Come capire se l’automazione fatta con l’intelligenza artificiale sarà redditizia? Lo spiega Andrea Isoni
1.Livello di sforzi ripetitivi.
Molte attività sono ripetitive o presentano una grande ripetitività. Alcuni esempi: controllo dei documenti di conformità, approvazioni dei preventivi, elaborazione dei rimborsi, controlli di qualità ecc. Più il processo è “standardizzato” più è adatto all’automazione.
2.Alta frequenza (volume) del processo/attività.
Per affermare l’ovvio, se l’attività è eseguibile una volta all’anno, probabilmente non è opportuno automatizzarla. Se esegui controlli di conformità standard una volta al mese per centinaia di prodotti, vale la pena valutarli.
3. Processo/attività soggetto a errore umano.
Ci sono compiti che, se vanno male, l’errore può costare molto. Tutto ciò che riguarda controlli di sicurezza o pericolo di vita umana (componenti o manutenzioni di aerei per esempio). In tal caso, anche se l’evento si verifica una volta all’anno, lo svantaggio è così elevato che una maggiore certezza sui risultati può essere utile. Questo punto può essere collegato al “risparmio” sui costi quando le cose vanno male o alla possibile riduzione di altri costi di rischio dell’azienda. Ad esempio, utilizzando l’automazione è possibile ridurre il rischio di errore del 50%, quindi ridurre i costi di gestione della qualità o i costi del premio assicurativo. Ad esempio, potrebbe contribuire a ridurre i costi dei premi assicurativi.
In tutti i casi in cui il valore di uno qualsiasi di questi parametri è elevato, è molto probabile che sia redditizio. E puoi in qualche modo stimare i rendimenti. Nel caso dei primi 2 parametri, solo il calcolo del volume e del costo delle ore di lavoro ti darà i rendimenti.
Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.
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