■ Προκλήσεις, Προοπτικές και Μετασχηµατισµός της ∆ιοίκησης
Η δυναµική που αναπτύσσεται τα τελευταία χρόνια γύρω από την τεχνητή νοηµοσύνη (artificial intelligence – AI) και την επιχειρηµατική αναλυτική (business analytics, ΒΑ) επαναπροσδιορίζει τον τρόπο µε τον οποίο οι οργανισµοί σχεδιάζουν, αποφασίζουν και λειτουργούν σε ένα περιβάλλον εντεινόµενης πολυπλοκότητας και αβεβαιότητας.
Η εξέλιξη από τη διαχείριση δεδοµένων (data management) στη διαχείριση γνώσης (knowledge orchestration) δεν είναι απλώς τεχνολογική, αλλά βαθιά διοικητική και στρατηγική, καθώς αναδιαµορφώνει τις θεµελιώδεις υποθέσεις της επιχειρηµατικής λογικής και του τρόπου λήψης αποφάσεων. Η επιχειρηµατική αναλυτική, ενσωµατώνοντας στατιστική µοντελοποίηση, µεθοδολογίες επιχειρησιακής έρευνας και τεχνητής νοηµοσύνης, καθώς και εξελιγµένα εργαλεία οπτικοποίησης, επιτρέπει πλέον την ανάλυση και αξιοποίηση µεγάλου όγκου δεδοµένων µε τρόπους που καθιστούν εφικτή όχι µόνο την εκ των υστέρων κατανόηση φαινοµένων, αλλά και την πρόβλεψη, την προσοµοίωση και την υποστήριξη βέλτιστων επιλογών.
Η τεχνητή νοηµοσύνη, µε επίκεντρο αλγορίθµους µάθησης (supervised, unsupervised, reinforcement learning) και τεχνικές όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (natural language processing), διευρύνει την ικανότητα των οργανισµών να κατανοούν, σε πραγµατικό χρόνο, τη δυναµική του εξωτερικού περιβάλλοντος, τη συµπεριφορά των καταναλωτών, τις εξελίξεις στους προµηθευτές και τους κοινωνικούς δείκτες. Η σύγκλιση των δύο πεδίων (AI και ΒΑ) δεν είναι απλώς τεχνολογική συµβίωση, αλλά ενσώµατη οργανωσιακή πρακτική, που επηρεάζει από τη στρατηγική έως την καθηµερινή λειτουργία. Σε αυτό το πλαίσιο, η µετάβαση από περιγραφική (descriptive) σε προβλεπτική (predictive) και καθοδηγητική (prescriptive) ανάλυση, λειτουργεί ως επιταχυντής οργανωσιακής µάθησης και µετασχηµατισµού, υποστηρίζοντας τη µετάβαση προς ένα νέο µοντέλο λήψης αποφάσεων, όπου η τεκµηρίωση, η ταχύτητα και η προσαρµοστικότητα αποτελούν κρίσιµες συνιστώσες ανταγωνιστικού πλεονεκτήµατος.
Η ενσωµάτωση της τεχνητής νοηµοσύνης και της επιχειρηµατικής αναλυτικής στις διοικητικές λειτουργίες δεν αποτελεί απλώς επιλογή εκσυγχρονισµού, αλλά στρατηγική αναγκαιότητα. Ωστόσο, η τεχνολογία καθαυτή δεν είναι επαρκής. Η αξία προκύπτει όταν συνοδεύεται από επαρκή διακυβέρνηση δεδοµένων, καλλιέργεια ψηφιακού γραµµατισµού στα διοικητικά στελέχη και αναθεώρηση των καθιερωµένων αντιλήψεων για τη λήψη αποφάσεων. Η βιβλιογραφία δείχνει ότι οι οργανισµοί που υιοθετούν τέτοια εργαλεία, χωρίς παράλληλη ενδυνάµωση των γνωσιακών και θεσµικών ικανοτήτων τους, συχνά δεν κατορθώνουν να µετατρέψουν την πληροφορία σε δράση. Αντιθέτως, οργανισµοί που επενδύουν στην ανάπτυξη ικανοτήτων αξιοποίησης των δεδοµένων (analytics capabilities) και ενσωµατώνουν αλγοριθµικές διαδικασίες στη λειτουργία τους, παρουσιάζουν υψηλότερη οργανωσιακή ανθεκτικότητα και καλύτερα αποτελέσµατα.
Στο πεδίο εφαρµογής, παρατηρείται ραγδαία αύξηση της χρήσης AI σε κρίσιµους κλάδους όπως οι µεταφορές, οι υπηρεσίες υγείας, τα χρηµατοοικονοµικά, αλλά και στον δηµόσιο τοµέα. Από συστήµατα έγκαιρης διάγνωσης έως αυτοµατοποιηµένες αποφάσεις για την κατανοµή πόρων και προσωποποιηµένης εµπειρίας πελάτη, η χρήση της τεχνητής νοηµοσύνης δεν περιορίζεται πλέον σε πειραµατικό επίπεδο, αλλά συνδέεται µε τον πυρήνα της επιχειρησιακής λειτουργίας. Επιπλέον, η εµφάνιση γενετικής τεχνητής νοηµοσύνης (generative AI) ανοίγει νέες διαστάσεις παραγωγής γνώσης, αλλά ταυτόχρονα εντείνει ερωτήµατα δεοντολογίας, διαφάνειας και κοινωνικής λογοδοσίας, αναδεικνύοντας την ανάγκη για πολυεπίπεδη έρευνα που να συνδυάζει την τεχνική αρτιότητα µε τη θεσµική κατανόηση.
Συνολικά, η σχέση τεχνητής νοηµοσύνης και επιχειρηµατικής αναλυτικής µε τη σύγχρονη διοικητική επιστήµη είναι πλέον διαρθρωτική. Ο οργανισµός του 21ου αιώνα καλείται να αναστοχαστεί τον τρόπο µε τον οποίο µαθαίνει, αποφασίζει και πράττει, αξιοποιώντας τεχνολογικά µέσα που δεν επιταχύνουν απλώς διαδικασίες, αλλά µετασχηµατίζουν τους ίδιους τους όρους µε τους οποίους ορίζεται η γνώση, η ηγεσία και η απόδοση.
*Ο ∆ηµήτρης Ζοπουνίδης,MSc in Business Analytics and Data Science είναι Ερευνητής, Data Science Laboratory, Πολυτεχνείο Κρήτης
