Sa 1990s, ang proseso sa negosyo reengineering mao ang tanan nga kasuko: Ang mga kompanya migamit sa mga bag-ong teknolohiya sama sa enterprise resource planning (ERP) nga mga sistema ug sa internet sa paghimo sa radikal nga mga kausaban sa halapad, end-to-end nga mga proseso sa negosyo. Gipasiugdahan sa reengineering’s academic ug consulting proponents, ang mga kompanya nagpaabot sa makapabag-o nga mga kausaban sa halapad nga mga proseso sama sa order-to-cash ug conception ngadto sa komersyalisasyon sa mga bag-ong produkto.
Apan samtang ang teknolohiya nagdala sa dagkong mga update, ang mga pagpatuman kanunay napakyas aron matuman ang taas nga mga gilauman. Pananglitan, ang mga dagkong sistema sa ERP sama sa SAP o Oracle naghatag usa ka mapuslanon nga backbone sa IT aron magbinayloay sa datos, bisan pa nagmugna usab mga estrikto kaayo nga proseso nga lisud usbon pagkahuman sa pagpatuman sa IT. Sukad niadto, ang pagdumala sa proseso kasagarang nalangkit lamang sa incremental nga pagbag-o sa lokal nga mga proseso — Lean ug Six Sigma alang sa balik-balik nga mga proseso, ug Agile Lean Startup nga mga pamaagi para sa kalamboan — tanan walay tabang gikan sa teknolohiya.
Karon, ang usa ka bersyon sa kini nga ideya nagbalikbalik sa pipila ka mga kompanya, ug gilauman namon nga makita kini sa labi pa. Nagkinahanglan kini dili lamang usa ka apresasyon ug pagsabut sa AI, apan usa usab ka bag-ong apresasyon sa mga proseso sa negosyo ingon usa ka istruktura alang sa pagpaayo sa trabaho. Samtang ang AI mitumaw ingon nga usa ka magamit sa tanan, teknolohiya nga pangkinatibuk-ang katuyoan, mopatim-aw nga labi nga posible nga mahimo niini ang matang sa radikal nga pagdesinyo pag-usab sa mga proseso sa negosyo nga orihinal nga gihunahuna sa mga tigpasiugda sa reengineering. (Usa kanamo – Davenport – nagsulat sa unang libro sa hilisgutan.)
Pag-update sa Reengineering
Ang mga teknolohiya nga makahimo sa reengineering sa dekada 90 kay nag-una sa transactional ug komunikasyon. Gitugotan nila ang episyente nga pagkuha sa datos ug pagbalhin sa sulod ug sa tibuuk nga mga organisasyon. Ang AI, sa laing bahin, makahimo sa mas maayo, mas paspas, ug mas automated nga mga desisyon. Sa esensya, kadaghanan sa mga pag-deploy sa AI sa dagkong mga organisasyon naglambigit sa pagkat-on gikan sa dagkong mga dataset aron makahimo usa ka panagna o klasipikasyon, nga sa baylo makatabang sa negosyo sa paghimo sa usa ka mas maayo nga desisyon sa operasyon. Ang mas maayo nga mga desisyon sa operasyon, sa baylo, makapauswag sa kaepektibo pinaagi sa paghimo og mas maayo nga mga sangputanan. Ang usa ka hinungdanon nga kalainan mao nga ang karon nga mga sistema sa AI usa ka tinuud nga teknolohiya sa kinatibuk-ang katuyoan, ug nagdala og daghang mga pagbag-o dili lamang sa pagplano ug pagkontrol sa produksiyon, apan usab pag-ila ug pag-inspeksyon sa biswal nga imahe, awtonomous nga operasyon, ug paghimo og bag-ong sulud.
