CONTACT COMPANY SEARCH
Optimizarea proceselor cu AI - eficiență și performanță
AI transformă procesele operaționale prin automatizare inteligentă, monitoring în timp real și decizii bazate pe date. Soluțiile de tip AIOps sau IPA („Intelligent Process Automation”) permit companiilor să reducă timpii de execuție, să elimine erorile, să optimizeze resursele și să gestioneze riscurile cu o precizie ridicată.
Află noutățile AI în afaceri!
Beneficiile AI în optimizarea proceselor
beneficiile ai
Creșterea productivității
Companiile care integrează AI în procesele lor operaționale pot obține o creștere a productivității între 20% și 40% în funcție de maturitatea digitală și gradul de automatizare aplicat (McKinsey, 2021).
AI poate prelua sarcini operaționale consumatoare de timp, precum procesarea documentelor, gestionarea comenzilor, validarea datelor și monitorizarea fluxurilor logistice, permițând echipelor să se concentreze pe activități strategice, analitice sau cu impact direct asupra clienților.
beneficiile ai
Reducerea duratei proceselor
AI contribuie la optimizarea secvenței de lucru, eliminarea blocajelor și automatizarea detecției și rezolvării incidentelor, permițând o desfășurare eficientă a activităților.
Un studiu Gartner arată că că folosirea AI în gestionarea operațiunilor din sectorul telecom reduce cu până la 50% timpul de remediere a întreruperilor datorită capacității sistemelor inteligente de a identifica și a rezolva rapid problemele fără intervenție umană.
beneficiile ai
Reducerea erorilor operaționale
Prin utilizarea tehnologiilor Intelligent Process Automation (IPA) și AI, companiile pot elimina erorile date de procesarea manuală, asigurând o execuție consecventă și rapidă.
Conform unui raport Deloitte, implementarea IPA reduce timpii de proces cu 30–40% și scade erorile operaționale cu până la 25%. În plus, sistemele AI pot învăța din istoricul erorilor pentru a preveni reapariția acestora.
beneficiile ai
Creșterea trasabilității proceselor
AI permite monitorizarea în timp real a fiecărui pas din proces, integrând automat date din sisteme multiple (ERP, CRM, IoT, platforme logistice) într-un tablou de bord accesibil în timp real.
Accesibilitatea permite identificarea rapidă a problemelor și optimizarea fluxurilor fără a pierde timp sau resurse, îmbunătățind considerabil capacitatea de coordonare între echipe și susținând o mai bună planificare operațională.
Simplifică AI.
Amplifică Performanța.
Nu rata ultimele noutăți și tendințe privind utilizarea AI in afaceri!
Riscuri și provocări asociate încercărilor de optimizare procese cu AI
Igiena datelor
În complexitatea mediului operațional datele provin din diverse surse: senzori de pe mașini, sisteme SCADA, ERP, MES, date despre lanțul de aprovizionare, informații despre clienți și multe altele. Dacă aceste date sunt incomplete, incorecte, inconsistente, cu erori sau învechite, rezultatele generate de algoritmii AI vor fi la fel de defectuoase – un fenomen cunoscut sub numele de „Garbage In, Garbage Out”.
Costuri ridicate
Implementarea soluțiilor AI pentru optimizarea proceselor operaționale în producție este complexă și costisitoare. Costurile includ achiziționarea de software și hardware, integrarea cu sistemele existente, recrutarea de specialiști sau instruirea personalului. Doar 16% dintre organizațiile care au implementat soluții AI la scară industrială au obținut beneficiile financiare estimate (McKinsey, 2021).
Vulnerabilități cibernetice
Integrarea AI cu sisteme ERP, CRM, IoT, platforme de producție și rețele externe generează noi puncte de acces care, dacă nu sunt protejate corespunzător, devin vulnerabile în fața atacurilor cibernetice sofisticate, cum ar fi atacurile de tip „adversarial”. Un raport Capgemini din 2025 menționează că 97% dintre organizațiile chestionate au raportat incidente de securitate legate de Gen AI în ultimul an.
Lipsa transparenței
În multe cazuri, AI furnizează recomandări, predicții sau decizii automate, fără a explica clar logica din spatele acestora. Această lipsă de transparență poate genera scepticism și rezistență în rândul angajaților și managerilor operaționali care pot ajunge să respingă sau să ignore recomandările AI, chiar dacă acestea sunt corecte din punct de vedere tehnic.
Pierderea expertizei umane
Automatizarea deciziilor și execuției poate conduce la scăderea vigilenței angajaților și la pierderea abilităților analitice și de rezolvare a problemelor în situații excepționale. În lipsa intervențiilor periodice și a simulărilor decizionale organizațiile riscă să devină vulnerabile atunci când AI nu funcționează corect, întâmpină erori neprevăzute sau este indisponibil temporar.
Rezistența la schimbare
Unul dintre cele mai subestimate, dar critice riscuri în implementarea AI în procesele operaționale este rezistența la schimbare din partea angajaților. Frica de pierdere a locului de muncă, teama de a nu putea învăța noile tehnologii sau pur și simplu disconfortul față de schimbarea rutinelor stabilite pot genera o opoziție semnificativă la adoptarea sistemelor AI.
Implementarea AI în optimizarea proceselor
Analizarea nevoilor
Presupune o evaluare amănunțită a nevoilor companiei și a obiectivelor specifice ale proiectului, pentru a defini corect direcția strategică, condiționalitățile, precum și alinierea cu obiectivele comerciale.
Etapa 1
Auditul datelor
Implică evaluarea detaliată a datelor și a infrastructurii IT, pentru a înțelege nivelul de maturitate digitală și a identifica eventualele riscuri și deficiențe care pot afecta calitatea previziunilor.
Etapa 2
Asistență în selectarea instrumentelor bazate pe AI
Identificarea soluțiilor AI și selecția celei mai adecvate în raport de specificul activității, fluxurile de lucru și compatibilitatea cu sistemele ERP/CRM/BI, pentru a asigura o integrare corectă și scalabilă.
Etapa 3
Configurarea soluției AI
Ajustarea în relație cu indicatorii de performanță (KPI), structura de raportare și frecvența prognozelor, astfel încât analizele și previziunile să fie relevante și ușor de utilizat în procesul decizional
Etapa 4
Calibrarea și validarea modelelor
Presupune testarea funcționalității într-un mediu controlat, compararea previziunilor cu datele istorice reale și ajustarea parametrilor pentru a obține un echilibru între acuratețe, viteză și adaptabilitate.
Etapa 5
Formarea utilizatorilor și operaționalizarea
Implică sesiuni de training pentru utilizatori și management, pentru a asigura înțelegerea modului de interpretare și aplicare a previziunilor în procesele decizionale.
Etapa 6
AI nu este doar tehnologie. Este viitorul afacerilor.
- Descoperă potențialul real al AI dincolo de automatizare
- Înțelege cum o strategie clară aliniază AI cu obiectivele de business
- Află ce face diferența între inițiative izolate și transformare scalabilă
- Evaluează maturitatea digitală a organizației printr-o nouă perspectivă
- Inspiră-ți echipa să gândească businessul în termeni AI-first
Completează formularul pentru următorii pași în dezvoltarea strategiei AI a afacerii tale.
