Le rôle stratégique de l’IA dans la transformation numérique et l’automatisation

TL;DR :Le rôle de l'IA dans la transformation numérique et l'automatisation

L’IA progresse rapidement et remodèle l’automatisation et la gestion des processus dans tous les secteurs. Pour se préparer, les entreprises doivent définir clairement leurs objectifs de transformation numérique et comprendre la différence entre la numérisation (conversion du papier au numérique) et la numérisation (utilisation des données numériques pour transformer les processus).

L’adoption réussie de l’IA repose sur une capture de données standardisée et cohérente et sur l’engagement des employés pour identifier les améliorations des processus. L'automatisation basée sur l'IA améliore la productivité, réduit les erreurs humaines et prend en charge la conformité grâce à une surveillance en temps réel et des flux de travail standardisés. Les organisations qui s'adaptent à ces changements bénéficieront d'un avantage concurrentiel dans un paysage industriel en évolution.

Bradley Flook, directeur des revenus chez Intoware, explore le rôle que l'intelligence artificielle doit jouer pour améliorer l'automatisation, en explorant les mesures que les entreprises doivent prendre pour se préparer.

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Nous avons tous été témoins de la révolution numérique qui a balayé l’industrie ces dernières années. Des termes tels que « main-d'œuvre connectée » et « transformation numérique » sont devenus monnaie courante dans les conseils d'administration et sur le terrain, à mesure que de nouvelles technologies émergent permettant aux entreprises de rationaliser leurs opérations.

Cependant, avec l'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) et le fait qu'environ 82 % des fabricants prévoient d'augmenter leurs budgets dans ce domaine au cours des 12 à 18 prochains mois, la révolution numérique ne fera que s'accélérer encore davantage.

Alors, que doivent faire les organisations pour se préparer ? Et quels avantages l'IA est-elle prête à apporter en matière d'automatisation et de gestion des processus ?

Tout d’abord, il est essentiel que les entreprises soient claires sur les objectifs de leur parcours de transformation numérique.

Cela commence par revenir à l'essentiel, en comprenant la différence entre numérisation et numérisation.

Numérisation vs numérisation

Les deux termes semblent similaires mais signifient des choses totalement différentes.

La numérisation résume littéralement le mouvement visant à numériser les documents papier, en transférant les éléments en bits et en octets.

Des photographies à la documentation importante de l'entreprise, de plus en plus d'éléments pour lesquels nous comptions sur papier ont migré vers le cyberespace, améliorant la protection des informations et rendant les choses plus accessibles que jamais.

« Grâce aux processus numériques en place pour garantir la capture des données, les organisations peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs opérations commerciales, depuis les délais d'exécution des tâches jusqu'à l'identification des goulots d'étranglement et des inefficacités. »

Cependant, ce processus à lui seul ne transformera pas une entreprise. numérisation volonté.

La numérisation, c'est le moment où les données d'une organisation sont traitées via des technologies numériques avancées et utilisées à des fins de transformation numérique au sein d'une entreprise.

Les données numérisées sont capturées et traitées, présentant une richesse de données qui permettent à une entreprise d'analyser ses systèmes et ses processus et, par conséquent, de générer des changements majeurs dans son mode de fonctionnement.

Le chercheur pionnier en matière de transformation numérique, George Westerman, le résume parfaitement en ces termes : « Quand la transformation numérique est bien faite, c'est comme une chenille qui se transforme en papillon, mais lorsqu'elle est mal faite, vous n'avez qu'une chenille très rapide. »

La valeur des données

Même si la numérisation des documents et l'introduction de la technologie numérique pour gérer les processus constituent une avancée majeure, cela ne suffit pas à lui seul, surtout avec l'IA désormais à la table.

Il est bien connu que l'essor de l'IA a le potentiel de remanier complètement les systèmes et les processus, mais pour y parvenir, il faut disposer dès le départ du bon type de processus de capture de données dans toute l'organisation.

Ces informations proviennent initialement de l'apport humain, plaçant les employés au centre de toute stratégie de numérisation et d'IA pour comprendre leur façon de travailler, les points de contact avec les données qui existent et travailler avec eux pour identifier les domaines qui pourraient être rationalisés pour être plus productifs et efficaces.

Avec des processus numériques en place pour garantir la capture des données, les organisations peuvent alors débloquer toute une richesse d’informations précieuses sur les opérations commerciales – depuis le temps nécessaire pour accomplir les tâches jusqu’aux goulots d’étranglement qui surviennent. Ces données fournissent ensuite les bases solides nécessaires pour exploiter efficacement l'IA dans l'ensemble de l'organisation.