Samtang ang mga pamaagi nga nagpadako sa kini nga pag-uswag sa AI naglungtad sa mga dekada, ang gasto sa pagpatuman niini kusog nga mius-os. Kaniadto ang domain sa mga data scientist lamang, ang mga modernong solusyon nga nakabase sa AI igo na nga itanyag nga “gikan sa estante,” nga labi nga nagpaubos sa mga teknikal nga babag sa pagsulod. Ang pagkunhod sa mga gasto sa pag-compute – nga gimaneho sa lapad nga pagkaanaa sa panganod, ang pag-uswag sa ubos nga gasto nga bandwidth, ug ang pagkunhod sa gasto sa mga sensor – grabe nga gipaubos ang presyo sa prediksyon nga gimaneho sa modelo. Ang mga desisyon nga nakabase sa AI mahimo usab nga ilakip sa sulod sa mas lapad nga konteksto sa automation. Ang mga teknolohiya sama sa robotic process automation (RPA) makatabang sa pag-istruktura sa dagan sa trabaho ug pag-automate sa mga proseso sa back-office nga kusog sa impormasyon. Ang RPA gibase sa lagda, nga naglimite sa abilidad niini sa paggamit sa mga desisyon nga gibase sa datos. Apan inubanan sa pagkat-on sa makina isip “intelihenteng proseso sa automation,” kini makahimo sa pag-atubang sa mas dako nga kausaban sa mga buluhaton.
Kining AI-driven reengineering nahitabo na. Gigamit kini sa mga bangko aron mabag-o ang tambag sa pagdumala sa bahandi alang sa mga kliyente. Ang mga kompanya sa seguro naggamit sa AI aron himuon nga labi ka dali ang pag-onboard sa kliyente ug pag-underwriting, ug pag-automate sa mga banabana sa pag-angkon alang sa kadaot sa awto ug balay nga adunay lawom nga pagsusi sa pagkat-on sa mga litrato nga nakuha sa nakaseguro. Gibag-o sa mga industriyal nga kompanya ang pagmentinar ug mga proseso sa engineering. Bisan sa pag-atiman sa kahimsog, diin adunay daghang panukiduki bahin sa AI apan labi ka gamay nga pagsagop sa klinika, pagdayagnos ug pagtambal gibag-o sa telemedicine nga nakabase sa AI sa pipila nga mga nasud.
Kining tanan adunay importante nga mga sanga sa paagi sa atong paggamit sa AI, sa unsa nga paagi nga ang trabaho gihimo, ug sa unsa nga paagi ang mga kompanya giorganisar. Aron mapahimuslan kini nga mga potensyal nga benepisyo, ang mga kompanya kinahanglan nga ibalik ang usa ka end-to-end nga panan-aw sa proseso sa ilang mga negosyo, ug hunahunaa pag-ayo kung giunsa kini pagbag-o sa AI. Sa esensya, ang mga kompanya kinahanglan nga mag-usisa kung diin sila naghimo og igo nga datos aron makuha ang mga sumbanan nga magamit aron suportahan ang mga desisyon sa operasyon.
Ang AI Nagmaneho sa Proseso Pag-usab sa Pag-reengineering
Samtang ang AI nagdala og bag-ong mga kapabilidad sa usa ka proseso sa negosyo, ang mga kompanya kinahanglan nga maghunahuna pag-usab kung unsa nga mga buluhaton ang gikinahanglan, sa unsa nga frequency, ug kinsa ang nagbuhat niini. Kung ang AI giubanan sa partial automation, ang mga kompanya kinahanglan usab nga magdesisyon kung unsa ang buhaton sa mga tawo ug kung unsa ang buhaton sa mga makina sa ilang mga proseso. Kadaghanan sa mga aplikasyon sa AI hangtod karon nagtinguha nga mapaayo ang gihatag nga buluhaton. Apan kini kulang sa mas dako nga hulagway; Ang mga maalam nga kompanya nagtan-aw sa pagpaila sa AI ingon nga katarungan alang sa usa ka bag-ong pagtan-aw sa mga proseso sa katapusan hangtod sa katapusan.
