چگونه هوش مصنوعی می تواند منجر به تحول عملیاتی در شرکت های کوچکتر ایالات متحده شود

شرکت‌های کوچک و متوسط ​​(SMB) در ایالات متحده، بیش از هر نوع شرکت دیگری، با چالش‌های دشواری در مورد پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی روبرو هستند. اگرچه بسیاری از رهبران SMB به مفهوم هوش مصنوعی نگاه مثبتی دارند، بسیاری از آنها برای ایجاد یک پایه دیجیتال قوی لازم برای رشد آن تلاش می کنند. با توجه به TechRepublic، SMB ها اغلب به سیستم های قدیمی متصل می شوند که مانع از دسترسی آنها به داده های دقیق می شود. اگر SMB ها بتوانند بر این موانع غلبه کنند، می توانند کارایی های جدیدی را باز کنند، تصمیم گیری را بهبود بخشند و ارزش بلندمدت ایجاد کنند. شرکای فناوری می‌توانند در جنبه‌های مختلف کمکی ارائه دهند که به پر کردن این شکاف و بهره‌مندی از مزایای این فناوری‌های جدید کمک می‌کند. بیایید نگاهی دقیق‌تر به این بیندازیم که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تحول عملیاتی را برای شرکت‌های کوچک و متوسط ​​ایجاد کند.

چگونه زمینه را برای ادغام هوش مصنوعی فراهم کنیم

بسیاری از SMB ها دارای سیستم های قدیمی هستند که شفافیت داده ها را محدود می کند و مانع کارایی عملیاتی می شود. بر اساس گزارش وودارد40 درصد از مدیران مالی به صحت داده های سازمان خود اعتماد ندارند و 77 درصد دیگر معتقدند که باید تحول عملیاتی در سطح کسب و کار را رهبری کنند.

بیش از 76٪ از مدیران مالی گزارش می دهند که عدم دقت و ناهماهنگی داده ها از مهمترین نقاط دردناک است و 77 درصد بر این باورند که باید تحول عملیاتی در کل کسب و کار را رهبری کنند. با این حال، بدون یک پایه داده محکم، دستیابی به این اهداف دشوار است. کیفیت پایین داده و فرآیندهای پیچیده دستی اغلب مشاغل را در حالت واکنشی گیر می‌کند.

مرتبط:نقش FD-SOI در تقویت برنامه های IoT مبتنی بر هوش مصنوعی

یک شریک نوآوری دیجیتال می‌تواند پاک‌سازی داده‌ها، تحقیقات محصول و راه‌حل‌های یکپارچه‌سازی را ارائه دهد که به شناسایی منابع کیفیت پایین، رفع مشکلات یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و حتی جایگزینی راه‌حل‌های یکپارچه‌سازی با رویکردهای مدرن‌تر و ساده‌تر کمک می‌کند.

به عنوان مثال، ساختن حس روی یک ابتکار محصول برای یک شرکت وام‌های فین‌تک کار کرد که به مشتری کمک کرد دلایل ناهماهنگی برخی از داده‌هایش را شناسایی کند و به آنها اجازه داد تا مکالمات آگاهانه و قابل اثباتی با ارائه‌دهندگان داده و فروشندگان سیستم در مورد مسائل و چگونگی تأثیر آن داشته باشند. کسب و کار آنها

حالت واکنشی که شرکت‌ها می‌توانند در آن گیر کنند، اغلب با لایه‌بندی فناوری‌های جدید بر روی سیستم‌های قدیمی و قدیمی به جای اجرای راه‌حل‌های جدید تشدید می‌شود. تحقیقات نشان می دهد که 41 درصد از SMB ها در مقایسه با 23 درصدی که به دنبال راه حل های تک منظوره با هوش مصنوعی داخلی و زیرساخت داده قوی هستند، رویکرد افزودنی را ترجیح می دهند.

این مانع از توانایی آن‌ها در جمع‌آوری بینش‌های ثابت می‌شود و خودکار کردن فرآیندها یا ایجاد تغییرات معنی‌دار را سخت‌تر می‌کند. تحول یا نوسازی دیجیتال می‌تواند جایگزین سیستم‌های قدیمی با سیستم‌های جدیدتر شود، از جمله ساده‌سازی گردش کار، ارتقای فناوری و کاهش هزینه‌های عملیاتی.

