Optimizacija poslovnih procesov z umetno inteligenco

Poslovna okolja postajajo vse bolj kompleksna. Količina dokumentov in podatkov narašča, procesi vključujejo vedno več deležnikov, zaposleni pa vse več časa porabijo za iskanje informacij, preverjanje podatkov, ročno vnašanje in administrativna opravila. Digitalizacija je številne težave že zmanjšala, vendar danes sama po sebi pogosto ni več dovolj.

Naslednji korak je optimizacija poslovnih procesov z umetno inteligenco (AI) – uporaba tehnologije, ki ne avtomatizira le posameznega opravila, temveč lahko razume vsebino, povezuje informacije, prepoznava vzorce, predlaga naslednje korake in pomaga zaposlenim pri odločanju.

Za podjetja to pomeni pomemben premik: od digitalnega shranjevanja informacij k inteligentni uporabi informacij.

Zakaj je optimizacija poslovnih procesov danes nuja?

Mnoga podjetja so v zadnjih letih uspešno digitalizirala svoje poslovanje. Papirne dokumente so nadomestili elektronski dokumenti, uvedli so informacijske sisteme, elektronsko potrjevanje, CRM, ERP in druga digitalna orodja.

Toda digitaliziran proces še ni nujno optimiziran proces.

Če mora zaposleni še vedno ročno prepisovati podatke iz enega sistema v drugega, iskati pogodbo v različnih mapah, preverjati več različic dokumenta ali čakati na elektronsko odobritev po elektronski pošti, je proces sicer digitalen, vendar še vedno neučinkovit.

Digitalizacija brez optimizacije prinaša dodatne stroške

Digitalizacija lahko celo poveča kompleksnost, če podjetje na obstoječe procese samo dodaja nova orodja. Nastajajo informacijski silosi, podvajanje podatkov, različne verzije dokumentov in številni ročni koraki.

Prav zato je pomembno najprej razumeti kako proces poteka, kje nastajajo zamude in kateri koraki zaposlenim jemljejo največ časa.

AI predstavlja naslednji korak. Namesto da tehnologija zgolj sledi vnaprej določenim pravilom, lahko pri določenih nalogah razume vsebino in pomaga pri kompleksnejših odločitvah.

Raziskave kažejo, da podjetja največ vrednosti iz generativne AI ustvarjajo takrat, ko poleg uvedbe tehnologije preoblikujejo tudi delovne procese in način dela.

Pri optimizaciji se pogosto omenja tudi 20–30 % izboljšanje učinkovitosti, vendar tega odstotka ni smiselno razumeti kot univerzalno obljubo. Dejanski učinek je odvisen od procesa, stopnje avtomatizacije, kakovosti podatkov, uporabljenih orodij in pripravljenosti zaposlenih na spremembo.

Kaj pomeni optimizacija poslovnih procesov z AI?

Za razumevanje je koristno razlikovati med tremi pojmi: digitalizacijo, avtomatizacijo in AI optimizacijo.

• Digitalizacija: Digitalizacija pomeni pretvorbo informacij in postopkov v digitalno obliko. Primer je pretvorba papirnega računa v elektronski dokument.

• Avtomatizacija: Avtomatizacija pomeni, da sistem na podlagi vnaprej določenih pravil sam izvede določeno opravilo. Na primer: ko prispe račun, ga sistem posreduje odgovorni osebi v odobritev.

• AI optimizacija: Pri AI optimizaciji tehnologija poleg pravil uporablja tudi sposobnost analize vsebine in konteksta. AI lahko na primer prepozna vrsto dokumenta, iz njega razbere ključne informacije, predlaga metapodatke, poišče povezane dokumente in uporabniku odgovori na vprašanje v naravnem jeziku. To pomeni prehod od »Sistem izvede nalogo.« k »Sistem razume kontekst in pomaga pri izvedbi naloge.«

Kje AI dejansko doda vrednost?

AI je posebej zanimiva tam, kjer podjetje dela z velikimi količinami informacij.

