Цифровизация и искусственный интеллект – как перспективные направления в решении проблем менеджмента

Основными преимуществами цифровизации в менеджменте являются:
1)Повышение эффективности бизнес-процессов. Автоматизация сокращает время на выполнение рутинных задач и уменьшает количество ошибок.
2)Улучшение взаимодействия внутри команды и с внешними партнёрами. Это способствует более эффективной работе и достижению поставленных целей.
3)Возможность лучше понимать потребности клиентов и адаптироваться к изменениям на рынке. Использование больших данных и аналитики помогает принимать более обоснованные и точные решения.
Г)Предотвращение кризисных ситуаций. Цифровизация сокращает время на принятие разных решений, вовремя предоставляя необходимые данные.

Однако переход к цифровизации также представляет некоторые вызовы, связанные с безопасностью данных, обучением персонала и интеграцией новых технологий.
Примерами цифровизации в менеджменте являются: а) цифровые платформы управления проектами: позволяют управлять проектами, назначать задачи, отслеживать прогресс и сотрудничать в режиме реального времени; б) цифровые системы управления отношениями с клиентами (CRM): помогают управлять и анализировать информацию о клиентах, включая контактные данные, историю взаимодействия, продажи и маркетинговые активности; в) цифровые инструменты аналитики данных: позволяют собирать, анализировать и интерпретировать данные для принятия обоснованных управленческих решений; г) цифровые системы управления персоналом: автоматизируют процессы по найму, обучению, оценке и управлению персоналом; д) цифровые инструменты для управления операционными процессами:помогают автоматизировать и оптимизировать операционные процессы, такие как управление запасами, производственные процессы и логистику[5].
Искусственный интеллект также играет важную роль в менеджменте. Искусственный интеллект (ИИ) используется в менеджменте для решения широкого спектра задач, включая:
А)Анализ данных: ИИ может использоваться для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных, что помогает менеджерам принимать более обоснованные решения.
Б)Автоматизация процессов: ИИ может использоваться для автоматизации рутинных и повторяющихся задач, что позволяет менеджерам сосредоточиться на более стратегических вопросах.
В)Улучшение обслуживания клиентов: ИИ может использоваться для предоставления более персонализированного и эффективного обслуживания клиентов, что повышает их удовлетворенность.
Г)Управление рисками: ИИ может использоваться для выявления и оценки рисков, а также для разработки стратегий по их минимизации.
Д)Оптимизация цепочек поставок: ИИ может использоваться для оптимизации цепочек поставок, что снижает затраты и повышает эффективность.
Ж)Управление проектами: ИИ может использоваться для управления проектами, что помогает менеджерам отслеживать прогресс, выявлять проблемы и принимать своевременные решения.
З)Разработка новых продуктов и услуг: ИИ может использоваться для разработки новых продуктов и услуг, которые соответствуют потребностям клиентов и рынка.
И)Улучшение коммуникаций: ИИ может использоваться для улучшения коммуникаций между менеджерами и сотрудниками, что повышает эффективность работы и командный дух.
К)Обучение и развитие персонала: ИИ может использоваться для обучения и развития персонала, что повышает их навыки и компетенции.
Л)Принятие решений: ИИ может использоваться для поддержки ме-неджеров в принятии решений, предоставляя им данные, аналитику и рекомендации.
Использование ИИ в менеджменте может помочь организациям повысить эффективность, производительность и прибыльность. ИИ еще находится на ранней стадии развития, но он уже оказывает значительное влияние на мир менеджмента. Задачи и технологии ИИ, используемые в менеджменте:
1)Автоматизация процессов:
RPA (Robotic Process Automation) – программное обеспечение, которое имитирует действия человека при работе с компьютерными приложениями. RPA-боты могут выполнять рутинные, повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, обработка транзакций, отправка электронных писем и т.д.
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для автоматизации процессов, которые требуют принятия решений, например, для прогнозирования спроса, выявления мошенничества и т.д.
NLP (Natural Language Processing) – технологии, которые позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык. NLP-системы могут использоваться для автоматизации обработки документов, ответов на вопросы клиентов и т.д.
2)Анализ данных:
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей, которые не видны человеку.
Big Data – технологии, которые позволяют хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Big Data-платформы позволяют ор-ганизациям собирать и анализировать данные из различных источников, таких как транзакции, социальные сети, датчики и т.д.
Data Mining – процесс извлечения ценной информации из больших объемов данных. Data Mining-алгоритмы могут использоваться для выявления закономерностей, прогнозирования тенденций и т.д.
3)Прогнозирование:
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для прогнозирования спроса, выявления мошенничества, оценки рисков и т.д.
Анализ временных рядов – статистические методы, которые используются для анализа данных, собранных в течение определенного периода времени. Анализ временных рядов может использоваться для прогнозирования будущих значений данных.
Нейронные сети – тип ML-моделей, которые могут обучаться на больших объемах данных и делать сложные прогнозы. Нейронные сети используются для прогнозирования спроса, выявления мошенничества, оценки рис-ков и т.д.
4)Оптимизация:
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для оптимизации процессов, таких как планирование производства, управление запасами и т.д.
Исследование операций – математические методы, которые используются для оптимизации процессов. Исследование операций может использоваться для решения задач, таких как планирование производства, управление запасами, логистика и т.д.
Имитационное моделирование – метод, который позволяет имитировать поведение сложных систем. Имитационное моделирование может использоваться для оптимизации процессов, таких как планирование производства, управление запасами, логистика и т.д.
5)Обслуживание клиентов:
NLP (Natural Language Processing) – технологии, которые позволяют компьютерам понимать и генерировать человеческий язык. NLP-системы могут использоваться для автоматизации обработки запросов клиентов, ответов на вопросы клиентов и т.д.
Распознавание речи – технологии, которые позволяют компьютерам распознавать человеческую речь. Системы распознавания речи могут использоваться для автоматизации обработки телефонных звонков, диктовки текста и т.д.
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для персонализации обслуживания клиентов, выявления проблем клиентов и т.д.
6)Управление рисками:
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для оценки рисков, выявления мошенничества и т.д.
Big Data – технологии, которые позволяют хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Big Data-платформы позволяют ор-ганизациям собирать и анализировать данные из различных источников, таких как транзакции, социальные сети, датчики и т.д.
Data Mining – процесс извлечения ценной информации из больших объ-емов данных. Data Mining-алгоритмы могут использоваться для выявления закономерностей, прогнозирования тенденций и т.д.
7)Инновации:
ML (Machine Learning) – алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. ML-модели могут использоваться для генерации новых идей, разработки новых продуктов и услуг и т.д.
GAN (Generative Adversarial Networks) – тип ML-моделей, которые могут генерировать новые данные, похожие на реальные данные. GAN-модели могут использоваться для генерации новых изображений, музыки, текстов и т.д.
Нейронные сети – тип ML-моделей, которые могут обучаться на больших объемах данных и делать сложные прогнозы. Нейронные сети используются для генерации новых идей, разработки новых продуктов и услуг и т.д[3].
Таким образом, с помощью ИИ и цифровизации современный менеджмент может решить множество проблем, которые возникают в управлении качеством продукции; управление корпоративными финансами, управлении производством, управлении человеческими ресурсами, рисками. Только эффективные стратегии позволят решить проблемы современного менеджмента, а перспективные направления цифровизации и искусственного интеллекта будут этому только способствовать.