Verslo modelių transformacija 21 amžiui: skaitmeninis šuolis mažosioms ir vidutinėms įmonėms
Pasaulio neterminai, ekonominiai, geopolitiniai, visuomeniniai ir aplinkosauginiai veiksniai reikšmingai paveikė mūsų šalies darbo rinkos stuburą – mažąsias ir vidutines įmones (MVĮ), kurios sudaro 70,6% darbo rinkos. Nepaisant būtinybės turėti tvirtą skaitmeninę transformacijos strategiją valdyti įvairių rizikų neišvengiamoms situacijoms, kelios kliūtys, trukdančios MVĮ modernizuoti savo verslo modelius, vis dar egzistuoja.
Įsiveržiantis išmanusis AI sprendimas rizikai ir galimybėms valdyti – Üstat9
Siekdama suteikti galios ir vadovauti MVĮ skaitmenizacijos ir institucionalizacijos labirintuose, SMC, vietinis technologijų ir konsultacinis įmonė, sukūrė Üstat9, AI palaikomą įrankį, kuris per maždaug 20 minučių atskleidžia organizacijos stiprybes, silpnybes ir potencialias rizikas bei galimybes.
Duomenų panaudojimo iššūkių MVĮ realybė
Pagal 2023 m. birželio mėnesį išleistą tyrimą, kurį paskelbė Pasaulio ekonomikos forumas, 64% MVĮ sunkiai panaudoja verslo duomenis. Lida Yanık iš SMC strategicinio valdymo konsultacijų pabrėžia, kad verslo duomenų viso potencialo išlaisvinimas yra būtinas efektyvumui ir atsparumui, pabrėždama turimų įmonių iRVP sistemų ir verslo valdymo programinės įrangos gausą. Ji akcentuoja proceso analizės svarbą kaip įmonės institucionalizacijos pradinį tašką. Üstat9, naudodamas AI galimybes, nustato skyrių specifines rizikas ir siūlo rekomendacijas, palengvindamas organizacijos augimą ir užtikrindamas visapusišką duomenų valdymą.
Išsamus analizė per 20 minučių
Tradiciškai rizikos analizė, kuri vertina verslo ar proceso stiprybes, silpnybes, galimybes ir potencialius pavojus, buvo atliekama rankiniu būdu. Lida Yanık pastebi, kad Üstat9 tai revoliucionizuoja, pirmą kartą Turkijoje integruodamas AI į procesų analizę. Vertindamas SME savininkų pateiktus atsakymus, Üstat9 nustato įmonės profilį ir rizikas, pateikdamas rekomendacijas, viską tai vykdydamas viename įrankyje ribose. Turėdamos tokius įžvalgų, įmonės gali naviguoti rizikų ir galimybių peizažu, sudarydamos optimalų kelionės planą, tęsdamos pasirinkimą ERP, proceso valdymą ir tvarią institucionalizaciją.
Svarbūs klausimai ir jų atsakymai:
1. Kokios pagrindinės iššūkiai, su kuriais susiduria MVĮ skaitmeninės transformacijos metu?
– MVĮ dažnai susiduria su ribotomis išteklių, techninės ekspertizės stoka, organizacijoje vyraujančiu pasipriešinimu pokyčiams, tinkamų technologinių investicijų pasirinkimu ir saugumo klausimais.
2. Kaip AI prisideda prie MVĮ skaitmeninės transformacijos?
– AI gali automatizuoti eikščių veiksmų, siūlyti numanomus įžvalgus, pritaikyti klientų patirtį ir padėti MVĮ priimti duomenimis grįžtamus sprendimus, galutine instancija prisidedant prie veiklos efektyvumo ir konkurencingumo.
3. Kaip Üstat9 sprendžia šiuos iššūkius?
– Üstat9 naudoja AI greitai analizuoti įmonės duomenis, nustatydama stiprybes ir silpnybes. Po to jis teikia nukreiptą požiūrį į procesų tobulinimą, taip sumažindamas reikalingą ekspertizę ir padedamas nustatyti technologijų ir strategijų pasirinkimo digitalizacijai.
Svarbūs iššūkiai:
– Integruojant AI į esamas darbo sritis ir užtikrinant suderinamumą su senomis sistemomis.
– Sverti duomenimis grįstas AI įžvalgas su SME savininkų patirtimi.
– Užtikrinti duomenų saugumą ir privatumą, naudojant skaitmeninius įrankius kaip Üstat9.
– Galimos išlaidų sąnaudos, naudojant naujus AI palaikomus įrankius ribotoms išteklių turinčioms SME įmonėms.
Kontroversijos:
– Susirūpinimas dėl darbo vietų pakeitimo dėl padidėjusio automatizavimo.
– Etiškos apmąstymai apie AI sprendimų priėmimą.
– AI skaidrumas ir „juodos dėžės” problema, kai sprendimų procesai nėra aiškiai paaiškinti ar suprantami.
AI palaikomų skaitmenizacijos įrankių, tokių kaip Üstat9, privalumai:
– Jie gali leisti greitesnę ir tikslinę rizikos analizę.
– Leisti adaptuotą požiūrį į iššūkius, kurie susiję su konkrečiomis įmonėmis.
– Padėti nustatyti nematytas augimo galimybes.
– Padėti suderinti veiklą, vedant prie sąnaudų taupymo ir pagerinto produktyvumo.
Trūkumai:
– Pradinės išlaidos, įgyvendinant tokią technologiją, gali būti aukštos.
– Gali kilti mokymosi proceso reikalavimas, kuris susijęs su efektyviu įrankio naudojimu.
– Per didelis priklausomybės nuo AI gali atitraukti nuo žmogiškai orientuoto sprendimų priėmimo.