To vključuje:

• razvrščanje in klasifikacijo dokumentov,

• prepoznavanje podatkov iz dokumentov,

• OCR in obdelavo skeniranih dokumentov,

• iskanje informacij v velikih zbirkah,

• povzemanje dokumentov,

• primerjavo različic,

• pripravo poročil in analiz,

• napovedovanje na podlagi zgodovinskih podatkov,

• podporo zaposlenim pri odločanju.

Pri tem je pomembno, da AI ne deluje kot ločen dodatek, ampak je povezana s procesi in informacijami podjetja.

BPM + AI = inteligentno poslovanje

Business Process Management oziroma BPM omogoča načrtovanje, spremljanje in izboljševanje poslovnih procesov. Ko BPM povežemo z umetno inteligenco, dobimo okolje, v katerem lahko sistemi poleg izvajanja procesov pomagajo tudi pri njihovem razumevanju in optimizaciji.

Ključna področja za AI optimizacijo

1. Upravljanje dokumentov

Dokumenti so eden najboljših kandidatov za optimizacijo z AI. Sistem lahko pomaga pri:

• samodejnem razvrščanju dokumentov,

• prepoznavanju vsebine,

• OCR-obdelavi,

• dodajanju metapodatkov,

• iskanju informacij,

• nadzoru različic,

• usmerjanju dokumentov v ustrezne delovne tokove.

M-Files na primer uporablja pristop, ki temelji na metapodatkih in kontekstu dokumentov, kar omogoča avtomatizacijo dokumentnih procesov ter hitrejše iskanje informacij. To je pomembno predvsem v podjetjih, kjer zaposleni velik del časa porabijo za iskanje informacij. M-Files navaja, da lahko zaposleni za iskanje dokumentov porabijo tudi do 30 % delovnega dne.

2. Finančni procesi

Finančni procesi so pogosto sestavljeni iz ponavljajočih se opravil in velikega števila dokumentov. AI in avtomatizacija lahko pomagata pri:

• obdelavi prejetih računov,

• prepoznavanju podatkov,

• razvrščanju računov,

• avtomatiziranem potrjevanju,

• spremljanju rokov,

• upravljanju pogodb,

• pripravi finančnih pregledov.

Namesto da račun potuje od zaposlenega do zaposlenega po elektronski pošti, ga lahko sistem na podlagi metapodatkov in pravil usmeri v ustrezen proces.

3. Nabava in prodaja

Tudi nabavni in prodajni procesi vključujejo veliko dokumentov, od ponudb in naročil do pogodb in specifikacij. AI lahko pomaga prepoznati ključne podatke, povezati dokumente s stranko ali projektom ter sprožiti ustrezne delovne tokove. To omogoča, da zaposleni manj časa namenijo administraciji in več časa odnosom s strankami ter poslovnim odločitvam.

4. Skladiščni in proizvodni procesi

V proizvodnji in logistiki je pomembna predvsem pravočasna informacija. AI lahko pomaga pri:

• spremljanju zalog,

• napovedovanju potreb,

• prepoznavanju odstopanj,

• analizi proizvodnih podatkov,

• napovedovanju vzdrževanja,

• spremljanju kakovosti.

Kombinacija podatkov iz različnih sistemov omogoča boljši vpogled v stanje procesa in hitrejše odzivanje.

Kako uvesti AI optimizacijo poslovnih procesov?

Uvedba AI se ne bi smela začeti z vprašanjem: »Katero AI orodje bomo kupili?« Bolje je začeti z vprašanjem: »Kateri proces želimo izboljšati in zakaj?«

1. Analiza obstoječih procesov

Najprej je treba identificirati ozka grla. Kje zaposleni čakajo? Kje ročno prepisujejo podatke? Kje iščejo informacije? Kateri koraki se ponavljajo? Kje prihaja do napak? Šele nato lahko določimo, katera opravila je smiselno avtomatizirati in kje lahko AI prinese dodatno vrednost.

