Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιώνει παραγωγικότητα και κέρδη

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί κατά πολλούς έναν τομέα που θα αλλάξει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις θα δημιουργούν και θα λαμβάνουν αξία στο εγγύς μέλλον (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Α. Κωστής, Τεχνητή Νοημοσύνη και Εφαρμογές στο Μάνατζμεντ, Εκδόσεις Μπαρμπουνάκης, 2024).

Πράγματι, πολλές εταιρείες αρχίζουν να χρησιμοποιούν την ΤΝ για να βελτιώσουν τις διαδικασίες και τις υπηρεσίες τους. Ωστόσο, υπάρχουν ακόμη πολλά που πρέπει να διερευνήσουμε για να κατανοήσουμε τι μπορεί πραγματικά να προσφέρει η ΤΝ στις επιχειρήσεις.

Βελτίωση των επιδόσεων

Η ΤΝ μπορεί να καλύψει τις ανάγκες των οργανισμών και να έχει θετικό αντίκτυπο στην ανάπτυξή τους.
Η αυτοματοποιημένη χειρωνακτική εργασία δεν είναι πλέον απαραίτητη και το προσωπικό ασχολείται μόνο με την παρακολούθηση και τη συντήρηση.

Η ΤΝ ανοίγει ευκαιρίες για ανάπτυξη και κερδοφορία που επιτρέπει στις εταιρείες να προσαρμόζονται και να εξελίσσονται σύμφωνα με τις τάσεις στον κλάδο τους. Θα ανοίξει επίσης το δρόμο για αυξημένη παραγωγικότητα, η οποία θα προωθήσει την αύξηση των κερδών.

Η αξιοποίηση της δύναμης της ΤΝ μπορεί να αυξήσει την αφοσίωση των πελατών, να δυναμώσει την πίστη στην επωνυμία, να βελτιώσει την πίστη των πελατών, να τους κατανοήσει καλύτερα και να τους προσφέρει καλύτερες υπηρεσίες.

Πρόβλεψη του μέλλοντος και των κινδύνων

Η ΤΝ είναι ένα ισχυρό εργαλείο πρόβλεψης για τις επιχειρήσεις. Κατά τον σχεδιασμό και την πρόγνωση, η ΤΝ χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να προβλέψει τάσεις χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, με αποτέλεσμα πολύ λιγότερα λάθη και συχνά ξεπερνώντας τις επιδόσεις των αναλυτών δεδομένων και των ειδικών.

Ενώ οι αλγόριθμοι και η ΤΝ δεν θα αντικαταστήσουν την ανθρώπινη νοημοσύνη στο μέλλον, η ικανότητά τους να αναλύουν δεδομένα θα εξακολουθεί να είναι ένα ευπρόσδεκτο βοήθημα για τους αναλυτές δεδομένων και τους ειδικούς της πρόβλεψης.

Όλα αυτά τα δεδομένα που συλλέγονται θα αναλυθούν από την ΤΝ για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στους μάνατζερ ρίσκων και στις ομάδες ασφαλείας να προβλέπουν πλήρως και να αντιμετωπίζουν τους κινδύνους. Αυτά τα μοντέλα είναι απαραίτητα για την ανάπτυξη συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης που διασφαλίζουν τη συνέχιση των επιχειρηματικών δραστηριοτήτων και την προστασία των ενδιαφερομένων (πχ. μοντέλα έγκαιρης προειδοποίησης για τον κίνδυνο πίστωσης).

Η ΤΝ καθιστά δυνατή την αξιολόγηση μη δομημένων δεδομένων σχετικά με επικίνδυνες συμπεριφορές στις λειτουργίες μιας εταιρείας. Οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν έτσι να εντοπίσουν συμπεριφορές που σχετίζονται με προηγούμενα περιστατικά και να τις μεταφράσουν σε προβλέψεις κινδύνου. Συνήθως αυτού του είδους οι αναλύσεις γίνονται σε χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και ο στόχος είναι να μειωθεί ο κίνδυνος απάτης.

Συμπερασματικά, υπάρχουν διάφοροι λόγοι για την εφαρμογή της ΤΝ. Για ορισμένες επιχειρήσεις, αυτό μπορεί να είναι αυξημένη παραγωγικότητα ή μειωμένο κόστος εκμετάλλευσης. Άλλες επιχειρήσεις μπορεί να θέλουν να προσφέρουν περισσότερη αξία και οφέλη στους πελάτες τους. Στον τομέα της χρηματοοικονομικής καλύτερη ανάλυση των χρηματοοικονομικών επιδόσεων (αποδοτικότητα, φερεγγυότητα, ρευστότητα) και μείωση του κινδύνου πτώχευσης.

* Καθηγητής, Ακαδημαϊκός, Πολυτεχνείο Κρήτης, Επίτιμος Δρ. ΑΠΘ

** Ερευνητής, Εργαστήριο Ανάλυσης Δεδομένων και Πρόβλεψης, Πολυτεχνείο Κρήτης,
Ιδρυτής Aviationlife.gr και Παρατηρητήριου Αεροπορικού Κλάδου Κρήτης