5 obszarów, w których sztuczna inteligencja odmieni pracę audytora

Sztuczna inteligencja wywołuje różnorodne emocje i poglądy na temat przyszłości – od entuzjastycznych wizji totalnej rewolucji po obawy przed nadciągającym kataklizmem. Niektórzy twierdzą, że technologia ta zrewolucjonizuje każdy aspekt naszej codzienności, zmieniając nie tylko sposób, w jaki żyjemy, ale i myślimy o rzeczywistości. Inni z kolei wierzą, że to jedynie przelotna moda, która przeminie, pozostawiając niewielki, marginalny ślad.

Osobiście jestem w "obozie" optymistów i uważam, że AI nie tylko pozostanie z nami na dobre, lecz także przekształci znaczną część gospodarki oraz codziennego życia transformując rzeczywistość zarówno dla jednostek jak i dla firm. Osoby, które będą potrafiły z niej korzystać, mogą uzyskać przewagę porównywalną do tej, jaką zapewniły technologie przełomowe dla swoich czasów: broń palna dla wojowników, samochód dla podróżnych, czy maszyny przemysłowe dla robotników. Świat, w którym AI jest nieodłącznym elementem codziennej pracy, już teraz zaczyna się wyłaniać – również w zawodach wymagających analizy danych, precyzji i głębokiego zrozumienia procesów - takich jak zawód audytora.

W dalszej części omówię, jak wg mnie technologia ta wpłynie na audytorów, wspierając ich pracę w sposób, który jeszcze niedawno był nieosiągalny.

1. Planowanie i harmonogramowanie audytów

Jednym z kluczowych zadań osoby, którą w Action Audit nazywamy Managerem audytów jest planowanie audytów biorąc pod uwagę wiele czynników, m.in. wytyczne standardów, plan produkcyjny, absencje czy wymagania narzucone przez klientów. Tradycyjnie ten proces wymaga ręcznego zarządzania wieloma czynnikami, takimi jak dostępność zasobów, złożoność procesów czy poprzednie wyniki audytów. Sztuczna inteligencja może znacząco ułatwić, przyspieszyć i zautomatyzować ten proces.

Sztuczna inteligencja może automatycznie analizować dane z systemów produkcyjnych, historię wyników audytów oraz aktualną sytuację, tworząc optymalny harmonogram audytów.

Można pójść jeszcze dalej i pozwolić sztucznej inteligencji znaczaco modyfikować plan audytów. Np. na podstawie analizy historycznych problemów oraz bieżącej wydajności, AI może wskazać, które obszary produkcji wymagają natychmiastowej uwagi, a które mogą być audytowane w późniejszym terminie. Dzięki temu audytorzy mogą lepiej zarządzać swoimi zasobami i czasem, skupiając się na najbardziej krytycznych aspektach działania zakładu produkcyjnego.

2. Identyfikacja niezgodności i częściowa automatyzacja audytów

W produkcji audytyty przeważnie wiążą się z koniecznością analizy zgodności procesów ze standardem, werygikacją jakości produktów i przestrzeganiem innych wytycznych i standardów, co często wymaga ręcznego przeglądu dokumentacji, inspekcji na linii produkcyjnej oraz weryfikacji danych. Są to działania, w których łatwo o przeoczenie nierzadko poważnych niezgodności. Dzięki sztucznej inteligencji proces ten może być częściowo zautomatyzowany, co pozwala na szybsze i przede wszystkim dokładniejsze identyfikowanie niezgodności.

---

Aplikacja mobilna Action Plan Pulse dostarcza w tym zakresie bardzo ciekawej, a zarazem przełomowej funkcji, która pomaga audytorowi zidentyfikować niezgodność w oparciu o pytanie audytowe i wykonane zdjęcie, zanim jeszcze audytor wprowadzi swoje uwagi.

Przykładowo, na powyższym zdjęciu sztuczna inteligencja, na podstawie odpowiednio przygotowanego prompta, zidentyfikowała nastepujące problemy:

[1] Zabrudzone szmatki: Na stole roboczym znajdują się brudne, zużyte szmatki, które mogą być źródłem zanieczyszczeń i brudu. Powinny być one odpowiednio przechowywane lub usunięte po zakończeniu pracy.

[2] Otwarta puszka z napojem: Widoczna na stole puszka z napojem nie jest związana z pracą i może wprowadzać dodatkowe zanieczyszczenia. Dodatkowo, rozlanie napoju mogłoby zagrażać bezpieczeństwu pracy.

