AI, jako kluczowy czynnik przyspieszający proces zmiany modelu biznesowego w kierunku serwicyzacji

Sztuczna inteligencja (AI) ma istotny wpływ na przyspieszenie procesu serwicyzacji w rozmaitych sektorach gospodarki. Nowe badanie przeprowadzone przez IFS pokazuje, że dla 43% respondentów zajmujących najwyższe stanowiska decyzyjne i zarządcze w przedsiębiorstwach, przejście na model biznesowy oparty na usługach jest celem priorytetowym. Podstawowymi czynnikami przyspieszającymi jego osiągnięcie są właśnie sztuczna inteligencja i automatyzacja.

Obecnie 28% przedsiębiorstw korzysta z najnowszych narzędzi technologicznych takich jak sztuczna inteligencja, aby przyspieszyć proces adaptacji modelu biznesowego zwanego serwicyzacją i poprawić dzięki temu swoją efektywność. W dzisiejszym, dynamicznie zmieniającym się świecie firmy dążą do uzyskania przewagi nad konkurencją wykorzystując możliwości oferowane przez AI i automatyzację, których wpływ na zwiększenie przychodów i rentowności, a także zmianę sposobu tworzenia wartości dla klientów, jest bezdyskusyjny.

O fundamentalnej roli sztucznej inteligencji w modelu biznesowym opartym na usługach wiedzą doskonale decydenci i liderzy wszystkich branż. Również dostawcy rozwiązań technologicznych dla przedsiębiorstw w coraz większym stopniu zauważają jej rosnące znaczenie w kształtowaniu decyzji inwestycyjnych swoich klientów.

Badanie IFS dobitnie pokazuje wysokie zapotrzebowanie na technologię AI. Aż 52% respondentów uznaje jej wdrożenie za konieczne, a kolejne 40% przyznaje, że "mogliby lub powinni" to zrobić. Niemal identyczny wynik odnotowano w podejściu do automatyzacji z 51% respondentów uznających jej wdrożenie za niezbędne i 41% za potencjalnie możliwe.

Ważną rolę odgrywają także technologie wspierające. 46% respondentów podkreśla fundamentalne znaczenie interoperacyjności wszystkich procesów biznesowych oraz konieczność zapewnienia kompleksowej i płynnej komunikacji na każdym etapie ich realizacji. Ponadto, jako obszar odgrywający szczególnie istotną rolę w funkcjonowaniu przedsiębiorstwa uważa się zarządzanie jego majątkiem (EAM). 40% respondentów planuje wdrożenie tego rozwiązania, a kolejne 50% przyznaje, że warto je rozważyć.

Obecnie w centrum uwagi przedsiębiorstw pozostają jednak dwa obszary: sztuczna inteligencja i automatyzacja. Sztuczna inteligencja stała się fundamentem transformacji modelu biznesowego firm w kierunku serwicyzacji, w którym przedsiębiorstwa skupiają się na świadczeniu usług i dostosowywaniu ich do potrzeb klientów, a nie tylko na sprzedaży produktów.

Tam, gdzie aktywa fizyczne są istotnym elementem prowadzenia działalności, od przemysłu ciężkiego, przez wydobycie i przetwórstwo ropy i gazu, aż po sektor usług publicznych, obserwujemy rosnące zainteresowanie analizą różnych scenariuszy biznesowych z wykorzystaniem symulacji przedsiębiorstwa. Metoda ta w coraz większym stopniu wykorzystuje opartą na sztucznej inteligencji technologię cyfrowego bliźniaka. Symulacja może być przeprowadzana na poziomie całej firmy lub w konkretnym obszarze w celu określenia strategii, kolejnych kroków i działań dostosowujących organizację do wymogów zmieniającego się otoczenia.

Pierwsza sytuacja dotyczy na przykład firm energetycznych. Mogą one zdecydować się na przeprowadzenie symulacji w związku ze zbliżającą się podwyżką cen energii, by zbadać jej wpływ na sytuację przedsiębiorstwa i opracować niezbędne do podjęcia kroki. Z kolei druga sytuacja odnosi się do symulacji przeprowadzonej przykładowo z perspektywy finansowej ze względu na kryzys geopolityczny lub rosnące koszty. Jej celem jest ocena kondycji finansowej firmy i jej funkcjonowania w zmiennym otoczeniu biznesowym.

Wiedza pozyskiwana dzięki symulacji może być następnie wykorzystana do optymalizacji procesu planowania usług, a w konsekwencji wpłynąć także na całą strategię serwicyzacji. Jeśli na przykład wydarzenia geopolityczne spowodują zakłócenia w łańcuchu dostaw, dostawca usług serwisowych może potrzebować więcej czasu na realizację niezbędnych napraw i przeglądów. Następnym logicznym krokiem jest wykorzystanie wniosków płynących z symulacji do zrewidowania procesu planowania, lepszego dostosowania się do zmiennych warunków i efektywniejszego zarządzania procesami biznesowymi w trudnych sytuacjach.

