人工智能与运营管理——真正的天作之合？
人工智能与运营管理——天作之合？
在当代商业环境中，人工智能（AI）与运营管理的融合不再只是一种可能性，而是现实。这种融合有潜力为各行各业的组织带来巨大价值，承诺从优化效率到提升客户体验等方面的一切。
运营管理是任何组织的基石，负责计划、指导和协调所有生产活动。
然而，众所周知，这些过程往往复杂、耗时且容易出错。这时就需要AI的帮助。凭借其分析大量数据、预测趋势和自动化任务的能力，AI有潜力以前所未有的方式彻底改变运营管理。
据估计，到2030年，AI可能为全球经济贡献高达15.7万亿美元（普华永道，2017年）。考虑到如此高的利益，企业为何急于在其运营框架中利用其力量也就不言而喻了。
这场婚姻为何具有革命性？
运营管理在其核心是确保流程运行顺畅高效。AI凭借其数据处理能力和预测分析能力，可以提供优化这些流程所需的洞察力。
例如，AI可以通过预测需求并相应调整库存水平来帮助库存管理。根据麦肯锡的数据，这可以导致库存成本减少20％，缺货减少10％，收入增加2-3％。
这只是运营管理的众多可能性和途径之一，在这些途径中，通过应用人工智能仍然有很大的价值有待发掘。考虑到运营的其他方面以及由于低效而造成的时间和金钱损失，节省的成本是巨大的。
AI与运营管理的融合不仅仅是技术和业务的碰撞；它承诺重新定义组织效率和效能的本质。以下是对这种融合如此具有突破性的深入了解：
强化预测
预测是运营管理工作的三分之一，传统上它涉及人们筛选大量数据，以便根据未来的一个月、一个季度或一年来做出教育性猜测来规划他们的运营。AI已经准备好改变这一现状。
- 超越历史数据
传统的预测方法主要依赖于过去的趋势和数据。尽管有用，但它们往往无法预测突然的市场变化。然而，AI不仅仅是回顾过去；它还可以观察周围甚至向前看。通过筛选大量数据集，它可以发现人类可能忽视的细微模式。
- 全面分析
AI考虑了来自各种来源的多种变量。从全球经济指标和行业趋势到地方事件甚至社交媒体情绪，AI提供了对预测景观的全方位视图。因此，虽然可以通过下载一个操作预算模板来运行运营分析以保存所有历史交易数据，但通过同样的AI解决方案生成的洞察力，无法与仅仅依靠人类努力相媲美。
- 适应性学习
基于AI驱动的预测模型随着时间的推移不断改进。随着更多数据的流入，这些模型不断优化自己，使预测更加准确，企业在应对时更加灵活。
库存管理2.0
对于大多数企业来说，处理和优化库存对于获利至关重要，尤其是在利润微薄的行业。
- 需求感知
AI系统可以实时“感知”需求的变化，超越仅仅预测。如果由于病毒性趋势而导致某种产品的突然流行，AI几乎可以瞬间调整库存需求。
- 优化库存水平
过多库存会占用资本并增加存储成本，而库存不足可能导致销售损失。AI根据预测销售数据和外部因素优化库存，实现库存平衡，减少浪费和存储成本。
- 个性化库存
对于拥有多个门店或仓库的企业来说，人工智能可以根据地区偏好和需求定制库存，确保每个位置都能得到个别优化。
供应链管理
人工智能系统终于为人工操作经理提供了一个有价值的助手，帮助应对现代供应链的复杂性。
- 主动解决问题
AI系统不仅仅是在问题出现时做出反应，它可以提前预测可能出现的挑战。无论是潜在的供应商延迟还是可能干扰货运的天气事件，AI都能提前识别风险。
- 动态路线优化
对于物流和送货，AI不仅仅规划最高效的路线，还会根据实时数据（如交通状况、道路施工或其他意外延误）进行不断重计算。这确保交货按时进行，并尽量降低成本。
- 供应商关系管理
AI可以监控和分析供应商绩效数据，帮助企业识别最可靠的合作伙伴，甚至根据预测的未来市场条件来进行条款谈判。
面临的障碍
像任何变革之旅一样，基于人工智能的运营之路不是没有坎坷的，组织需要在通过之前及时了解这些坎坷。
- 成本影响
整合复杂的人工智能解决方案通常需要高额的初始投资。除了初始设置外，AI系统还需要定期维护和培训，进一步增加了财务负担。随着算法变得越来越复杂，数据量不断增长，确保系统保持领先水平可能是昂贵的。
除此之外，人工智能系统的投资回报周期可能不会立即出现。企业需要明确的长期愿景，并在见到实质性结果之前保持耐心。
- 人类与机器
过度依赖人工智能可能会忽视宝贵的人类专业知识。通常最好采用混合方法，让人工智能与人类判断相互补充。人们真正担心的是，人工智能会导致失业或使某些技能过时。组织必须谨慎管理这些转变，确保员工得到提升技能，并融入新的人工智能增强框架。
理想的情况通常是将人工智能视为一种辅助而不是替代品。人类凭借自己的直觉和经验，与AI的数据驱动见解一起，可以实现最佳结果。实施和完善这种模式对于长期成功至关重要。
- 伦理困境
人工智能的力量带来了伦理挑战，特别是围绕数据隐私的问题，企业必须认真应对。首先，组织必须确保符合隐私法律，并保护客户数据。此外，理解AI系统只能如其所接收的数据那样好也是至关重要的。如果这些数据存在偏见，AI的决策可能会无意中持续或放大这些偏见。这可能会产生严重后果，特别是在招聘、贷款或医疗等行业。
聚焦先锋
一些先驱公司已经将人工智能融入他们的运营中，为其他公司制定了路线图：
- 亚马逊
亚马逊的需求预测模型由人工智能驱动，确保他们拥有恰到好处的库存水平。他们的供应链管理从供应商到最终用户都利用机器学习来优化每一个接触点。
- 星巴克
除了订单预测，星巴克还使用人工智能来优化人员配备水平，确保在高峰时段有适量的咖啡师。他们的库存管理系统还根据实时销售数据甚至季节性来预测他们将需要更多的原料。
- 联合利华
这家消费品巨头利用人工智能来预测市场需求，自动化制造过程。通过这样做，他们报告了产品交货时间的显著缩短和客户满意度的提高。
未来已来
在工业4.0时代，人工智能和运营管理的融合是一个改变游戏规则的因素。拥抱这一趋势的公司将获得竞争优势、提高效率和增强客户体验。
AI在运营管理中的最终目标不仅仅是提高利润。它的目标是赋予企业更好地为客户服务并适应日益数字化的世界。正如Google Brain的联合创始人Andrew Ng所言：“AI是新的电力。”
凭借AI的变革潜力，很明显，未来已经到来了。对于愿意拥抱AI的企业来说，回报将是巨大的。
