Les organisations ont versé des millions dans leurs infrastructures d'information existantes. Les nouvelles technologies offrent aux entreprises de nouvelles opportunités de tirer parti de cet investissement, d'optimiser les processus métier actuels et de transformer les opportunités commerciales futures.
Optimiser les processus métier actuels
L'Internet des objets et l'informatique en mémoire améliorent la visibilité processus d'affaires existants que jamais et permettent aux organisations de réagir en temps réel aux circonstances changeantes. Par exemple, l'omniprésence de capteurs bon marché et de meilleures connexions de données offrent un suivi plus précis de chaque machine de production, chaque livraison et chaque point de contact client.
Activé par toutes ces données fines, l'apprentissage automatique permet la création de processus métier qui s'auto optimisent, automatiquement, au fil du temps et à mesure que les gens les utilisent. Quelques exemples incluent:
Expédition. Les algorithmes peuvent suivre les expéditions de produits et signaler automatiquement quand il y a un délai prévu afin que vous puissiez intervenir avant que cela n'affecte l'expérience client. Et l'algorithme peut apprendre de l'expérience, améliorant automatiquement les attentes d'expédition au fil du temps.
Finances. Une grande entreprise de produits chimiques a eu du mal pendant des années à faire correspondre automatiquement les données de facturation aux informations de paiement bancaire – par exemple, les numéros de référence seraient différents ou les clients paieraient une facture avec deux paiements. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les tendances dans les nombreuses données sur les factures historiques, l'entreprise a pu augmenter le taux de correspondance automatique de 70% à plus de 94%, ce qui représente une énorme économie de temps et d'effort. ]Ressources humaines. Le plus grand obstacle aux améliorations est souvent la peur du changement. Les algorithmes peuvent aider à identifier automatiquement les meilleurs cours de formation pour chaque individu en fonction de leurs intérêts, de la formation antérieure et de la formation suivie par d'autres ayant des profils similaires. Cela rend la formation plus proactive, en aidant à changer la culture de l'innovation.
Et ce ne sont là que quelques exemples parmi des centaines ou des milliers qui existent dans toute l'entreprise. Par exemple, McKinsey estime que jusqu'à 70% des processus financiers actuels peuvent être automatisés, et Gartner pense que cette année, un demi-milliard de personnes économiseront deux heures par jour grâce aux outils AI, soit plus de 200 000 ans
Ce type d'automatisation améliorée fonctionne mieux avec de grandes quantités de données de haute qualité – et dans la plupart des organisations, les données de meilleure qualité disponibles sont déjà stockées dans vos systèmes d'entreprise, le résultat de vos investissements à long terme dans applications et infrastructure.
Et l'apprentissage automatique est plus efficace lorsque les décisions à prendre sont bien définies et fréquentes, qu'elles requièrent des intrants complexes mais qu'elles ont une sortie claire qui peut être exécutée dans un processus métier existant. Par exemple, des décisions reproductibles telles que «cette transaction est-elle susceptible d'être frauduleuse?» Ou «quel produit devrions-nous essayer de vendre ce client au guichet?» Sont des opportunités idéales pour l'automatisation de l'apprentissage automatique. aider à réduire les coûts, améliorer la satisfaction des clients, et même améliorer le changement culturel au sein de l'organisation. Par exemple, les algorithmes peuvent aider à analyser toute la formation offerte aux employés et promouvoir proactivement les cours qui sont les plus susceptibles de plaire à un individu en fonction de leurs intérêts, de leur formation et de leur profil.
Ces applications de l'apprentissage automatique avantage: ils peuvent être mis en œuvre avec relativement peu de perturbation de l'entreprise, car ils impliquent des optimisations aux parties répétitives et inefficaces des processus existants plutôt que des changements culturels difficiles.
L'autre grande opportunité d'efficacité concerne les nouvelles interfaces "langage naturel" apprentissage. Ces technologies de chatbot et de voix permettent un accès pratique, évolutif et libre-service aux services et aux données. Il peut être à la fois pour les clients: «cette paire de chaussures est-elle disponible en rouge?» Et interne: «Quel est le budget vs les chiffres réels pour mon département ce mois-ci?» En abaissant les barrières à l'accès aux données et en permettant de nouveaux types d'utilisateurs , il offre un meilleur rendement sur vos systèmes existants et les investissements.
Transformer les opportunités d'affaires
Les entreprises partout dans le monde sont confrontées à des défis et opportunités de transformation numérique. De plus en plus, l'exploration de nouveaux modèles économiques n'est pas une question de choix, mais une question de survie. Il est clair qu'il existe maintenant de nouvelles opportunités pour repenser les entreprises et des industries entières, en utilisant des méthodologies telles que la conception pour reconsidérer la manière dont les nouvelles technologies peuvent transformer l'expérience client de bout en bout.
produits pour fournir des services numériques intégrés. Le fournisseur de machines agricoles brésilien Stara, par exemple, est passé de la vente de tracteurs à fournissant des systèmes de culture numérique intégrés . Des capteurs sur les tracteurs peuvent garantir que chaque plante reçoit exactement l'engrais dont elle a besoin. Cela signifie qu'il faut moins d'engrais, ce qui rend l'agriculture plus rentable. C'est une bonne nouvelle pour les agriculteurs, une bonne nouvelle pour Stara et une bonne nouvelle pour l'environnement, car cela rend l'agriculture plus durable. C'est un bel exemple de la façon dont la nouvelle technologie peut non seulement offrir de meilleures affaires mais aussi aider le monde à devenir un meilleur endroit.
Il ne s'agit pas seulement d'innovation, il s'agit de nouvelles façons d'innover. Parce que les nouveaux modèles économiques sont par définition incertains, les organisations doivent apprendre de nouvelles approches. Les entreprises doivent être en mesure d'adopter une innovation plus agile et axée sur les prototypes que par le passé.
Le cloud est un environnement idéal pour ce type d'expérimentation. Toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin, telles que l'accès aux données de capteurs en streaming, les algorithmes d'apprentissage machine, les fonctionnalités d'exploration de texte, le mappage sophistiqué ou la prise en charge d'interfaces mobiles personnalisées sont déjà disponibles sur les plates-formes cloud. En outre, les plates-formes cloud permettent aux plus petites entreprises d'exploiter de puissantes fonctionnalités qui étaient jusqu'à présent réservées aux plus grandes entreprises qui pouvaient se permettre toutes les infrastructures sous-jacentes.
Les organisations peuvent créer et tester rapidement des prototypes de manière interactive. utilisateurs potentiels, sans les coûts et les retards associés aux projets locaux. Et une fois que les prototypes ont été validés, il est possible d'évoluer rapidement sans estimations détaillées de la demande éventuelle.
Vestas, par exemple, est le premier fournisseur mondial d'éoliennes. Il a utilisé la méthodologie de la pensée de conception pour identifier les zones à fort potentiel pour l'innovation . Il utilisait un processus très manuel pour recueillir des données sur le moment de déplacer des grues entre ses plus de 300 chantiers de construction. Il a utilisé le prototypage pour créer une application mobile à utiliser par les gestionnaires de grues sur le terrain, en seulement trois semaines, et espère économiser plus de 8 millions d'euros cette année pour une utilisation plus efficace de leurs actifs.
changement radical? Les deux!
L'essentiel: il n'y a jamais eu une meilleure occasion de tirer parti de vos investissements en infrastructure existants. Les organisations peuvent les utiliser pour optimiser et simplifier les processus existants tout en expérimentant activement de nouveaux processus métier du futur.
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Cet article a été initialement publié sur Digital Business & Business Analytics.
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