Inteligencia artificial e IoT en el pensamiento de diseño y reingeniería de procesos

Por Sumesh Menon

El diseño de procesos y el pensamiento han hecho cambios profundos en los últimos años después de que la IA hizo su viaje a la existencia. Las empresas solían tener sistemas independientes para operar sus funciones comerciales y sus sistemas fueron diseñados en una era con tendencias en la eficiencia operativa sin saber cómo el futuro tomará el giro para que estos sistemas se intensifiquen con la transformación de la IA.

Con los sistemas ERP tomando el mercado, las empresas comenzaron a repensar las operaciones de sus sistemas y comenzaron a implementar sus operaciones comerciales con grandes tiendas como Oracle y SAP con sus ofertas de productos. Estos sistemas ofrecieron muchas soluciones de alto nivel y procesos comerciales complejos para diferentes requisitos de la industria que se implementaron con mucha facilidad con sus ofertas estándar.

Cuando las operaciones eran más complejas, estos sistemas ERP se adaptaron para hacer muchos cambios en los procesos según la necesidad de tiempo de las empresas, y ofreció mucho más en el momento en que la empresa podía confiar en estos sistemas para generar informes automatizados, alertas por fallas, cerrar las operaciones de fin de mes de las empresas con contabilización en el libro mayor.

Con el advenimiento de la IA y el aprendizaje automático, la perspectiva del pensamiento y el diseño de procesos ahora ha cambiado mucho más. Esto crea nuevos conocimientos que ayudan a mejorar la toma de decisiones de la cadena de suministro, desde la mejora de las operaciones de primera línea hasta las elecciones estratégicas, como la selección de los modelos operativos de cadena de suministro correctos y la cadena de suministro adecuada para el producto o servicio.

Los procesos comerciales que se crearon anteriormente en estos sistemas ERP y tecnologías de Internet ahora pueden, con IA, brindar un conjunto completo de replanteamiento de procesos para que las empresas comiencen a analizar sus procesos; y cómo esto puede cambiar ahora para ser más eficiente desde la versión anterior. La IA y el aprendizaje automático pueden hacer cosas que los sistemas ERP por sí solos no podrían ofrecer.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático con análisis de big data pueden ayudar a las empresas a informar y optimizar las opciones de diseño con el pensamiento cognitivo, lo que hace que los humanos sean más inteligentes con procesos de planificación y toma de decisiones más rápidos y eficientes. Con la tecnología Blockchain y los grandes datos, el análisis de la cadena de suministro puede ser más proactivo y receptivo, lo que ayuda a las empresas a obtener una imagen completa de cada entidad dentro de la cadena de suministro para realizar las soluciones que se pueden personalizar y adaptar a las necesidades del cliente.

Algunas de las áreas tecnológicas en las que la IA realmente puede transformar las operaciones comerciales y conducir al rediseño de procesos son los sistemas de visión, los sistemas de voz, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas expertos, el aprendizaje automático y la automatización de procesos robóticos. Además, esto puede ayudar con una mejor planificación y programación de las operaciones en las funciones de fabricación y almacén.

Si bien la automatización puede reemplazar todas las tareas repetitivas con robots que operan con un conjunto predefinido de motores de reglas, la IA puede mejorar aún más los procesos ERP con datos operativos para aprender y ser lo suficientemente cognitivos para ayudar a tomar mejores decisiones operativas con técnicas de aprendizaje automático.

La IA combinada con el sistema ERP con datos operativos administrados por análisis de Big Data puede remodelar las empresas de hoy en día en su pensamiento de rediseño de procesos y su aplicación a un mayor nivel de reingeniería. Los bancos, el cuidado de la salud, las compañías de seguros son algunas de las verticales que ya están utilizando IA para realizar algunas de sus tareas repetitivas y con bots de chat para interactuar con humanos y brindar respuestas a preguntas frecuentes o problemas que hacen que el servicio al cliente sea más rápido y eficiente.

Si bien esto trae el temor de que los trabajos sean reemplazados por IA, pero el otro bien que podemos ver de la IA es que el mismo personal puede concentrarse en otras actividades dentro de la organización para ser más productivos y ayudar a la IA a proporcionar más información para hacer y construir más. robustos cada día para ayudar a que estos sistemas de IA funcionen sin problemas.

La creatividad viene con "simplemente conectar cosas"; muchos movimientos comerciales inteligentes provienen de vincular productos o servicios que parecen independientes entre sí. Una vez que identificamos qué combinación de actividades puede ayudar a que sea más significativa y mejor en valor, debemos combinarlas para hacer un mejor producto entregable.

IOT puede ayudar a proporcionar más valor a la IA al hacer que los sistemas conectados se comuniquen entre sí. Los sistemas generan una gran cantidad de datos que se pueden usar para aprender los patrones de su comportamiento, y la IA puede adaptarlos aún más para la toma de decisiones operativas al hacer inferencias cognitivas significativas para ayudar a que el negocio funcione de manera más efectiva. El Internet de las cosas inteligentes hace que las aplicaciones de IoT alcancen todo su potencial. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático aportan conocimientos de datos más detallados a la mesa a un ritmo más rápido. Las empresas esperan hacer uso de Internet de las cosas inteligentes para cosechar los beneficios.

