Η Τεχνητή Νοηµοσύνη (ΤΝ) αποτελεί κατά πολλούς έναν τοµέα που θα αλλάξει ριζικά τον τρόπο µε τον οποίο οι επιχειρήσεις θα δηµιουργούν και θα λαµβάνουν αξία στο εγγύς µέλλον (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Α. Κωστής, Τεχνητή Νοηµοσύνη και Εφαρµογές στο Μάνατζµεντ, Εκδόσεις Μπαρµπουνάκης, 2024).
Πράγµατι, πολλές εταιρείες αρχίζουν να χρησιµοποιούν την ΤΝ για να βελτιώσουν τις διαδικασίες και τις υπηρεσίες τους. Ωστόσο, υπάρχουν ακόµη πολλά που πρέπει να διερευνήσουµε για να κατανοήσουµε τι µπορεί πραγµατικά να προσφέρει η ΤΝ στις επιχειρήσεις.
Βελτίωση των επιδόσεων
Η ΤΝ µπορεί να καλύψει τις ανάγκες των οργανισµών και να έχει θετικό αντίκτυπο στην ανάπτυξή τους.
Η αυτοµατοποιηµένη χειρωνακτική εργασία δεν είναι πλέον απαραίτητη και το προσωπικό ασχολείται µόνο µε την παρακολούθηση και τη συντήρηση. Η ΤΝ ανοίγει ευκαιρίες για ανάπτυξη και κερδοφορία που επιτρέπει στις εταιρείες να προσαρµόζονται και να εξελίσσονται σύµφωνα µε τις τάσεις στον κλάδο τους. Θα ανοίξει επίσης το δρόµο για αυξηµένη παραγωγικότητα, η οποία θα προωθήσει την αύξηση των κερδών.
Η αξιοποίηση της δύναµης της ΤΝ µπορεί να αυξήσει την αφοσίωση των πελατών, να δυναµώσει την πίστη στην επωνυµία, να βελτιώσει την πίστη των πελατών, να τους κατανοήσει καλύτερα και να τους προσφέρει καλύτερες υπηρεσίες.
Πρόβλεψη του µέλλοντος και των κινδύνων
Η ΤΝ είναι ένα ισχυρό εργαλείο πρόβλεψης για τις επιχειρήσεις. Κατά το σχεδιασµό και την πρόγνωση, η ΤΝ χρησιµοποιεί αλγόριθµους για να προβλέψει τάσεις χωρίς ανθρώπινη παρέµβαση, µε αποτέλεσµα πολύ λιγότερα λάθη και συχνά ξεπερνώντας τις επιδόσεις των αναλυτών δεδοµένων και των ειδικών. Ενώ οι αλγόριθµοι και η ΤΝ δεν θα αντικαταστήσουν την ανθρώπινη νοηµοσύνη στο µέλλον, η ικανότητά τους να αναλύουν δεδοµένα θα εξακολουθεί να είναι ένα ευπρόσδεκτο βοήθηµα για τους αναλυτές δεδοµένων και τους ειδικούς της πρόβλεψης.
Όλα αυτά τα δεδοµένα που συλλέγονται θα αναλυθούν από την ΤΝ για τη δηµιουργία µοντέλων πρόβλεψης σε πραγµατικό χρόνο, επιτρέποντας στους µάνατζερ ρίσκων και στις οµάδες ασφαλείας να προβλέπουν πλήρως και να αντιµετωπίζουν τους κινδύνους. Αυτά τα µοντέλα είναι απαραίτητα για την ανάπτυξη συστηµάτων έγκαιρης προειδοποίησης που διασφαλίζουν τη συνέχιση των επιχειρηµατικών δραστηριοτήτων και την προστασία των ενδιαφεροµένων (πχ. Μοντέλα έγκαιρης προειδοποίησης για τον κίνδυνο πίστωσης).
Η ΤΝ Καθιστά δυνατή την αξιολόγηση µη δοµηµένων δεδοµένων σχετικά µε επικίνδυνες συµπεριφορές στις λειτουργίες µιας εταιρείας. Οι αλγόριθµοι ΤΝ µπορούν έτσι να εντοπίσουν συµπεριφορές που σχετίζονται µε προηγούµενα περιστατικά και να τις µεταφράσουν σε προβλέψεις κινδύνου. Συνήθως αυτού του είδους οι αναλύσεις γίνονται σε χρηµατοπιστωτικά ιδρύµατα και ο στόχος είναι να µειωθεί ο κίνδυνος απάτης.
Συµπερασµατικά, υπάρχουν διάφοροι λόγοι για την εφαρµογή της ΤΝ. Για ορισµένες επιχειρήσεις, αυτό µπορεί να είναι αυξηµένη παραγωγικότητα ή µειωµένο κόστος εκµετάλλευσης. Άλλες επιχειρήσεις µπορεί να θέλουν να προσφέρουν περισσότερη αξία και οφέλη στους πελάτες τους. Στον τοµέα της χρηµατοοικονοµικής καλύτερη ανάλυση των χρηµατοοικονοµικών επιδόσεων (αποδοτικότητα, φερεγγυότητα, ρευστότητα) και µείωση του κινδύνου πτώχευσης.
Καθηγητής Κωνσταντίνος Ζοπουνίδης, Ακαδηµαϊκός
Πολυτεχνείο Κρήτης
Επίτιµος ∆ρ. ΑΠΘ
∆ηµήτρης Ζοπουνίδης,
Ερευνητής, Εργαστήριο Ανάλυσης ∆εδοµένων και Πρόβλεψης, Πολυτεχνείο Κρήτης
Ιδρυτής Aviationlife.gr και Παρατηρητήριο Αεροπορικού Κλάδου Κρήτης