Jednocześnie sztuczna inteligencja jest narzędziem niezwykle przydatnym w wykrywaniu nietypowych zdarzeń. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne zbiory danych, co pozwala lepiej zrozumieć preferencje i zachowania klientów. Ta bezcenna wiedza umożliwia dostosowanie produktów i usług do indywidualnych potrzeb i preferencji tak, aby uzyskać najwyższy poziom satysfakcji klientów.

Wykorzystując zdolność technologii AI do wykrywania nieprawidłowości, można przewidywać i zapobiegać awariom sprzętu przed ich wystąpieniem. Sektor przemysłowy zna wiele takich sytuacji. W branży naftowej i gazowej przedsiębiorstwa posługują się systemami do wykrywania anomalii w celu zidentyfikowania nietypowych wzorców w istniejących danych. Na ich podstawie można błyskawicznie opracować modele przewidujące potencjalne awarie i podjąć działania naprawcze dużo wcześniej, niż mogłaby to zrobić obsługa serwisowa. Również w branży chemicznej technologia ta pozwala zidentyfikować zdarzenia niezgodne z normami znacznie wcześniej, a tym samym zmniejszyć koszty przeróbek i magazynowania. W górnictwie natomiast pozwala ona monitorować ruch rudy niskiej jakości i dostosować prędkość mielenia tak, aby zapobiec zatorom.

Z punktu widzenia klientów wykorzystywanie technologii AI w wykrywaniu anomalii pomaga skrócić czas przestojów, w większym stopniu wykorzystywać dostępne zasoby i obniżyć koszty obsługi technicznej. Jest również cennym narzędziem w analizie danych klientów, a także identyfikacji wzorców i trendów. Pozyskane w ten sposób informacje mogą być następnie wykorzystane w tworzeniu bardziej spersonalizowanej i proaktywnej komunikacji z klientami, polegającej m.in. na dostarczaniu rekomendacji zgodnych z ich preferencjami.

Generatywna sztuczna inteligencja jest zatem narzędziem, które umożliwia dalsze doskonalenie modelu biznesowego opartego na usługach. Analizuje wszystkie istotne dane, wskazując obszary, w których procesy dostarczania usług są nieskuteczne oraz rekomendując niezbędne zmiany.

Zadaniem automatyzacji jest usprawnienie samego procesu dostarczania usług. Eliminuje zadania powtarzalne i wykonywane ręcznie, dzięki czemu proces świadczenia usług przebiega bardziej efektywnie i na większą skalę. Z kolei zrobotyzowana automatyzacja procesów (ang. Robotic Process Automation, RPA) polega nie tylko na automatyzacji zadań, ale przede wszystkim na analizie danych, sztucznej inteligencji i integracji różnych zasobów, dzięki czemu jest narzędziem bardziej wszechstronnym i efektywnym w realizacji zadań i procesów. Bogata funkcjonalność RPA pozwala również optymalizować procesy back-end, redukować koszty operacyjne i poprawiać jakość obsługi.

W dzisiejszym świecie, w którym rośnie znaczenie sektora usług w gospodarce, lada wyzwaniem jest zaspokajanie wymagań klientów przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiego zaangażowania pracowników, poziomu realizacji umów SLA i minimalizacji kosztów. Sztuczna inteligencja pozwala przedsiębiorcom usprawnić procesy biznesowe, realizację usług i zwiększanie satysfakcji klientów oferując możliwość inteligentnej i efektywnej dystrybucji zadań, dostosowywanie się na bieżąco do zmieniających się warunków w otoczeniu biznesowym oraz prognozowanie przyszłych zdarzeń i potrzeb. Nadal jednak ostatnie słowo należy do człowieka – sztuczna inteligencja wspiera go w podejmowaniu decyzji, lecz nie zastępuje.

Dla firm, które chcą znaleźć się wśród liderów transformacji modelu biznesowego w kierunku serwicyzacji, korzystanie z możliwości oferowanych przez sztuczna inteligencje i automatyzację stanowi kluczowy element ich strategii. Technologie te nie są jedynie chwilowymi trendami, dostarczającymi narzędzi do podnoszenia efektywności firm; lecz prawdziwymi katalizatorami innowacji, satysfakcji klienta i zrównoważonego wzrostu.

Przedsiębiorstwa, które aktywnie wdrażają obie technologie – nie zapominając przy tym o właściwej komunikacji z wyrażającymi swoje obawy pracownikami, dostosowaniu organizacji pracy do nowych rozwiązań oraz zwiększaniu kompetencji, gotowości i efektywności organizacji w obszarze korzystania z zaawansowanych technologii – są liderami w swoich branżach, kształtują przyszłość gospodarki zbudowanej na usługach i zaangażowaniu klienta. Przedsiębiorstwa te nie ograniczają się do dostosowywania się do zachodzących zmian, ale są ich inicjatorami, tworzącymi trudną do skopiowania przewagę konkurencyjną. W przyszłości rola sztucznej inteligencji i automatyzacji w tworzeniu modelu biznesowego opartego na serwicyzacji będzie rosła jeszcze bardziej. Teraz jest odpowiedni moment aby te nowoczesne rozwiązania wdrażać i wykorzystywać ich potencjał, nieustannie poszukiwać innowacji i na stałe zająć miejsce lidera zmian w epoce dynamicznej transformacji biznesowej.