Con AI e IOT, las empresas ahora deben repensar cómo se puede transformar su proceso de extremo a extremo, que ahora opera solo en los procesos y operaciones transaccionales a una transformación mucho mayor; que puede ayudar de manera más estratégica mientras opera y hace uso de los sistemas conectados.

Mayor eficiencia operativa

Las predicciones realizadas a través de inteligencia artificial basadas en los patrones aprendidos son de gran utilidad para aumentar la eficiencia operativa del negocio. Los conocimientos profundos combinados obtenidos a través de la inteligencia artificial se pueden utilizar para mejorar los procesos comerciales generales, lo que puede resultar en una mayor eficiencia operativa y menores costos.

Con predicciones precisas basadas en los patrones, puede obtener información sobre el costo y las tareas que requieren mucho tiempo en su negocio y automatizarlas para aumentar los niveles de eficiencia. Además, para las empresas que trabajan a gran escala con alta ingeniería y automoción, los conocimientos obtenidos a través de los sistemas IoT e IA combinados pueden ayudarles a rediseñar sus procesos, mejorar la configuración de los equipos y reponer existencias para ahorrar costes fijos innecesarios.

Mayores niveles de precisión

Los cerebros humanos están limitados para realizar ciertas tareas a un ritmo determinado, y cuando las mentes no están operando a los mismos niveles, que no es el caso de la memoria de los sistemas, somos aún más propensos a cometer errores.

El Internet de las Cosas Inteligentes tiene el poder de desglosar grandes cantidades de datos que van y vienen a través de los dispositivos. La mejor parte de esto es que, dado que todo el proceso está controlado por una máquina y un software, se puede realizar sin intervención humana, lo que lo hace libre de errores y mejora las tasas de precisión.

Por ejemplo, las transacciones bancarias y de compra en línea son propensas a un alto riesgo de actividades fraudulentas. Con el poder combinado de la comprensión humana y el aprendizaje automático de IoT y las técnicas RPA de inteligencia artificial, se pueden prever posibles fraudes con anticipación, evitando así cualquier pérdida.

Analítica prescriptiva y predictiva para un mejor análisis

IOT combinado con AI permitirá que las máquinas realicen análisis predictivos. El análisis predictivo se refiere a una rama del análisis que analiza los datos existentes y, en función de los resultados, predice posibles eventos futuros. IoT y AI pueden ayudar a lograr este resultado predictivo y esto puede reducirse aún más con análisis prescriptivos para manejar los resultados o cómo seleccionar el mejor resultado que la empresa querría inferir.

Las empresas podrán detectar con antelación posibles percances y averías y trabajar en su mantenimiento. Debido a esto, las posibilidades de pérdidas se reducen en gran medida ya que las condiciones se detectan incluso antes de la falla. Esto sumará enormes beneficios en el ahorro de costos de las grandes empresas y les ayudará a evitar contratiempos en sus negocios.

Los sistemas de las aerolíneas pueden usar análisis predictivos para ver el patrón de funcionamiento del sistema e incluso antes de que suceda la alerta, pueden prever con anticipación las copias de seguridad para evitar fallas que puedan causar tiempo de inactividad en las operaciones.

Mayor éxito y compromiso del cliente

La satisfacción del cliente y el compromiso son los objetivos de cualquier corporación. Las empresas se están dando cuenta del poder de la IA al permitir que los chatbots interactúen con los clientes. Los datos de los clientes con sus patrones de aprendizaje se pueden utilizar para brindarles una experiencia más personalizada según sus elecciones y resolver sus consultas en consecuencia.

El análisis de procesos puede ser aún más efectivo una vez que nos enfocamos en el enfoque correcto:

Comparación. Uno debe identificar y cuestionar las suposiciones que sustentan el statu quo de la empresa o de la industria. Esta es la forma más directa y, a menudo, la más poderosa de reinventar un negocio o proceso, ya que siempre ve qué sigue y qué se puede hacer para mejorarlo.

Mixta. La creatividad viene con la conexión de sistemas dispares para tener conectados para comunicarse para hacerlo más poderoso

Restricción. Uno debe mirar las limitaciones de una organización y considerar cómo podrían convertirse en fortalezas.

Contexto. Si reflexiona sobre cómo se resolvió un problema similar al suyo en un contexto completamente diferente, pueden surgir ideas sorprendentes que ayuden a descubrir nuevas ideas que se pueden seguir para innovar o crear estrategias para resolver los problemas existentes.

Los drones y robots se utilizan para automatizar funciones y procesos humanos repetitivos y ayudar a acortar el tiempo del ciclo y empoderarlos para impulsar el cambio. Para aprovechar al máximo los beneficios de la IA, las empresas deben repensar el diseño de procesos y las actividades de mejora de procesos teniendo en cuenta la IA. Los gerentes de productos y los propietarios funcionales deben trabajar en conjunto con las partes interesadas comerciales relevantes en este viaje de transformación. Esto debe comenzar con un diseño de alto nivel seguido de flujos de proceso detallados y métricas de mejora para mostrar la eficiencia de costos y tiempo antes y después del diseño de transformación. La IA es un medio para navegar, es el comienzo de una nueva era para transformar su negocio.

Artículo escrito por Sumesh Menon

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• Fuente: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/