Sa labing sukaranan nga lebel niini, ang pag-analisar sa proseso sagad naglangkit sa usa ka pagsagol sa mga pagpugong ug mga oportunidad. Pananglitan, sa DBS Bank sa Singapore, ang manager sa transaction surveillance (anti-money laundering ug fraud detection) miingon sa usa ka interbyu nga nasagmuyo sila sa taas nga false positive level nga giila sa rule-based system nga gikinahanglan sa banking regulators. Kana usa ka dili malikayan nga pagpugong sa proseso, apan nakakita siya usa ka higayon nga magamit ang AI aron matagna ug makuha ang peligro sa pagpanglimbong sa matag positibo nga resulta gamit ang pagkat-on sa makina. Ang mga transaksyon nga adunay gamay nga posibilidad sa pagpanikas mahimo nga ibutang sa usa ka “mas bugnaw” sulod sa daghang mga bulan aron makita kung kini nagbalikbalik sa parehas nga kustomer. Ang mga sistema sa AI nga nakabase sa pagkat-on sa makina aron mahibal-an ang mga outlier maayo nga natukod sa arena sa pagtuki sa pagpanglimbong. Apan kung ang sistema sa pagkat-on sa makina gihiusa sa usa ka bag-ong platform sa workflow ug usa ka sistema sa analytics sa network sa relasyon (aron mailhan ang mga miyembro sa network sa pagpanglimbong), ang produktibo sa mga analista sa pag-monitor miuswag sa ikatulo.
Ang laing maayong pananglitan mao ang Shell, diin ang usa kanato (Jeavons) nanguna sa mga inisyatibo sa AI. Ang Shell dugay na nga usa ka kompanya nga naka-focus sa proseso, ug karon nakigbahin sa usa ka mayor nga inisyatibo sa AI sa mga lugar sama sa kadena sa suplay, operasyon, ug pagpadayon. Isip bahin niini, gi-reengineering sa Shell ang mga proseso sa pagtrabaho niini.
Pananglitan, tagda ang trabaho sa pagmonitor ug pag-inspeksyon sa mga planta sa enerhiya ug kemikal, mga linya sa tubo, mga pasilidad sa baybayon, ug mga umahan sa hangin ug solar. Kini nga trabaho kaniadto eksklusibo nga gihimo sa personal sa mga inspektor ug mga teknisyan sa pagmentinar, apan ang AI makapahupay sa kana nga pagpugong. Karon daghang mga buluhaton sa pag-inspeksyon nga adunay gamay nga pagdugang mahimo’g mahimo sa layo sa mga robot ug drone. Ang pipila ka mga pasilidad sa Shell dako kaayo nga kaniadto nagkinahanglan og mga tuig aron masusi ang tanan nga mano-mano – karon ang mga drone ug mga robot gipaila-ila aron ma-automate kini nga mga proseso ug makatabang sa pagpamubo sa panahon sa siklo.
Ingon usa ka sangputanan sa kini nga mga pagbag-o, ang mga inspektor ug mga technician sa pagmentinar mahimo nang maghunahuna pag-usab sa ilang adlaw-adlaw nga trabaho. Mahimo silang mag-focus sa mas taas nga bili nga mga kalihokan sama sa pag-prioritize sa mga proyekto o, kung naa sila sa site, paghimo og mas advanced nga pag-verify. Sa samang higayon, bag-ong mga buluhaton ang mitumaw, sama sa annotation alang sa mga hulagway aron sa pagpalambo sa inspeksyon algorithms o pagdumala sa mga proseso sa pagbansay-bansay alang sa liboan ka mga makina sa pagkat-on modelo karon nagtrabaho sa produksyon. Kung unsa ang kaniadto pisikal nga mga proseso sa trabaho gidumala na karon sa mga multidisciplinary team nga naghimo sa kadaghanan nga mga digital nga buluhaton.
Kini nga pagbalhin naglakip sa pipila ka pagsukol. Sa sinugdan, lisud ang pagkombinsir sa mga inspektor, apan sa hinay-hinay sila nakombinsir tungod kay sila gipakita nga ang pagproseso sa mga hulagway naghatag og susama nga katukma sa mas gamay nga panahon. Dugang pa, giapil sa Shell ang kini nga mga inhenyero sa paghunahuna pag-usab sa ilang mga proseso sa trabaho sa mga hilit nga sentro sa pag-monitor, nga gihatagan sila gahum sa pagduso sa pagbag-o.
Nakaplagan sa Shell nga kini nga proseso sa AI-enabled reengineering nahimong permanente nga paagi sa pag-operate. Ang matag indibidwal nga proyekto mahimong molungtad lamang sa usa o duha ka tuig, apan kung labi nila nga gigamit ang digital, data, ug AI sa pagdesinyo pag-usab sa mga proseso, mas makakita sila og mga oportunidad sa pagpadayon. Kini labi ka hinungdanon tungod kay ang kompanya nagbag-o aron mahimong usa ka net-zero emissions nga kompanya sa enerhiya.