مرتبط:حمایت از کارگران فناوری در مسیر تسلط بر هوش مصنوعی

دموکراتیک کردن داده ها و کارآمدتر شدن با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌های لایه‌بندی پیچیده فناوری‌ها را با بهبود دسترسی و دقت داده‌ها و ایجاد گردش‌های کاری بهتر برطرف کند. همانطور که مشخص شده است، کارمندان را از کارهای تکراری و دستی رها می کند و به آنها اجازه می دهد روی کارهای با ارزش بالاتر تمرکز کنند. در صنعت مراقبت‌های بهداشتی، به لطف تشخیص کاراکتر نوری (OCR) و LLM‌های هوش مصنوعی مولد برای خودکارسازی گردش کاری که به کارهای تکراری و خسته‌کننده زیادی نیاز دارد، شاهد ورودی‌های خودکار بیشتری از فرم‌های با قالب‌بندی‌های مختلف هستیم.

به‌جای تکیه صرفاً بر متخصصان فناوری اطلاعات یا داده، هوش مصنوعی یک رویکرد دموکراتیک‌تر برای استفاده از داده‌ها را ممکن می‌سازد. کارمندان می‌توانند مستقیماً از طریق رابط‌های کاربرپسند با بینش‌ها تعامل داشته باشند و مشارکت‌های استراتژیک بیشتری را در میان بخش‌ها ممکن می‌سازند. این منجر به شفافیت و انسجام عملیاتی بیشتر می‌شود تا کسب‌وکارها بتوانند تصمیم‌های مبتنی بر داده اتخاذ کنند که باعث رشد می‌شود.

یکی از مشتریان نرم‌افزار زنجیره تامین ما با ما کار کرد تا مدل‌ها و رابط‌هایی را توسعه دهیم که مدیریت پیچیدگی‌های عظیمی مانند موجودی انبار، تدارکات و یک رویکرد پیش‌بینی‌کننده به زنجیره عرضه-تقاضا را بدون نیاز به آموزش تخصصی برای کاربران ساده می‌کند. این همکاری به نوسازی سیستم قدیمی AS400 شرکت با راه‌حل‌های مبتنی بر ابر کمک کرد که بهتر از نیازهای تجاری در حال تحول آن پشتیبانی می‌کرد. آنها توانستند از طریق استفاده از یک رابط وب بی‌درنگ، عملیات را ساده‌تر کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و رشد بیشتری را فراتر از رابطه طولانی مدت خود با شریکشان پیش ببرند.

چگونه هوش مصنوعی نوآوری را باز می کند

بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی رهبران را قادر می سازد تا طیف کاملی از مهارت ها و عملکرد نیروی کار خود را بهتر درک کنند. به عنوان مثال، معاون اجرایی یک شرکت بزرگ مراقبت‌های بهداشتی اخیراً در یکی از نشریات MIT اظهار داشت: «برای ایجاد یک سازمان دیجیتال، باید استعدادهای شگفت‌انگیز افراد را در نظر بگیرید و یک استراتژی «و» برای فناوری ایجاد کنید. برای اینکه مرتبط و آماده آینده باشید، برای مثال، باید تخصص تجاری و تخصص دیجیتال خود را داشته باشید.

در این تخصص دیجیتال، هوش مصنوعی می تواند برای حفظ استعدادها و در نظر گرفتن معیارهای زیادی مربوط به تجربه کاری کارمندان استفاده شود. این می تواند شامل پروژه هایی باشد که روی آنها کار کرده اند، بازخوردهایی که دریافت کرده اند و زمینه هایی برای رشد. این درک نه تنها مدیریت نیروی کار را بهبود می بخشد، بلکه با قرار دادن افراد مناسب در نقش های مناسب برای ایجاد تحول، نوآوری را نیز افزایش می دهد.

آخرین مانع با موانع پذیرش هوش مصنوعی

در نهایت، در حالی که هوش مصنوعی به وضوح چندین فرصت عالی را ارائه می دهد، SMB ها باید از چندین حلقه عبور کنند تا این فناوری ها را به طور کامل یکپارچه کنند. سیستم های قدیمی و کمبود زیرساخت های دیجیتال رایج ترین موانع هستند. برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی، SMB ها باید در مدرن سازی سیستم های خود سرمایه گذاری کنند تا محیطی ایجاد کنند که از نیازهای داده هوش مصنوعی پشتیبانی کند.

رهبران و تصمیم گیرندگان اکنون باید بر این تمرکز کنند که چگونه هوش مصنوعی می تواند قابلیت های انسانی را تکمیل کند و به کارمندان اجازه دهد تا تفکر انتقادی و خلاقیت خود را در زمینه های دیگر به کار گیرند. از این گذشته، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به بهترین وجه برای تکمیل شهود انسانی استفاده می‌شوند، به طوری که تیم‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر و نوآوری مؤثرتر قدرت پیدا می‌کنند.