Giới thiệu

Trong mọi ngành công nghiệp hiện nay, cuộc trò chuyện đã chuyển từ "Chúng ta có nên áp dụng AI không?" sang "Chúng ta có thể mở rộng tự động hóa AI nhanh đến mức nào?" Sự chuyển mình này cho thấy các doanh nghiệp không còn coi tự động hóa là một dự án phụ nữa. Thay vào đó, họ xem nó như là nền tảng cho các hoạt động sẵn sàng cho tương lai. Tại trung tâm của sự chuyển đổi này là việc hiện đại hóa ứng dụng trong ngành, nơi các hệ thống lỗi thời đang được thiết kế lại để làm việc cùng với quy trình tự động hóa do AI điều khiển.

Bài viết này tập hợp các thông tin nghiên cứu, chiến lược thực tiễn và góc nhìn từ các nhà điều hành để khám phá cách mà tự động hóa thông minh đang thay đổi cách thức hoạt động của các ngành công nghiệp. Hãy cùng phân tích những gì điều này thực sự mang lại cho các tổ chức.

Tại sao quy trình truyền thống không còn hiệu quả

Trong nhiều thập kỷ, các ngành công nghiệp đã hoạt động dựa trên các quy trình được thiết kế cho sự dự đoán. Các quy trình tuyến tính, hệ thống phân cấp cứng nhắc, và các nhiệm vụ thủ công lặp đi lặp lại đã đủ khi thị trường di chuyển chậm. Nhưng ngày nay, kỳ vọng của khách hàng, các kênh số và cạnh tranh phát triển với tốc độ chóng mặt. Các quy trình truyền thống đơn giản không thể theo kịp:

• Các chuyển giao thủ công gây ra lỗi và trì hoãn.
• Các ứng dụng cũ ngăn cản sự tích hợp.
• Các silo dữ liệu giới hạn thông tin và quyết định.

Các giám đốc điều hành đều hiểu rõ nỗi đau này. Một CIO mà tôi đã nói chuyện đã so sánh các hệ thống cũ như một "tắc nghẽn giao thông vào giờ cao điểm" – mọi thứ đều chậm lại, bất kể bạn có bao nhiêu sức mạnh trong động cơ.

Lợi ích của quy trình tự động hóa do AI mang lại

Quy trình tự động hóa do AI không phải là để thay thế con người. Thay vào đó, nó nhằm tạo ra các hệ thống thông minh hơn, nơi AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nặng về dữ liệu, còn con người tập trung vào sự sáng tạo, chiến lược và ra quyết định. Dưới đây là cách mà chúng khác với các phương pháp cũ:

• Tối ưu hóa từ đầu đến cuối: AI bản đồ toàn bộ quy trình, phát hiện các điểm nghẽn và tự động sửa chữa trong thời gian thực.
• Trí tuệ thích ứng: Học máy cho phép quy trình học hỏi từ kết quả và cải thiện theo thời gian.
• Điều phối liền mạch: Các tác nhân AI quản lý chuyển giao giữa con người, ứng dụng và máy móc, giữ cho công việc liên tục.
• Giao diện đa phương thức: Từ trợ lý giọng nói đến chatbot, AI đảm bảo tương tác dễ dàng hơn với các hệ thống doanh nghiệp.

Cách tiếp cận này biến quy trình từ những chuỗi cứng nhắc thành các mạng lưới linh hoạt thích ứng với sự thay đổi.

Vai trò của hiện đại hóa ứng dụng trong ngành

Tại trung tâm của quy trình tự động hóa do AI là việc hiện đại hóa ứng dụng trong ngành. Các ứng dụng cũ, được xây dựng từ nhiều năm trước, không được thiết kế để xử lý các yêu cầu dữ liệu theo thời gian thực ngày nay.

Việc hiện đại hóa các ứng dụng này giúp:

• Tích hợp AI, RPA và phân tích dự đoán trực tiếp vào các hệ thống quan trọng với doanh nghiệp.
• Chuyển đổi từ các nền tảng cũ sang môi trường đám mây, có khả năng mở rộng.
• Cho phép giám sát và tối ưu hóa liên tục thay vì các sửa chữa theo định kỳ.

Nếu không có sự hiện đại hóa, tự động hóa thông minh sẽ vẫn bị giới hạn. Có nó, các ngành công nghiệp mở khóa tiềm năng thực sự của AI để biến đổi hoạt động.

Các thông tin nghiên cứu chính về tự động hóa thông minh

Nghiên cứu cung cấp cả nền tảng và lộ trình để mở rộng quy trình tự động hóa do AI. Hãy cùng điểm qua một vài nghiên cứu quan trọng:

• Nghiên cứu của Spring et al. cho thấy cách tối ưu hóa quy trình do AI thúc đẩy sử dụng phân tích dự đoán và lập bản đồ quy trình để thiết kế lại các nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Các nghiên cứu tình huống của họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát hiện các điểm nghẽn sớm và liên tục cải thiện quy trình.
• Đánh giá của Ng (2021) tổng hợp hàng trăm nghiên cứu và nhấn mạnh các khoảng cách trong việc chuẩn hóa các chỉ số đánh giá cho tự động hóa thông minh – điều mà các giám đốc điều hành thường hỏi khi đo lường ROI.