[3] Niezorganizowane narzędzia: Na stole znajdują się różne narzędzia oraz inne przedmioty, które nie są uporządkowane. Taki bałagan może powodować ryzyko wypadku oraz utrudniać szybkie i efektywne wykonanie zadań.

Dodatkowo, zaproponowane zostały odpowiednie działania korekcyjne.

Jak widać zastosowanie AI podczas wykonywania audytu może znacząco zwiększyć jego szybkość i dokładność.

---

3. Sugerowanie i adresowanie poaudytowych działań korekcyjnych

Po zakończonym audycie jednym z kluczowych zadań audytora jest zalecenie działań korekcyjnych mających na celu naprawienie wykrytych problemów. Tradycyjnie wymaga to dokładnej analizy procesów i dostępnych środków, aby zaproponować najlepsze rozwiązania. AI może znacząco wesprzeć audytorów w tej części pracy błyskawicznie sugerując zarówno szybkie działania korekcyjne jak i długofalowe procesy naprawcze.

Bazując na historycznych danych dotyczących działań korekcyjnych w podobnych sytuacjach, sztuczna inteligencja może proponować konkretne rozwiązania naprawcze. Na przykład, jeśli audyt wykazał problemy z jakością określonego produktu, AI może zasugerować działania takie jak dostosowanie parametrów maszyn, optymalizację procesu kontroli jakości czy dodatkowe szkolenia dla operatorów.

---

Również na tym polu Action Audit ma gotowe rozwiązanie wspierające audytorów i kadrę managerską w adresowaniu działań naprawczych. Przykładowo, wszytkie działania zamieszczone na grafice poniżej zostały zaproponowane przez AI w ciągu kilku sekund.

---

4. Analiza danych i wyciąganie wniosków

W fabryce kadra kierownicza i audytorzy muszą nieustannie analizować dane dotyczące jakości, wydajności procesów i zgodności z wymaganiami norm, co stanowi ogromne wyzwanie ze względu na ilość dostępnych danych. AI może znacząco przyspieszyć i usprawnić proces analizy.

Algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce, które mogą wskazywać na problemy jakościowe lub operacyjne. Na przykład, sztuczna inteligencja może analizować dane z maszyn produkcyjnych i odnosić je do wniosków wyciągniętych podczas audytów, przewidując awarie czy incydenty jakościowe, co pozwala na podejmowanie działań prewencyjnych zanim problem wpłynie na jakość produktów. W przypadku analizy danych audytowych, AI może automatycznie identyfikować powtarzające się problemy w procesach produkcyjnych, co ułatwia audytorom formułowanie rekomendacji dotyczących ciągłego doskonalenia.

5. Narzędzia pomocnicze

Współpracując z firmami z branży produkcyjnej niejednokrotnie natrafiliśmy na wyzwania zwiazane z globalizacją i pracą w międzynarodowych zespołach, których członkowie niekoniecznie biegle posługuja się językiem angielskim.

Z tego powodu jednym z bardziej przydatnych narzędzi wspierajacych pracę audytorów okazał się automatyczny tłumacz list kontrolnych oparty o AI, a konkretnie o model językowy GPT.

Oprócz tłumaczeń, sztuczna inteligencja dostarcza szereg dodatkowych narzędzi, które już teraz wspierają pracę audytorów lub będą kluczowe w najbliższej przyszłości, takich jak:

• Automatyczne generowanie raportów, zestawień i analiz
• Zarządzanie wiedzą i analizowanie trendów zgodności
• Inteligentne powiadomienia

Narzędzia te nie tylko przyspieszają codzienne obowiązki audytorów, ale także umożliwiają dokładniejsze monitorowanie procesów i zgodności, wpływając na wyższy poziom jakości i efektywności w zarządzaniu audytami.

Podsumowanie

Podsumowując, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, by diametralnie zmienić sposób, w jaki audytorzy wykonują swoja pracę. Patrząc na możliwości jakie daje AI można stwierdzić, że obecnie audytorzy pracują łopatami, ale już niebawem zasiądą za starami koparek, a wydajność, skuteczność i jakosć audytów wzrośnie wykąłdniczo.

Rozwijając Action Audit stawiamy sobie za cel dostarczenie jego użytkownikom jak najlepszych i najwygodniejszych narzędzi, które nie tylko ułatwiaja pracę audytorom, ale również zapewniają przewagę konkurencyjną całej firmie. Dlatego możliwości, które daje AI są w obszarze naszych priorytetowch działań i analiz pod kątem wykorzystania ich w codziennej pracy audytora.