Управление организационными изменениями — ключ к успешной автоматизации процессов

Оригинал: Why Organizational Change Management is the Key to Successful Process Automation

Бесспорно, идеи автоматизации привлекательны. Но вы сильно рискуете, если приступаете к автоматизации, предварительно не подумав о людях и о культуре. Управление изменениями – критически важная составляющая плана автоматизации вашего предприятия с точки зрения успеха внедрения, возврата инвестиций и достижения бизнес-целей.

Идея автоматизации в масштабах предприятия нравится многим руководителям тем, что она обещает избавить организацию от ручных задач, высвободив ее энергию для непрерывных инноваций. Множество организаций ищут решение задачи автоматизации, выбирая между такими впечатляющими технологиями, как роботизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML).

Но отвлекитесь от технологий, разрабатывая стратегию автоматизации – по крайней мере на первых порах. Автоматизации предприятия – дело гораздо более деликатное, чем может показаться. Задолго до того, как дело дойдет до внедрения новой технологии, вам надо будет взглянуть на процессы своей компании. Не менее важно на каждом этапе первостепенное внимание уделять людям.


Искусственный интеллект на рабочих местах: трансформация, вызовы и перспективы

Оригинал: AI in the workplace: Transformations, challenges, and the road ahead

В последние десятилетия технологии развивались быстро, но лишь немногие оказали или будут оказывать такое влияние на рабочие места, как искусственный интеллект (ИИ).

Искусственный интеллект, еще недавно находившийся в зачаточном состоянии, стал краеугольным камнем современного бизнеса. Ведущие компании уже используют ИИ для повышения операционной эффективности и для улучшения клиентского опыта, как, например, разговорный искусственный интеллект в страховой отрасли. Опрос McKinsey , проведенный в 2021 году, показал, что в той или иной форме внедрили искусственный интеллект 57% компаний.

Но несмотря на шумиху вокруг искусственного интеллекта, есть несколько проблем, на которые следует обратить внимание. Путь от теневого ИИ к этичному внедрению ИИ на рабочих местах далек от прямолинейного.

Несмотря на широкое внедрение, подлинную мощь искусственного интеллекта большинству компаний еще предстоит осознать. Как показано в другом отчете McKinsey, в металлургической и горнодобывающей промышленности внедрили ту или иную форму искусственного интеллекта 75% компаний, но при этом существенного эффекта добились менее 15%.

В этой статье мы исследуем преимущества искусственного интеллекта на рабочих местах, а также возможные проблемы. Мы рассмотрим, как искусственный интеллект используется на рабочих местах в различных отраслях, и дадим несколько советов, которые помогут вам подготовиться к приходу искусственного интеллекта.

Как искусственный интеллект используется на рабочих местах в различных отраслях

Сначала взглянем на текущее состояние дел. Мощь искусственного интеллекта трансформировала ряд отраслей, вызвав волну инноваций, которые преобразили традиционные операции и открыли окна новых возможностей.

Вот как ведущие компании сегодня используют искусственный интеллект.


Типы и технологические основы искусственного интеллекта по состоянию на 2024 год

Оригинал: AI Tributaries & Types for 2024
Автор: Джим Сайнур (Jim Sinur)

Полезно понимать не только что такое ИИ, куда он движется, в чем его преимущества и недостатки, но и его технологические основы. У них есть как сильные стороны, которые могут способствовать достижению бизнес-эффекта, так свои сложности внедрения и эксплуатации. Я собрал наиболее распространенные технологии искусственного интеллекта и коротко описал, где их использовать, а где лучше избегать или чем-то подкрепить. Зачастую для достижения и автоматического поддержания желаемых результатов организации объединяют несколько технологий. Имейте в виду, что эти технологии развиваются быстро и независимо, поэтому для достижения более значимых результатов организации понадобится соединить несколько из них. Я надеюсь, что этот перечень будет полезен при планировании бюджет на искусственный интеллект в 2024 году.

Логические

Машинное обучение (machine learning)

  • Определение. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, не включающего определенные заранее формулы или наборы правил, а обучающегося на опыте, представленного данными и информацией. Алгоритм машинного обучения он адаптивно повышает свою эффективность с увеличением объема данных, тем самым ускоряя процесс обучения.