افزایش بهره‌وری کسب‌وکار با دوقلوهای دیجیتال سازمانی (DTO)

شعیب جاوید

ترجمه: علیرضا خدائی

اصطلاح «دوقلوهای دیجیتال سازمانی (DTO )» یا مدل‌های مجازی از کسب‌وکارهای فیزیکی، مفهومی نسبتاً جدید است که در چند سال اخیر با ادغام بیشتر و بیشتر فناوری‌های دیجیتال در عملیات تجاری ظهور کرده است. DTOها اکنون با کمک هوش مصنوعی و هوشمندی فرآیند، امکان بهینه‌سازی عملیات را برای کل سازمان‌ها فراهم می‌کنند.

به گزارش فناوری هوشمند و به نقل از فوربس؛ شرکت‌ها می‌توانند با ایجاد یک منبع واحد برای درک حقیقت بر اساس داده‌های لحظه‌ای، همسو کردن استراتژی و اهداف کسب‌وکار با اجرای زیربنایی و شبیه‌سازی توسعه‌ها، در بدست آوردن ابتکارات کلیدی پیشرفت چشم‌گیری داشته باشند. در اینجا چند دستورالعمل و نکته برای کسب‌وکارهایی که علاقه‌مند به کاوش در این رویکرد نوآورانه مدیریت هستند، آورده شده است.

دوقلوهای دیجیتال سازمانی (DTO) چیست؟

یک DTO نمایشی مجازی و پویا از کل سازمان است، از جمله فرآیندها، افراد، سیستم‌ها، دارایی‌ها و داده‌ها – به عبارت دیگر، تمام اجزای منفردی که یک سازمان را به طور کلی تشکیل می‌دهند. قدرت DTOها این است که به مدیران اجازه می‌دهند تا نحوه عملکرد یک کسب‌وکار را تجزیه و تحلیل کنند ” اینکه سیستم‌ها چگونه کار می‌کنند، فرآیندها به درستی اجرا می‌شوند یا خیر، گلوگاه‌ها یا ناکارآمدی‌ها در کجا وجود دارند” و سپس به صورت مجازی قبل از اینکه تغییراتی در دنیای واقعی ایجاد شودبا اعمال تنظیمات آن را آزمایش کنند.

شرکت‌ها می‌توانند بدون اینکه مجبور باشند هزینه‌های زیادی را برای پیاده‌سازی پروژه‌های کسب‌وکار صرف کنند و در نهایت متوجه شوند که کار نمی‌کند، شبیه‌سازی‌هایی انجام دهند یا تغییراتی را در فرآیندها، سیستم‌ها و منابع با کمک مدلسازی دوقلو آزمایش کنند تا برای اهدافی مانند هزینه، ظرفیت یا تجربه مشتری بهینه‌سازی شوند.

بیشتر بخوانیم: کسب و کار دیجیتال چیست؟

از کشف تا طراحی

اولین قدم در ساخت یک دوقلو دیجیتال از سازمان شما، فاز کشف است: ایجاد یک خط پایه از فرآیندها، سیستم‌ها، داده‌ها و سایر دارایی‌ها. در این مرحله است که هوش مصنوعی و هوشمندی فرآیند می‌توانند نقشی محوری در جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف ایفا کنند.

در فاز طراحی، مدل‌های پیش‌بینی کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سناریوهای آینده را پیش‌بینی کنند و شرکت‌ها را قادر سازند تا چالش‌ها را پیش‌بینی کرده و تصمیمات آگاهانه بگیرند. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی به DTO ها کمک می‌کنند تا استراتژی‌ها را ارزیابی کنند، روندهای بازار را تجزیه و تحلیل کنند و بینش‌هایی را از داده‌های غیرساختاری استخراج کنند.

توانایی اجرای شبیه‌سازی روی یک دوقلو دیجیتال، آزمایش تغییرات برای بهینه‌سازی برای یک نتیجه خاص، مانند هزینه یا ظرفیت تحویل را آسان‌تر می‌کند. به عنوان مثال، می‌توانید ببینید که اگر سیستم‌ها را حذف و ادغام کنید یا فناوری‌های اضافی مانند اتوماسیون یا GenAI را مستقر کنید، چه اتفاقی می‌افتد و تأثیر این تغییرات را بر نتایجی مانند تجربه کاربر نهایی مشاهده کنید.

بیشتر بخوانیم: چگونه فناوری بلاک‌چین در حال متحول کردن کسب‌وکارها است؟

بهترین شیوه‌ها با DTO

قبل از ورود به DTO ها، تعریف اهداف خود بسیار مهم است؛ چه چیزی را می خواهید بهینه کنید و چرا، و معیارهای موفقیت شما چیست؟ ایجاد یک DTO از کل سازمان می‌تواند یک کار دلهره‌آور باشد، بنابراین به صورت مرحله‌ای کار کنید. با یک حوزه متمرکز مانند تدارکات یا زنجیره تامین شروع کنید و مشخص کنید کدام سیستم ها برای آن فرآیند کسب و کار خاص در نظر گرفته شده اند. سپس با پیشرفت فرآیند، می توانید به بخش های بزرگتر سازمان گسترش دهید.

بهره‌گیری از نرم‌افزار و دارایی‌های فناوری موجود، استراتژی کلیدی دیگری است. بسیاری از سازمان‌ها قبلاً دارای منابع ارزشمند بلااستفاده‌ای هستند که به طور مؤثر شناسایی یا استفاده نشده‌اند. شرکت‌ها با پایه‌ریزی نرم‌افزاری که در حال حاضر در اختیار دارند، می‌توانند بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های فناوری جدید، فرصت‌هایی برای بهبود کشف کنند. هنگامی که مدل بهینه‌سازی یا خودکارسازی چیزی را پیشنهاد می‌کند، احتمالاً نرم‌افزاری دارید که با استفاده از کانکتورهای از پیش ساخته شده برای استخراج داده‌های موجود از سیستم‌های رایج این کار را انجام می‌دهد، مانند Oracle، SAP یا Salesforce.

بیشتر بخوانیم: چگونه سیستم‌های رتبه‌بندی رفتار کاربران را در اقتصاد گیگ شکل می دهند؟

موفقیت با دوقلوهای دیجیتال

اغلب چالش‌های اصلی با DTOها حول فناوری نمی‌چرخد، بلکه حول افراد است. استفاده از دوقلوهای دیجیتال فرآیندی پویا است که با جمع‌آوری، آزمایش و به‌روزرسانی مداوم داده‌ها همراه است و مهم است که کاربران برای به‌روزرسانی مدل در طول زمان دچار مشکل نشوند. خوشبختانه، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) تعامل افراد با DTOها را به روشی طبیعی‌تر تسهیل می‌کنند.

قدرت DTOها از نحوه تصمیم‌گیری شما براساس پیش‌بینی‌های آینده به جای رویدادهای گذشته ناشی می‌شود. با ساختن یک مدل از سازمان خود و نظارت مستمر بر فرآیندهایتان، الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند شما را از بسیاری از کارهای مجدد و برنامه‌ریزی‌های مجددی که بخشی طبیعی از تکامل یک شرکت هستند، رها کنند. DTOها می‌توانند منجر به نتایج چشمگیری شوند. ما در مورد بهبودهای کوچک در کسب و کار به شیوه معمول صحبت نمی‌کنیم؛ بلکه در مورد یافتن بینش‌هایی صحبت می‌کنیم که اساساً می‌تواند نحوه انجام کارها را تغییر دهد.

بیشتر بخوانیم: تولید دیجیتال؛ تعریف و نمونه‌ها