Kinsa ang Kinahanglan nga Manguna sa Pagbag-o sa Proseso nga Gipaandar sa AI?
Ang pag-uswag sa proseso sa tradisyonal nga domain sa mga manedyer sa operasyon. Tungod niana nga hinungdan medyo talagsaon alang sa mga organisasyon nga adunay usa ka tin-aw nga inisyatibo sa pag-reengineering kauban ang ilang mga proyekto sa AI. Aron tinuod nga magamit ang gahum sa AI, ang disenyo sa proseso ug mga kalihokan sa pagpaayo kinahanglan nga ilakip sa inisyatibo sa AI. Ang labing malampuson nga ingon nga mga inisyatibo labi nga gi-orkestra sa “mga managers sa produkto” nga adunay malampuson nga pag-deploy sa sistema, lakip ang kinahanglan nga pagbag-o sa negosyo, ingon ilang katuyoan. Gitudlo sa Shell ang tag-iya sa produkto nga modumala sa pagbag-o sa negosyo, ug usa ka manager sa produkto nga responsable sa paghatud sa teknikal. Ang ubang mga organisasyon nag-apil usab sa “paghunahuna sa disenyo” nga mga ehersisyo, nga nagsapaw sa bahin sa pag-analisar sa istilo sa reengineering kung giunsa ang mga daloy sa trabaho ug mga kalihokan kinahanglan nga idisenyo pag-usab aron matubag ang mga panginahanglanon sa kostumer o internal.
Samtang nakakita kami daghang mga higayon kung diin nahitabo ang reengineering kauban ang pagpalambo sa AI, dili pa igo nga mga organisasyon ang nakaila sa panginahanglan sa pagbag-o sa proseso. Ang usa ka mas klaro nga callout sa reengineering nga papel ug mga kalihokan – lakip ang taas nga lebel nga disenyo, detalyado nga proseso nga mga agos, pagsukod sa wala pa ug pagkahuman sa mga gasto ug mga panahon sa siklo, ug pagtuki sa gikinahanglan nga mga kahanas ug pagbansay – makatabang, bisan kini gitawag nga “reengineering” o dili. Ang mga kalihokan hinungdanon kaayo sa kalampusan sa mga proyekto sa AI aron ibilin kini sa higayon o usa ka batid nga manedyer nga nakahinumdom sa kalihokan sa reengineering.
Tungod kay ang mga proyekto nga naka-focus sa automation adunay direktang epekto sa mga pag-agos sa proseso ug mas lagmit kaysa sa ubang mga porma sa AI nga mag-apil lamang sa incremental nga pagbag-o, mas lagmit nga maglakip sila sa usa ka pormal nga hugpong sa mga lakang sa pagpaayo sa proseso. Sa Voya Financial, pananglitan, ang grupo sa pagpaayo sa proseso adunay usa ka sentro sa kahinungdanon sa automation sa sulod niini, ug walay proyekto sa automation nga mahitabo nga wala una ang paningkamot sa pagpaayo sa proseso. Gisultihan kami sa ulo sa grupo nga ang automation sa kompanya usa ka proseso nga nakatuon sa pag-apil ingon usa ka teknikal. Nakit-an namon ang daghang uban pang mga kompanya nga naghiusa sa pagpaayo sa proseso ug automation, apan gusto namon nga makita ang labi ka agresibo nga pagbag-o sa proseso ug ang labi ka kusgan nga mga teknolohiya sa AI sama sa pagkat-on sa makina sa kombinasyon usab.
Ang AI paspas nga nahimong usa ka ubiquitous nga teknolohiya. Sa higayon nga ang hype mo-receed kini mahimong standard sama sa ERP system, statistical packages, o bisan mga spreadsheet. Ang mga platform sa AI mahimong magamit sa usa ka labi ka daghan nga grupo sa mga kompanya aron mabag-o ang ilang mga proseso. Ang AI usa ka paagi sa usa ka katuyoan, dili usa ka katuyoan sa kaugalingon. Ang mga kompanya nga nakasabut kung giunsa kini gamiton ingon usa ka bag-ong himan sa mas lapad nga konteksto sa pag-reengineering sa proseso mahimo’g makuha ang labing kadaghan gikan sa AI sa kadugayan.
