تغییر فرآیندهای عملیاتی اصلی شبکه‌های تجاری با کمک هوش مصنوعی

از طریق جریان معمول تجارت و عملیات روزمره، شرکت‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را اغلب با نرخی فراتر از توانایی آنها در درک همه چیز جمع‌آوری می‌کنند. بنابراین آنها به طور فزاینده ای به شبکه های مبتنی بر ابر برای تقطیر اطلاعات، شناسایی الگوهای معنادار و ترسیم بینش های عملی برای بهبود تصمیم گیری و مقابله با اختلالات متکی هستند.

با این حال، پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی، ارزش کسب‌وکارها از طریق شبکه‌های دیجیتالی را تسریع بخشیده که از آن به عنوان ابزاری برای تجارت، همکاری و هماهنگی با شرکای تجاری یاد می شود. همانطور که هوش مصنوعی فرآیندهای سنتی تدارکات و زنجیره تامین را تغییر می‌دهد، قابلیت‌های نوظهور آن به دو نوع اصلی تقسیم می‌شوند: مولد و پیش‌بینی کننده.

هوش مصنوعی و شبکه های تجاری مولد

هوش مصنوعی مولد متن، تصاویر یا رسانه های دیگر را بر اساس ساختار و الگوهای اطلاعات مورد استفاده برای آموزش تولید می کند. از طریق مدل‌های زبان بزرگ و سایر اشکال یادگیری ماشینی، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر ابر، محتوای جدیدی با ویژگی‌هایی شبیه آنچه قبل از آن وجود داشته ایجاد می‌کنند. با هر تلاش پی در پی، هوش مصنوعی مولد توانایی خود را برای تنظیم محتوای دلخواه افزایش می دهد.

به عنوان بزرگترین پلتفرم جهان برای تجارت بین کسب و کار، شبکه کسب و کار SAP یک محیط ایده آل برای هوش مصنوعی مولد ارائه داده، به طوری که حجم بسیار زیادی از شرکای تجاری را در صدها میلیون تراکنش گرد هم آورده که نشان دهنده 4.9 تریلیون دلار تجارت در سال است.

از سال 2024، قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در شبکه تجاری SAP خطاها را شناسایی کرده و خلاصه‌های خودکار را هنگام ایجاد فاکتورهای تجاری ارائه می‌کند. هوش مصنوعی همچنین شبکه را قادر ساخته تا محتوای کاتالوگ و پاسخ های ارسال Discovery را برای تامین کنندگان غنی کند. شبکه کسب و کار SAP دارای محتوای ساختار یافته قابل توجهی است که در طول سالیان متمادی جمع آوری شده تا بینش قابل توجهی را ایجاد و همه فرآیندها را بهبود بخشد و ارزش مداوم را برای خریداران و تامین کنندگان به طور یکسان باز کند.

اما اگر هوش مصنوعی بتواند به کسب‌وکارها کمک کند تا نه تنها از طریق مکانیسم‌های مولد بلکه از طریق مکانیسم‌های پیش‌بینی‌کننده، زمان‌برترین تدارکات و فعالیت‌های زنجیره تامین خود را خودکار کنند، چه؟

هوش مصنوعی و شبکه های تجاری پیش بینی کننده

اگر شبکه‌های تجاری کسب و کارها بتوانند به طور قابل اعتمادی نیازهای عملیاتی خاصی را پیش‌بینی و آنها را به طور مستقل اجرا کنند، شرکت‌ها چه میزان ارزش استراتژیک را که قبلاً در وظایف تاکتیکی گره خورده بودند، می‌توانند آزاد کنند؟ با ظهور برنامه های کاربردی هوشمند مبتنی بر ابر، آنها شروع به کشف کرده و در این فرآیند، کارایی قابل توجهی را در سراسر عملیات خود و شرکای تجاری ایجاد کردند.

این فناوری‌ها به‌طور چشمگیری برخی از پر زحمت‌ترین فرآیندهای تجاری، از منبع‌یابی و خرید تا قرارداد و پرداخت را ساده‌تر می‌کنند. از طریق تحول دیجیتال، بسیاری از کسب‌وکارها فرآیندهای تدارکات و زنجیره تامین را ساده‌سازی و همکاری میان شرکای تجاری را تشویق کرده‌اند.

علت وقوع آن، به این دلیل است که آنها شاهد یک ارتباط روشن فزاینده بین پذیرش راه‌حل‌های مدیریت و هزینه‌های هوشمند هستند. رویکردی که از مخازن عظیم داده‌های عملیاتی برای کاهش ریسک، ایجاد بینش‌های زمینه‌ای، تأمین مالی نوآوری از طریق پس‌انداز و گسترش مزیت رقابتی استفاده می‌کند.

راه حل مدیریت هزینه های تقویت شده با هوش مصنوعی

حال سوالی که مطرح می شود این است که راه حل های مدیریت هزینه های تقویت شده با هوش مصنوعی در سال های آینده به کجا می روند؟ در پاسخ به این سوال باید گفت، به سمت سیستم هایی خواهند رفت که می توانند فرآیندهای تدارکات و زنجیره تامین را در چارچوب پارامترهایی که به طور استراتژیک توسط انسان تنظیم و نظارت شده، مدیریت کنند. این راه‌حل‌های مبتنی بر ابر ما را به عصر عملکرد مستقل نزدیک‌تر کرده، جایی که برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی بینش‌های دقیقی را نشان داده، توصیه‌های تجویزی را ارائه کرده و متخصصان با استعداد تدارکات را از انجام کارهای اداری بی‌پایان باز می‌دارند.

