ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਨਾ: ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉੱਤਮਤਾ (Process Excellence) AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਰਾਜ਼ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪਾਇਲਟਾਂ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੀ ਕੋਈ ਜਾਦੂਈ ਹੱਲ (silver bullet) ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲ ਸੰਚਾਲਨ ਉੱਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਢਾਂਚਿਆਂ (process frameworks) ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸੰਚਾਲਨ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ

ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, Lean Six Sigma ਅਤੇ Business Process Management (BPM) ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਰਕਫਲੋਅ (workflows) ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਾ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਸੁਨਹਿਰੀ ਮਾਪਦੰਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। Lean Six Sigma ਨੇ 결ਵਾਚ (defects) ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਖ਼ਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ BPM ਨੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਤ-ਤੱਕ (end-to-end) ਮੈਪਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਇਹਨਾਂ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੇ ਮਾਪ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ।

ਅੱਜ, ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪਰਖੇ ਹੋਏ ਨਿਯਮ (playbooks) ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, "AI-infused process intelligence" ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਲੂਪ (self-optimizing loop) ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ (Process Optimization) ਵਿੱਚ $113 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਮੌਕਾ

ਇਸ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅੰਦਰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ $113 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਕਾਰਨ ਹੈ; ਹਾਲੀਆ ਉਦਯੋਗਿਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, 88% ਵਪਾਰਕ ਲੀਡਰ ਅਗਲੇ 12 ਤੋਂ 18 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ AI-infused process intelligence ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੂੰਜੀ ਦੇ ਇਸ ਵਾਧੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਵੀ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਗੈਰ-ਵਿਵਸਥਿਤ, ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਅ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ "ਬੋਲਟ ਆਨ" (bolt on) ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਅਕਸਰ "ਆਟੋਮੇਟਡ ਕਾਓਸ" (automated chaos) ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ AI ROI ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਆਦੀ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ "ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਧਾਰ" (cultural foundation) ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪਰਿਪੱਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਵਰਕਫਲੋਅ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹਨ। ਇਸ ਦੌਰ ਵਿੱਚ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁਣ ਵੱਖਰੇ ਲੀਵਰ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸ਼ਕਤੀ ਹਨ। AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉੱਤਮਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੌਜੂਦਾ ਉੱਤਮਤਾ ਹੀ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

• ਵੱਖਰੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਏਕੀਕਰਨ: AI ਉਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ Lean Six Sigma ਅਤੇ BPM ਵਰਗੇ ਸਥਾਪਿਤ ਢਾਂਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਵਿਕਾਸ: AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ $113 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 88% ਲੀਡਰ ਨੇੜਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।
• ਅਧਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਮੁੱਖ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਹਨ ਕਿ ਕੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਣਗੇ।