Przedstawiciele kadry zarządzającej dostrzegają operacyjne, a ostatecznie również finansowe korzyści płynące z inteligentnej automatyzacji. Według raportu, aż 92% menedżerów do 2026 roku spodziewa się digitalizacji procesów pracy w swojej organizacji i wykorzystania automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji. Co więcej, 8 na 10 menadżerów uważa, że korzyści płynące z generatywnej AI są warte potencjalnego ryzyka, wynika z raportu IBM Institute for Business Value „Seizing the AI and automation opportunity”, będącego analizą 2000 wywiadów z kadrą kierowniczą z różnych branż.
Ankietowani dyrektorzy spodziewają się mniej więcej podwoić wzrost przychodów dzięki automatyzacji operacji, opartej na AI w ciągu najbliższych trzech lat. Jednocześnie 66% z nich twierdzi, że ich inicjatywy w zakresie transformacji cyfrowej nie odniosą sukcesu bez zintegrowanej strategii dotyczącej danych i sztucznej inteligencji.
Firmy o wysokim poziomie cyfryzacji mogą posiadać na tyle złożone systemy pracujące z olbrzymią ilością danych, że ich samodzielne monitorowanie przez specjalistów staje się praktycznie niemożliwe. Jest to jeden z obszarów, w którym automatyzacja staje się nie tylko ciekawym dodatkiem, ale wręcz koniecznością biznesową. Jak podkreślają eksperci IBM, odpowiednie narzędzie do automatyzacji może monitorować ogromne ilości informacji szybciej niż jakikolwiek ludzki mózg i ostrzegać o problemach w oparciu o wstępnie zdefiniowane reguły, dotyczące na przykład zużycia energii, pojemności pamięci masowej, kosztów i innych krytycznych czynników biznesowych.
Generatywna AI nie tylko monitoruje, ale także identyfikuje i uczy się wzorców. Ostrzega również inżynierów o problemie, sporządza raporty na temat prawdopodobnych przyczyn i sugeruje rozwiązania – co najistotniejsze, wszystko to dzieje się jeszcze przed wystąpieniem problemu.
Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w narzędziach do automatyzacji może być realizowane przez pracowników nietechnicznych, ponieważ mogą używać języka naturalnego do programowania tego, co chcą zautomatyzować. Powoduje to przełamanie bariery ograniczającej dostęp do tej technologii. Dlatego wielu liderów biznesu obecnie rozważa sposób, w jaki można wdrożyć technologię w miejscu pracy, aby wzmocnić kompetencje pracowników i odblokować ich produktywność. Wyniki badania IBM Institute for Business Value pokazują, że ponad połowa ankietowanych menadżerów wysokiego szczebla (54 proc.) twierdzi, że rozważa rolę automatyzacji i sztucznej inteligencji w opracowywaniu nowych sposobów pracy.
Dlaczego automatyzacja?
Firmy przechodząc transformację cyfrową, integrują dane oraz technologie w swoich działaniach. Te procesy stwarzają możliwość automatyzacji inicjatyw biznesowych – zarówno dla małych, jak i dużych organizacji – takich jak zadania administracyjne, przepływy pracy, monitorowanie i integracja między platformami. Jednocześnie transformacja cyfrowa znacznie zwiększa złożoność systemów technologicznych, platform i rozbudowanej infrastruktury, na których firmy opierają swoją działalność. Nic więc dziwnego, że organizacje IT przodują w automatyzacji. Kadra kierownicza biorąca udział w badaniu IBM spodziewa się, że wskaźniki automatyzacji w zarządzaniu usługami IT, DevSecOps i zarządzaniu operacjami IT co najmniej się podwoją w ciągu najbliższych trzech lat.
Gdzie połączenie generatywnej AI i automatyzacji może okazać się skuteczne?
Od poszczególnych działów i pracowników oczekuje się obecnie szybszego przetwarzania większej ilości informacji oraz zarządzania większą ilością danych za pośrednictwem większej liczby, niekiedy niekompatybilnych narzędzi i platform. Cyfrowa transformacja stwarza okazję do automatyzacji i zastosowania generatywnej AI. Liderzy biznesowi, którzy chcą znaleźć sposoby na zastosowanie tej technologii powinni zacząć od sprawdzenia, gdzie automatyzacja może wywierać, a być może już wywiera, znaczący wpływ na ich organizacje.
Metodologia badania
IBM Institute for Business Value, we współpracy z Oxford Economics, przeprowadził wywiady i ankiety z ponad 2000 menedżerami o równoważnych rolach i stanowiskach, w tym Chief Automation Officer (CAO), Chief Supply Chain Officer (CSCO), Chief Operations Officer (COO), Chief Information Officer (CIO) i Chief Financial Officer (CFO).
Respondenci pochodzili z 21 krajów, 10 sektorów w tym energetyki, usług użyteczności publicznej, branży petrochemicznej, przemysłowej, elektronicznej, telekomunikacji, administracji rządowej, opieki zdrowotnej/nauk przyrodniczych, konsumenckiej oraz TSL, z których każdy stanowił od 5% do 15% naszej całkowitej próby respondentów. Wielkość badanych organizacji, pod względem przychodów, waha się od 500 mln do 500 mld USD.