توجه به این نکته مهم است که عملکرد مستقل نیاز انسان را برطرف نمی کند. کاملا برعکس! هیچ جایگزینی برای قضاوت دقیق یک رهبر تجاری کارکشته وجود ندارد. اما راه‌حل‌های مدیریت هزینه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مجموعه ارزشمندی از ابزارها را ارائه داده که از طریق آن متخصصان انسانی می‌توانند اثربخشی خود را در ارزیابی جایگزین‌های پیچیده و تصمیم‌گیری با اطمینان تقویت کنند.

گرایش به سوی فرآیندهای تدارکات، زنجیره تامین و تدارکات مستقل، سفری را نشان داده که صنایع و شخصیت‌های مختلف از جهات مختلف و با سرعت‌های متفاوت دنبال می‌کنند و از هوش مصنوعی در راستای کاهش نیروی انسانی برای برخی از فعالیت‌ها و افزایش آن در برخی دیگر استفاده می‌کنند.

به عنوان یک مثال، یک شبکه تجاری ممکن است برای تکمیل سطوح موجودی، از پیش‌بینی بر اساس نرخ کاهش آنها استفاده کند. همچنین می‌تواند با شروع رویدادهای منبع یابی و استنباط اطلاعات از فعالیت‌هایی که در سایر نقاط زنجیره ارزش اتفاق می‌افتد، فرآیند تأمین را آغاز کند. همچنین می‌تواند از تحلیل‌های عملیاتی برای به‌روزرسانی شرکای تجاری با عملکرد کلیدی استفاده نماید. این عملیات تماماً بدون دخالت دستی صورت می‌گیرد. یک سیستم خودمختار حتی می‌تواند در صورت خالی شدن جستجوهای کاتالوگ، تامین‌کنندگان را آگاه کند و پیشنهاد دهد که کالاهای جدید در دسترس قرار گیرند.

با این حال، حتی زمانی که انسان‌ها وظایف تاکتیکی مختلف را رها می‌کنند، همچنان مسئول وظایف استراتژیک هستند. تعیین رویکرد سازمان برای مدیریت هزینه، در هماهنگی با شرکای تجاری، احتمالاً برای آینده قابل پیش‌بینی در دستان انسان باقی خواهد ماند. در مقابل، تصمیم گیری در مورد نحوه برآورده کردن این نیازها و سپس برآورده کردن آنها، لحظه بسیار هیجان انگیزی را برای راه حل های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر ارائه می دهد.

در آینده، کاربر ممکن است یک فرآیند را آغاز کند و تنها پس از انجام اقدامات بعدی توسط سیستم، مطلع شود. این ممکن است برای تصمیم‌گیری‌های خاصی نیاز به تأیید انسانی داشته باشد. همچنین، امکان دارد یک کاربر از مجموعه‌ای از برنامه‌های کاربردی تحلیلی کاملاً قابل اعتماد و خودآموز استفاده کند. در این میان، تدارکات، زنجیره تامین و متخصصان تدارکات همچنان تحت کنترل خواهند بود و سطح مداخله خود را بر اساس نیازهای کسب و کار تنظیم می‌کنند.

همانطور که برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی نوظهور، فرآیندهای عملیاتی بهم پیوسته را در میان شرکای تجاری تغییر داده و توانایی‌های مولد و پیش‌بینی کننده را نشان می‌دهند، متخصصان مدیریت هزینه ها آماده‌اند تا عصر جدیدی از رشد شتابان، چابکی عملیاتی و مزیت رقابتی پایدار را برای سازمان‌های خود آغاز کنند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی (AI) و شبکه‌های تجاری مولد و پیش‌بینی کننده از تأثیرات چشم‌گیری بر جوامع و اقتصاد جهانی برخوردار هستند. با پیشرفت روزافزون فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها قادر به بهینه‌سازی فرآیندهای خود، پیش‌بینی روندها و نیاز‌های مشتریان، ارائه محصولات و خدمات سفارشی و بهبود بهره‌وری هستند. شبکه‌های تجاری مولد به عنوان یکی از بهترین نمونه‌های کاربرد AI در این زمینه، توانسته‌اند محتوای متنی، تصویری و صوتی با کیفیت بالا را به طور خودکار تولید کرده و در تبلیغات، تولید محتوا و ساخت ویدئوهای تبلیغاتی بسیار مؤثر نقش کلیدی داشته باشند.

از سوی دیگر، شبکه‌های تجاری پیش‌بینی کننده می‌توانند به کسب و کارها کمک کرده تا بهترین تصمیم‌ گیری ها را انجام دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و تاریخچه، این شبکه‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی برای فروش، موجودی، نیازمندی مشتریان و سایر عوامل مهم اقتصادی ارائه دهند. این پیش‌بینی‌ها موجب افزایش بهره‌وری و کاهش هدررفت منابع شده و به جلب سودآوری و رقابت‌پذیری کمک می‌کنند. به طور کلی، ترکیب هوش مصنوعی و شبکه‌های تجاری مولد و پیش‌بینی کننده به بهبود عملکرد کسب و کارها و تجربه مشتریان می‌پردازند و نقش مهمی در تحولات اقتصادی جهانی ایفا می‌کنند.