Ο κόσμος της Τεχνητής Νοημοσύνης και του Αυτοματισμού Διαδικασίας αλλάζει για πάντα. Αυτό μπορεί να είναι μια πρόκληση για τους ηγέτες να ενημερώνονται με όλες τις βασικές τάσεις. Παρακάτω παρουσιάζονται τρία δημοφιλή θέματα που αντιπροσωπεύουν επίσης μεγάλες προόδους που θα γίνουν μέσα στα επόμενα 3-5 χρόνια.
- Ο οδικός χάρτης του ψηφιακού εργατικού δυναμικού: Εργαλεία όπως η μηχανική μάθηση υιοθετούνται από έναν αυξανόμενο αριθμό οργανισμών κάθε χρόνο. Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αναδιαμορφώνουν και να αυτοματοποιούν τις επιχειρηματικές τους διαδικασίες όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικά. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν αποφυγή κόστους, επεξεργασία εγγράφων και αναζήτηση νέων ευκαιριών εσόδων. Η Διευθύντρια Επιστήμης της Assurant, Yingying Kang, προσφέρει την τεχνογνωσία της σχετικά με την επιτυχή ενσωμάτωση ενός ψηφιακού εργατικού δυναμικού που λειτουργεί σε αρμονία με την υπάρχουσα φυσική δομή. Προτείνει ότι οι επιχειρήσεις πρέπει να ξεκινήσουν καθορίζοντας τον ορισμό της «αποδοτικότητας» από κάθε εργαζόμενο.
- Η Kang προβλέπει επίσης ότι μέσα στα επόμενα 3-5 χρόνια, η AI και η ML θα κυριαρχήσουν στη διαδικασία ψηφιακού εργατικού δυναμικού. Επισημαίνει ότι αυτή η τεχνολογία έχει ήδη χρησιμοποιηθεί σε μεγάλο βαθμό. Παραδείγματα αυτού είναι η στροφή σε εργαλεία όπως το Teams και το Zoom, επιταχυνόμενα από την πανδημία και η ανάγκη εξ αποστάσεως εργασίας. Για παράδειγμα, το Microsoft Teams χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για τη μεταγραφή εγγεγραμμένων βιντεοκλήσεων, με όλο και ακριβέστερες μεταγραφές.
- Τα τελευταία χρόνια, η GSK ανακάλυψε από πρώτο χέρι τα οφέλη και τις προκλήσεις που σχετίζονται με τη Διαχείριση Αλλαγών και τον Υπερ-Αυτοματισμό. Ο Παγκόσμιος Επικεφαλής Τεχνολογίας Ε & Α και Διευθυντής Καινοτομίας & Επιστήμης Δεδομένων, ο Fausto Artico* παρουσίασε τη μοναδική του προοπτική.
Πώς να εφαρμόσετε μια διαδικασία διαχείρισης αλλαγών
Μια επιτυχημένη διαδικασία διαχείρισης αλλαγών θα πρέπει να βασίζεται σε δεδομένα. Τρία βασικά στοιχεία που απαιτούνται για την επιτυχή εκτέλεση μιας διαδικασίας διαχείρισης αλλαγών είναι:
1) Τηλεμετρία μεγάλων δεδομένων
2) Data Analytics, AI και ML
3) Σύστημα Παρακολούθησης
Η αλλαγή δεν πρέπει πάντα να έρχεται από πάνω προς τα κάτω. Μια πραγματικά επιτυχημένη διαδικασία διαχείρισης αλλαγών ξεκινά από την αρχή. Οι εργαζόμενοι που θα εργάζονται με αυτές τις αλλαγές σε καθημερινή βάση θα πρέπει να είναι αυτοί που θα εντοπίζουν τις προκλήσεις, θα τις αναδεικνύουν με τα ανώτερα διοικητικά στελέχη και στη συνέχεια θα συμμετέχουν στην εφαρμογή. Οι πρόσφατες κύριες πρωτοβουλίες που σχετίζονται με τον υπεραυτοματισμό προσδιορίζονται ως: CHP, HPC, Big Data, Data Science, AI, ML, Quantum Computing, Digital Transformation και IoT. Η εφαρμογή του υπεραυτοματισμού εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τα μέλη της ομάδας που το εκτελούν. Αυτό ξεκινά με την πρόσληψη υψηλά ειδικευμένων υπαλλήλων DevOps με τις βασικές δεξιότητες που απαιτούνται για τη χρήση μιας τέτοιας πρωτοποριακής τεχνολογίας.
Τέλος, υπάρχουν φόβοι από πολλά άτομα ότι οι ρόλοι τους σύντομα θα ξεπεραστούν με την εισαγωγή αυτών των εργαλείων. Αυτό είναι πιθανό σε ορισμένες περιπτώσεις, αλλά υπάρχει μια κοινή παρανόηση σχετικά με τις απολύσεις. Ο υπεραυτοματισμός απελευθερώνει τους υπαλλήλους να βελτιώσουν και να προχωρήσουν μέσα σε έναν οργανισμό, καθώς ορισμένες εργασίες που θεωρούνται κοσμικές μπορούν πλέον να αυτοματοποιηθούν.