2. Izbira ustrezne platforme

Temelj za AI optimizacijo so kakovostne in urejene informacije. Dokumentni sistem, kot je M-Files, lahko predstavlja pomembno osnovo, saj povezuje dokumente z metapodatki, poslovnim kontekstom in delovnimi tokovi. Platforma omogoča tudi avtomatizacijo dokumentnih procesov, kot so pregledi, odobritve in druga opravila. M-Files danes svojo AI-strategijo gradi tudi na konceptu kontekstualnega razumevanja informacij, pri čemer AI deluje nad dokumenti, odnosi med njimi in poslovnim kontekstom.

3. Postopna implementacija

Ni treba optimizirati celotnega podjetja naenkrat. Primernejši pristop je pilotni projekt:

izberemo en proces → določimo cilj → uvedemo rešitev → izmerimo rezultat → razširimo uporabo.

Podjetje lahko na primer začne z avtomatizacijo procesa prejetih računov ali upravljanjem pogodb.

4. Upravljanje sprememb

AI ne prinaša vrednosti brez ljudi. Zaposleni morajo razumeti, zakaj se proces spreminja, kako bodo uporabljali novo rešitev in katere naloge bo tehnologija prevzela.

Cilj ni zgolj avtomatizirati delo, temveč zaposlenim omogočiti, da več časa namenijo nalogam, pri katerih je pomembno njihovo znanje, presoja in izkušnje.

360ECM: dokumentni sistem kot temelj optimiziranih procesov

Pri optimizaciji poslovnih procesov imajo dokumenti posebno vlogo. Pogodbe, računi, ponudbe, tehnična dokumentacija, ISO-dokumentacija, zapisniki in druga poslovna vsebina so pogosto neposredno povezani s procesi. Zato je kakovostno upravljanje informacij eden od temeljev učinkovitega poslovanja.

M-Files uporablja metapodatke, odnose med informacijami in avtomatizirane delovne tokove, s katerimi je mogoče dokumente usmerjati skozi različne faze procesa. Pri tem dokument ni več samo datoteka v mapi. Postane informacija, povezana s stranko, projektom, zaposlenim, rokom, procesom in drugimi elementi poslovanja.

Kje se to lahko pokaže v praksi?

Pri računovodstvu lahko sistem pomaga pri obdelavi in potrjevanju računov. Pri pogodbah lahko avtomatizira proces pregleda, odobritve in spremljanja rokov. Pri ISO-dokumentaciji lahko pomaga zagotoviti, da zaposleni uporabljajo ustrezne različice dokumentov in da so potrebni pregledi izvedeni pravočasno.

Naslednji korak je povezava dokumentnega okolja z AI. M-Files omogoča AI-podprto klasifikacijo, delo z metapodatki, inteligentno iskanje in dostop do informacij v kontekstu. Za podjetja, ki želijo svoje obstoječe M-Files okolje nadgraditi z AI, lahko 360ECM nastopa kot implementacijski partner, ki pomaga povezati tehnologijo s konkretnimi poslovnimi procesi.

Pogosta vprašanja (FAQ)

Zaključek

Optimizacija poslovnih procesov z umetno inteligenco ni zgolj uvedba nove tehnologije. Gre za premislek o tem, kako podjetje uporablja svoje informacije, kako poteka delo in kako lahko zaposleni hitreje pridejo do pravih odgovorov.

Digitalizacija je ustvarila digitalne informacije. Avtomatizacija je zmanjšala število ročnih opravil. Umetna inteligenca pa odpira naslednjo možnost: da sistemi informacije tudi razumejo, povezujejo in uporabijo v kontekstu poslovnega procesa.

Za podjetja, ki že uporabljajo M-Files, je to še posebej zanimiva priložnost. Obstoječa dokumentna infrastruktura, metapodatki, delovni tokovi in pravice dostopa lahko predstavljajo temelj za nadaljnjo AI optimizacijo. M-Files svojo sodobno platformo gradi prav na povezovanju dokumentov, poslovnega konteksta, avtomatizacije in zaupanja vredne AI. Prihodnost poslovanja zato ni samo v tem, da dokumente digitaliziramo. Ključ je v tem, da iz njih naredimo uporabno znanje in ga vključimo v pametnejše poslovne procese.