение конкурентоспособности; увеличение внутренних отходов процесса; смещение перспектив от основанной на доказательствах трансформации и в конечном итоге ведущее к снижению производительности процессов.

Таким образом, время до получения ценности является одной из самых веских причин для внедрения ИИ в интеллектуальные процессы, причем наибольшее влияние оказывается в областях автоматизации процессов и эксплуатационной устойчивости. Вот почему:

1. Компаниям, занимающимся автоматизацией процессов, сначала необходимо понять, как работают их процессы — где плохие практики угрожают стратегическим целям — и найти возможности для улучшения. Для этого требуются как данные, так и контекст для определения следующих шагов и значимых результатов. Традиционно это была дорогостоящая и трудоемкая практика, требующая опытных ресурсов и длительных анализов.

ИИ — это отличительная черта: правильный инструментарий может сделать процессы компании видимыми и доступными не только для ее экспертов по процессам. При участии стратегических заинтересованных сторон и пользователей направлений бизнеса те самые люди, которые лучше всего знают бизнес, могут вносить вклад в инновации, разрабатывать новые процессы и сокращать бесконечные часы, тратящиеся на инструктаж экспертов по процессам. ИИ, по сути, снижает барьер для входа, так что каждый может принять участие в обсуждении, от экспертов по процессам до пользователей направлений бизнеса. Это ускоряет время получения результата при трансформации.

2. Компании, занимающиеся операционной устойчивостью, должны выполнять комплекс практик для предотвращения, реагирования, восстановления и обучения на основе сбоев в работе бизнеса. Это также может быть дорогостоящим — как с точки зрения времени, необходимого для настройки, так и с точки зрения последствий сбоя.

ИИ — это отличительная черта: вместо того, чтобы просто «выживать», компании могут использовать ИИ для создания настоящей устойчивости — или антихрупкости — при которой они извлекают уроки из сбоев системы или нарушений кибербезопасности и применяют эти знания на практике. Включая ИИ в цикл сбоев процессов и тестируя потенциальные сценарии с помощью цифрового двойника организации, эксперты, не связанные с процессами, и заинтересованные стороны получают возможность снижать риски до эскалации.

Представьте себе, что вы встраиваете практику антихрупкости в сквозной жизненный цикл процесса: делая все видимым с помощью ИИ, анализируя с помощью ИИ, обновляя с помощью ИИ и адаптируясь к изменениям с помощью ИИ — и все это с минимальными затратами. Для некоторых это уже реальность.

Данные — король, контекст — корона

Так как же на практическом уровне правильная технология ИИ обеспечивает операционную эффективность? Во-первых, она оправдывает свою поддержку, делая высокотехническую информацию понятной и доступной для более широкой аудитории (полный доступ). Во-вторых, она обеспечивает целостный контекст посредством ее интеграции в единый пакет интеллектуальных процессов (полный жизненный цикл).