Avtomatizacija je ključnega pomena za vaše podjetje

Avtomatizacija je ključna za odklepanje velike, trajnostne prednosti v podjetjih v različnih sektorjih.

Veliki podatki so lahko velik nič brez pristopa strateške avtomatizacije.

Po eni strani smo v času omamljanja informacijskega bogastva z neverjetnimi količinami podatkov o vsem, od zmogljivosti opreme do obnašanja potrošnikov v družbenih medijih (več kot polovica vseh državljanov sveta je na družbenih omrežjih). Toda brez premišljene avtomatizacije – uporabe strojev in algoritmov za obdelavo, obdelavo in analizo razpoložljivih podatkov – bo vaše podjetje izgubilo veliko potencialnih priložnosti.

Dobro opravljeno, avtomatizacija pretvori »mrtve« velike podatke v živ, dihajoč vir, ki ga lahko uporabite za ustvarjanje vrednosti. Zato ni presenetljivo, da si mnoga podjetja prizadevajo avtomatizirati vse, kar je mogoče avtomatizirati, kot je pred kratkim dejal eden od vodilnih Googlovih izvršnih direktorjev.

Da bi vam pomagal razmišljati o avtomatizaciji v vašem poslovnem kontekstu, predstavljam tri glavne načine, kako vam ta tehnološko usmerjena dejavnost pomaga ustvariti vrednost.

Prva stvar, ki vam pomaga avtomatizacija, je ekstrakcija lastnostiali vlečenje kritičnih igel informacij iz ogromnih kopic podatkov. Predstavljajte si, da mora vaša organizacija pregledati patentne prijave za informacije o določeni tehnologiji in sorodnih. Morda gledate na tisoče ali deset tisoče aplikacij, od katerih vsaka ima 30 ali več strani, za milijone in milijone besed. Toda le majhen delež teh besed in medsebojnih odnosov med patenti je pomemben, na primer od česa je odvisna patentirana tehnologija ali kvalifikacije izumiteljev in pretekli patenti.

Ta naloga torej, tako kot mnoge na poslovnem področju, vključuje zelo majhno razmerje med signalom in šumom in bi zahtevala na tisoče ur ljudi, da bi jih opravili ročno – nekaj, kar je preveč stroškovno in časovno previsoko. Toda algoritem, ki temelji na strojnem učenju, bi se lahko usposobil za relativno hitro pridobivanje potrebnih ključnih informacij, s čimer bi prihranili znaten čas in trud. Poleg tega povejte, da ste v prihodnosti želeli iskati isti niz patentov ali sorodnih patentov, vendar za drugačne informacije, kot je velikost ekipe prijavitelja patenta. Algoritem bi lahko enostavno reprogramirali ali usposobili za to nalogo, s čimer bi pridobili ekonomijo obsega in večjo donosnost začetne naložbe.

Drugič, avtomatizacija pomaga preverjanje in čiščenje podatkov. Nabori podatkov pogosto potrebujejo delo. Obstajajo napake in manjkajoče vrednosti, anomalije in včasih dokazi o pristranskosti. Na primer, če je bil algoritem usposobljen za odkrivanje značilnosti kršiteljev zakona, vendar uporablja podatke samo o storilcih, ki so bili ujeti, bo algoritem pristranski, ker nima podatkov o storilcih, ki niso bili ujeti – posebna težava pri kriminalu belih ovratnikov, ki se nagiba biti premalo prijavljeni. Ponovno preverjanje in obravnavanje te ogromne količine možnih težav je preveč, da bi se lotili ročno. Toda avtomatizacija omogoča hitro uvajanje orodij za testiranje in čiščenje, kar prihrani čas in hkrati ustvarja vrednost.

Tretjič, in to je veliko, je avtomatizacija pogonski motor analitike. Včerajšnje preproste regresijske analize so postale današnje združevanje in naključni gozdovi, ki jih poganja strojno učenje, bodisi za razumevanje uporabnikov izdelkov, napovedovanje prodaje v naslednjem mesecu za optimizacijo zalog ali napovedovanje učinka nove oglaševalske kampanje. Avtomatizacija, ki temelji na stroju, vam ne omogoča le, da redno ponavljate standardizirane analitične postopke z nizkimi stroški, temveč lahko opazite tudi nelinearne vzorce, ki jih ljudje ne moremo.

Na primer, moj laboratorij je preučeval več kot 5 milijonov patentov z uporabo algoritmsko vodenih analiz, da bi ugotovil, ali lahko na podlagi informacij o njihovi patentni prijavi napovemo prvenec revolucionarnih prihodnjih tehnologij. Domnevali smo, da bo stroj identificiral prihodnje patente za zadetek iz podatkov o aplikaciji, če bi imel izum samostojne, "čudežne" zmogljivosti ali ideje. Navsezadnje je algoritem z visoko natančnostjo našel uspešne patente prihodnosti, vendar ne tako, kot smo si ljudje predstavljali. To pomeni, da algoritem ni identificiral prihodnjega hit patenta na podlagi njegovih samostojnih zmogljivosti; namesto tega je identificiral hit patente glede na to, ali so bili del a grozd povezanih patentov, ki bi skupaj lahko v kombinaciji rešili specifične probleme, ki jih noben posamezen patent ne bi mogel rešiti sam.

Na primer, ultrazvočna tehnologija je imela velik vpliv na zdravstveno varstvo nekaj let po tem, ko je bila prvič predstavljena, kar je omogočilo neinvazivno slikanje in zdravljenje fizičnih stanj, kot so ledvični kamni in celo nekatere vrste raka. Toda ta napredek bi bil nemogoč brez manjših izumov, ki presegajo temeljno tehnologijo – aplikatorjev, procesov za zmanjševanje statičnosti, specializiranih medicinskih blazinic in sponk, ki so bili razviti neodvisno od ultrazvočne tehnologije, a so ključni za njeno uspešno uporabo v medicini. Naša avtomatizirana analiza je zanesljivo prepoznala obstoj teh grozdov povezanih patentov v več kot 5 milijonih patentov od zdravstvenih izdelkov do najnovejše tehnologije žogic za golf in da so bili ti grozdi povezani z verjetnostjo, da bodo patenti v njih postali jutrišnje prevladujoče tehnologije – sklepanje, ki prej ni bilo cenjeno.

Moj severozahodni kolega Andrej Papachristos uporabili podobno analitiko, da bi to pokazali korupcija policije v Chicagu ne izvira iz nekaj policistov »slabega jabolka«, temveč iz mreže povezanih policistov, ki delujejo v slabi veri; njegovo delo omogoča zgodnejše odkrivanje tovrstnih težav.

Upam, da sem jasno predstavil prednosti avtomatizacije, ki se medsebojno krepijo, in kako vam lahko pomaga pri preoblikovanju podatkov v veliko, trajnostno vrednost. Dejansko več kot imate podatkov, bolj potrebujete avtomatizacijo; ko imate močne zmožnosti avtomatizacije, lahko zberete in izkoristite še več podatkov in cikel se nadaljuje.

Bistvo: avtomatizacija je vse bolj kritična zmožnost in je lahko ključna za kratkoročno in dolgoročno uspešnost vašega podjetja. Pomembno pa je razumeti, kako spodbuja vrednost, in sprejeti ukrepe za ublažitev njegovih resničnih pomanjkljivosti v dobro vašega podjetja in širše skupnosti, v kateri deluje.

V drugem delu tega članka bom razpravljal o treh glavnih pomanjkljivostih avtomatizacije – razložnosti, preglednosti in stroških – in kako jih odpraviti.