Réduire les erreurs humaines

Fournir aux outils d'IA des données d'entreprise avec lesquelles travailler nécessite cependant un processus qui lui est propre, pour garantir que les informations sont standardisées et cohérentes.

Si vous décrivez manuellement une tâche ou un processus, ou si vous autorisez le personnel à fournir ses propres réponses personnalisées à des questions ou des demandes basées sur des tâches, il y aura toujours un risque d'erreur accru.

Les gens décrivent naturellement les éléments ou les processus de différentes manières, mais cela peut entraîner des problèmes lors de la saisie de données dans les outils d'automatisation des flux de travail et de l'utilisation de l'IA.

La normalisation de ces informations, en permettant aux utilisateurs de choisir dans une liste pré-remplie ou d'utiliser des invites standardisées, supprime toute incohérence et, par conséquent, améliore la qualité des données collectées, garantissant l'uniformité entre les processus au sein de l'organisation et donnant à l'IA des informations claires et cohérentes avec lesquelles travailler.

"L'IA ne va nulle part :elle est là pour rester et façonne déjà rapidement le fonctionnement de l'industrie. Suivre le rythme sera essentiel pour les organisations qui cherchent à rester compétitives à mesure que la technologie évolue."

Optimiser l'IA pour l'automatisation

Une fois la transformation numérique commencée, avec des processus de capture de données standardisés en place et des employés impliqués et investis dans les changements, les outils d'IA peuvent alors se mettre au travail pour aider les organisations à créer des flux de travail et des procédures numériques rapidement et facilement, augmentant ainsi la productivité et réduisant le risque d'erreur humaine à tous les niveaux.

Un bon exemple de cela est le respect par l'entreprise des normes et réglementations du secteur, un sujet qui constitue une préoccupation majeure pour l'industrie.

L'automatisation des flux de travail basée sur l'IA peut prendre les mesures nécessaires pour répondre aux exigences de conformité, telles que les tâches de maintenance préventive, la certification, les exigences de formation et le partage de documentation, et créer presque instantanément des processus numériques standardisés que le personnel doit suivre, garantissant que chaque action est effectuée de la bonne manière, est documentée et vérifiable.

Parallèlement, les systèmes d'IA peuvent également faciliter la surveillance et le reporting en temps réel, alertant les équipes des problèmes de conformité potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.

"L'automatisation des flux de travail basée sur l'IA peut répondre aux exigences de conformité presque instantanément, en créant des processus numériques standardisés qui garantissent que chaque action est effectuée correctement, documentée et vérifiable."

Changement transformateur

L’IA ne va nulle part – elle est là pour rester et façonne déjà rapidement le fonctionnement de l’industrie. Nous sommes au milieu d’une révolution et le rôle de l’IA dans l’automatisation des flux de travail ne fera que croître. Il sera essentiel de suivre le rythme, et ce sont les organisations qui mettent en place dès maintenant les processus appropriés pour travailler avec l'IA qui resteront compétitives à mesure que la technologie évolue encore davantage, marquant un changement transformateur dans l'avenir de la gestion des processus.

FAQ :Transformation numérique et IA dans l'automatisation

Quelle est la différence entre numérisation et numérisation ?
La numérisation consiste à convertir des documents papier sous forme numérique et la numérisation utilise des données numériques pour transformer et optimiser les processus métier.

Pourquoi la standardisation des données est-elle importante pour l'IA ?
Il garantit la cohérence et la précision de la saisie des données, réduit les erreurs et fournit à l'IA des informations fiables pour automatiser efficacement les flux de travail.

Comment l'IA réduit-elle les erreurs humaines dans l'automatisation ?
En créant des flux de travail numériques standardisés et en limitant les saisies manuelles ou variées, l'IA minimise les incohérences et les erreurs entre les processus.

Quels avantages l'IA apporte-t-elle à la gestion de la conformité ?
L'IA peut automatiser les tâches de conformité, la documentation et la surveillance, en alertant les équipes des problèmes avant qu'ils ne dégénèrent et en garantissant des actions vérifiables.

Pourquoi les employés doivent-ils être impliqués dans les stratégies d'IA et de transformation numérique ?
Ils fournissent des informations essentielles sur les flux de travail et les points de données existants, aidant à identifier les inefficacités et à améliorer l'adoption de nouveaux systèmes.

L'adoption de l'IA est-elle nécessaire pour rester compétitif ?
Oui, à mesure que l'IA continue d'évoluer, elle devient partie intégrante d'une gestion efficace des processus et de l'automatisation dans tous les secteurs.

Quelle est la première étape que les entreprises devraient suivre pour tirer parti de l’IA ?
Établissez des objectifs clairs de transformation numérique et assurez-vous que des processus de capture de données robustes et standardisés sont en place.