Những thông tin này khẳng định lý do tại sao các ngành công nghiệp phải xem tự động hóa không chỉ là cắt giảm chi phí mà còn là hành trình cải tiến liên tục. (Nguồn: Spring et al.)

Cách mà các tác nhân AI thay đổi cuộc chơi

Một trong những khía cạnh thú vị nhất của tự động hóa thông minh là sự nổi lên của các tác nhân AI. Hãy tưởng tượng họ như là đồng nghiệp kỹ thuật số:

• Giám sát quy trình trong thời gian thực.
• Quản lý các ngoại lệ thay vì chuyển chúng lại cho con người.
• Điều phối giữa nhiều hệ thống với sự giám sát tối thiểu.

Hãy tưởng tượng một công ty bảo hiểm nơi các tác nhân AI xử lý việc xác minh yêu cầu bồi thường. Thay vì một đống hồ sơ chờ đợi trên bàn, các tác nhân kiểm tra chi tiết chính sách, đánh dấu các bất thường và thậm chí đề xuất các mức giải quyết trong khi nhân viên tập trung vào việc chăm sóc khách hàng.

Đối với các giám đốc điều hành, điều này không chỉ là về tốc độ. Đó là tạo ra một mạng lưới an toàn nơi lỗi của con người được giảm thiểu và tuân thủ được tích hợp vào các hoạt động hàng ngày.

Nơi các ngành công nghiệp đã hưởng lợi

Quy trình tự động hóa do AI không phải là điều tương lai mà đã được tích hợp vào các sách hướng dẫn ngành. Dưới đây là một số ví dụ thực tế:

• Tài chính: Tự động hóa phê duyệt khoản vay bằng cách tích hợp AI đánh giá tín dụng với các ứng dụng ngân hàng cũ.
• Y tế: Sử dụng AI để lập lịch hẹn bệnh nhân, xử lý yêu cầu bồi thường và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• Sản xuất: Áp dụng phân tích dự đoán cho bảo trì thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động.
• Nhân sự: Tự động hóa quy trình sàng lọc tuyển dụng, giải phóng các nhóm nhân sự cho sự gắn kết của nhân viên.

Theo bộ sưu tập các trường hợp sử dụng của Aimultiple, các ngành công nghiệp áp dụng quy trình tự động hóa do AI thấy được các lợi ích đo lường được: thời gian chu kỳ ngắn hơn, giảm lỗi và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Các bước thực tiễn cho các giám đốc điều hành xem xét quy trình tự động hóa do AI

Đối với các nhà lãnh đạo có kế hoạch đưa AI vào quy trình, dưới đây là một số bước cần xem xét:

1. Đánh giá tình trạng hiện tại: Xác định các điểm nghẽn, sự không hiệu quả và các hệ thống cũ đang cản trở bạn.
2. Bắt đầu nhỏ nhưng chiến lược: Thí điểm tự động hóa trong các lĩnh vực có tác động đo lường được, như tài chính hoặc nhân sự.
3. Đầu tư vào hiện đại hóa ứng dụng: Đảm bảo rằng các hệ thống cốt lõi của bạn sẵn sàng cho việc tích hợp AI.
4. Tập trung vào con người + AI: Đào tạo nhân viên làm việc với các công cụ AI, không phải quanh chúng.
5. Đo lường, tinh chỉnh, mở rộng: Xem tự động hóa như một hành trình liên tục, không phải là một dự án một lần.

Nhìn về tương lai: Tương lai của tự động hóa thông minh

Tương lai của tự động hóa thông minh nằm ở việc kết hợp AI với phán đoán của con người. Khi các giao diện đa phương thức (giọng, hình ảnh, văn bản) trở nên phổ biến, nhân viên sẽ tương tác với các hệ thống một cách tự nhiên như khi họ nói chuyện với đồng nghiệp. Các ngành công nghiệp sẽ áp dụng AI không chỉ để giảm chi phí mà còn để tạo ra các tổ chức linh hoạt và thích ứng hơn.

Quan điểm của các giám đốc cấp cao rất rõ ràng: các công ty hiện đại hóa ứng dụng của họ và áp dụng quy trình AI sẽ đặt ra nhịp độ cho các ngành của họ. Những ai chậm trễ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau với các sách hướng dẫn lỗi thời.

Kết luận

Quy trình tự động hóa do AI không còn là tùy chọn nữa – nó là điều thiết yếu. Bằng cách tập trung vào hiện đại hóa ứng dụng trong ngành, các tổ chức có thể tích hợp AI vào trung tâm hoạt động của họ. Kết quả là các mô hình kinh doanh nhanh hơn, thông minh hơn và linh hoạt hơn, sẵn sàng cho bất cứ điều gì đến sau này.

Bạn đã sẵn sàng khám phá cách mà quy trình tự động hóa do AI có thể biến đổi doanh nghiệp của bạn? Hãy kết nối với các chuyên gia của chúng tôi tại Softura ngay hôm nay.