|
Επιχειρηματική Τεχνητή Νοημοσύνη
Η εποχή
της επιχειρηματικής ΤΝ ανοίγει συναρπαστικές
νέες ευκαιρίες εισάγοντας παράλληλα μοναδικές
προκλήσεις για τους επιχειρηματίες του 21ου
αιώνα. Ποια είναι η επιρροή της ΤΝ στη
διαδικασία έναρξης και διοίκησης επιχειρήσεων;
Επανάσταση στη δημιουργία επιχειρήσεων
Η ΤΝ
έφερε επανάσταση στη διαδικασία δημιουργίας
επιχειρήσεων αυτοματοποιώντας και
βελτιστοποιώντας πολλά βασικά βήματα. Στο εξής,
οι επιχειρηματίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν
εργαλεία ΤΝ για να πραγματοποιήσουν προηγμένη
ανάλυση αγοράς. Μπορούν επίσης να εντοπίσουν
επιχειρηματικές ευκαιρίες και ακόμη και να
δημιουργήσουν ιδέες για προϊόντα ή υπηρεσίες με
βάση τα δεδομένα που συλλέγονται.
Χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση, η ΤΝ μπορεί να
αναλύσει τεράστιους όγκους δεδομένων σε χρόνο
ρεκόρ. Ειδικότερα, αυτό επιτρέπει στους
επιχειρηματίες να λαμβάνουν τεκμηριωμένες
αποφάσεις για τη δημιουργία επιχειρήσεων που
ανταποκρίνονται στις ανάγκες της αγοράς.
Αυτοματοποίηση λειτουργικών διαδικασιών
Οι
επιχειρηματίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ
για να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες και
χρονοβόρες εργασίες, επιτρέποντας στις ομάδες να
επικεντρωθούν σε δραστηριότητες υψηλότερης
προστιθέμενης αξίας. Για παράδειγμα, οι
επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να
χρησιμοποιήσουν Chatbots για να χειρίζονται
ερωτήματα πελατών, μειώνοντας τους χρόνους
απόκρισης και βελτιώνοντας την εμπειρία των
πελατών. Οι αλγόριθμοι μπορούν επίσης να
αναλύσουν δεδομένα πωλήσεων σε πραγματικό χρόνο
επιτρέποντας στους επιχειρηματίες να λαμβάνουν
τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τη διαχείριση
αποθεμάτων και τις στρατηγικές τιμολόγησης.
Λήψη
στρατηγικών αποφάσεων
Η λήψη
στρατηγικών αποφάσεων είναι μια κρίσιμη
δεξιότητα για τους επιχειρηματίες και η ΤΝ
μπορεί να είναι ένας ισχυρός σύμμαχος σε αυτόν
τον τομέα. Αναλύοντας σύνθετα σύνολα δεδομένων,
μπορεί να παρέχει σε βάθος γνώσεις και αναλύσεις
για την υποστήριξη της τεκμηριωμένης λήψης
αποφάσεων. Οι αλγόριθμοι μπορούν επίσης να
προβλέψουν μελλοντικές τάσεις με βάση ιστορικά
δεδομένα, βοηθώντας τους επιχειρηματίες να
αναπτύξουν προληπτικές στρατηγικές και να
παραμείνουν ανταγωνιστικοί σε ένα συνεχώς
μεταβαλλόμενο επιχειρηματικό περιβάλλον.
Πρόβλεψη
των τάσεων της αγοράς
Η ΤΝ,
αναλύοντας δεδομένα από διαφορετικές πηγές,
μπορεί να εντοπίσει αναδυόμενες τάσεις, αλλαγές
στις συμπεριφορές των καταναλωτών και
αναξιοποίητες επιχειρηματικές ευκαιρίες. Σε αυτό
το πλαίσιο μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για
την παρακολούθηση των μεταβαλλόμενων προτιμήσεων
των καταναλωτών, των νέων τεχνολογιών, των
κυβερνητικών κανονισμών και των ανταγωνιστικών
κινήσεων.
Διαχείριση ανθρώπινου δυναμικού
Οι
επιχειρηματίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ
για να διεξάγουν μια πιο αποτελεσματική
διαδικασία πρόσληψης εντοπίζοντας τους
καλύτερους υποψηφίους για μια δεδομένη θέση.
Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση
της απόδοσης των εργαζομένων και τον εντοπισμό
περιοχών όπου μπορούν να γίνουν βελτιώσεις.
Μπορεί να συμβάλει στη δημιουργία ενός
εργασιακού περιβάλλοντος χωρίς αποκλεισμούς
εξαλείφοντας την ασυνείδητη μεροληψία στη
διαδικασία πρόσληψης και προωθώντας τη
διαφορετικότητα.
Προκλήσεις
Παρόλο
που προσφέρει πολλά οφέλη στους επιχειρηματίες,
παρουσιάζει επίσης μοναδικές προκλήσεις. Η
ενσωμάτωση στις επιχειρηματικές δραστηριότητες
απαιτεί επενδύσεις σε χρόνο, πόρους και
εκπαίδευση προσωπικού. Οι επιχειρηματίες θα
πρέπει να γνωρίζουν τα ηθικά ζητήματα που
αφορούν τη χρήση της, ιδίως όσον αφορά το
απόρρητο των δεδομένων και τον αντίκτυπο στην
απασχόληση.
Συμπερασματικά, οι επιχειρηματίες
χρησιμοποιώντας την ΤΝ, μπορούν να βελτιώσουν
την αποτελεσματικότητα των λειτουργιών τους, να
εξατομικεύσουν τις εμπειρίες των πελατών, να
λαμβάνουν τεκμηριωμένες στρατηγικές αποφάσεις
και να προβλέπουν τις τάσεις της αγοράς. Ωστόσο,
απαιτεί επίσης βαθιά κατανόηση της τεχνολογίας,
καθώς και οργανωτικές προσαρμογές για την πλήρη
αξιοποίησή της. Ακόμη, η υιοθέτηση της ΤΝ
υπερβαίνει την απλή τεχνική ολοκλήρωση, απαιτεί
έναν πραγματικό πολιτισμικό μετασχηματισμό.
*Καθηγητής Κωνσταντίνος Ζοπουνίδης, Ακαδημαϊκός,
Πολυτεχνείο Κρήτης, Επίτιμος Δρ. ΑΠΘ, Paris
School of Business
*Δημήτριος Ζοπουνίδης, Μεταπτυχιακός Φοιτητής,
Business Analytics and Data Science, Πανεπιστήμιο
Μακεδονίας, Μέλος Εργαστηρίου Data Analysis and
Forecasting Laboratory, Πολυτεχνείο Κρήτης
Πρώτη
δημοσίευση στον Οικονομικό Ταχυδρόμο |
