Využití umělé inteligence a znalostních grafů pro rozhodování v podnikání

Dnešní podnikatelský prostředí je pravděpodobně více konkurenční a komplexní než kdykoli předtím: Očekávání zákazníků jsou na rekordní výši a podniky jsou povinny tyto potřeby splnit (nebo dokonce překonat), zatímco zároveň vytvářejí nové produkty a zkušenosti, které spotřebitelům poskytnou ještě větší hodnotu. Současně mnoho organizací čelí omezením zdrojů, zápasí s rozpočtovými omezeními a řeší neustále přítomné podnikatelské výzvy, jako je latence dodavatelského řetězce.

Podniky a jejich úspěch jsou definovány součtem rozhodnutí, která činí každý den. Tato rozhodnutí (špatná nebo dobrá) mají kumulativní efekt a jsou často více propojena, než se zdá, nebo jsou považována. Aby podniky udržely krok v tomto náročném a neustále se měnícím prostředí, potřebují schopnost činit rozhodnutí rychle, a mnohé z nich se proto obrátily na řešení založená na umělé inteligenci. Tato pružnost je kritická pro udržení provozní efektivity, alokaci zdrojů, řízení rizik a podporu pokračující inovace. Současně zvýšená adopce umělé inteligence ještě více zdůraznila výzvy lidského rozhodování.

Problémy vznikají, když organizace činí rozhodnutí (s využitím umělé inteligence nebo jinak) bez pevného pochopení kontextu a toho, jak budou ovlivňovat jiné aspekty podnikání. Zatímco rychlost je důležitým faktorem při rozhodování, kontext je-paramount, ačkoli je snazší říci než udělat. To vede k otázce: Jak mohou podniky činit jak rychlá, tak informovaná rozhodnutí?

Vše začíná s daty. Podniky jsou si dobře vědomi klíčové role, kterou data hrají v jejich úspěchu, a přesto mnohé z nich stále zápasí s tím, aby je přetvořily v obchodní hodnotu prostřednictvím efektivní rozhodování. To je do značné míry způsobeno tím, že dobré rozhodování vyžaduje kontext, a bohužel, data s sebou nenese pochopení a plný kontext. Proto je činění rozhodnutí pouze na základě sdílených dat (bez kontextu) nepřesné a nesprávné.

Níže prozkoumáme, co brání organizacím v dosažení hodnoty v této oblasti, a jak mohou nastoupit cestu k lepšímu a rychlejšímu rozhodování v podnikání.

Získání úplného obrazu

Bývalý generální ředitel Siemens Heinrich von Pierer proslulým způsobem řekl, „Pokud by Siemens věděl, co Siemens ví, naše čísla by byla lepší,“ čímž podtrhl důležitost schopnosti organizace využít své kolektivní znalosti a know-how. Znalost je moc, a dobré rozhodování závisí na komplexním pochopení každé části podnikání, včetně toho, jak různé aspekty fungují v součinnosti a ovlivňují se navzájem. Ale s tolik dat z tolik různých systémů, aplikací, lidí a procesů je získání tohoto pochopení vysokou výzvou.

Tento nedostatek sdílených znalostí často vede k celé řadě nežádoucích situací: Organizace činí rozhodnutí příliš pomalu, což vede k promeškaným příležitostem; rozhodnutí jsou činěna v izolaci bez zohlednění následných účinků, což vede k špatným obchodním výsledkům; nebo rozhodnutí jsou činěna nepřesným způsobem, který není opakovaně proveditelný.

V některých případech může umělá inteligence ještě více zhoršit tyto výzvy, když společnosti nekriticky aplikují technologii na různé použití a očekávají, že automaticky vyřeší své obchodní problémy. To se pravděpodobně stane, když jsou AI-powereované chatboty a agenti budovány v izolaci bez kontextu a viditelnosti nezbytné pro činění správných rozhodnutí.

Povolení rychlého a informovaného rozhodování v podnikání

Bez ohledu na to, zda je cílem společnosti zvýšit spokojenost zákazníků, zvýšit výnosy nebo snížit náklady, neexistuje žádný jediný faktor, který by tyto výsledky umožnil. Místo toho je to kumulativní efekt dobrého rozhodování, který povede k pozitivním obchodním výsledkům.

Vše začíná s využitím přístupného, škálovatelného platformy, která umožňuje společnosti zachytit své kolektivní znalosti, aby lidé i systémy umělé inteligence mohli nad nimi uvažovat a činit lepší rozhodnutí. Znalostní grafy se stále více stávají základním nástrojem pro organizace, aby odhalily kontext ve svých datech.

Jak vypadá toto v praxi? Představte si maloobchodníka, který chce vědět, kolik triček by měl objednat před létem. Musí být zohledněno mnoho vysoce komplexních faktorů, aby bylo učiněno nejlepší rozhodnutí: náklady, načasování, předchozí poptávka, předpověď poptávky, kontingence dodavatelského řetězce, jak by marketing a reklama mohly ovlivnit poptávku, fyzické omezení prostoru pro kamenné obchody a další. Můžeme uvažovat nad všemi těmito aspekty a vztahy mezi nimi pomocí sdíleného kontextu, který poskytuje znalostní graf.

Tento sdílený kontext umožňuje lidem a umělé inteligenci spolupracovat na řešení komplexních rozhodnutí. Znalostní grafy mohou rychle analyzovat všechny tyto faktory, prakticky převádějí data z různých zdrojů na koncepty a logiku související s podnikáním jako celkem. A protože data nemusí být přenášena mezi různými systémy, aby znalostní graf zachytil tyto informace, mohou podniky činit rozhodnutí podstatně rychleji.

V dnešním vysoce konkurenčním prostředí si organizace nemohou dovolit činit neinformovaná obchodní rozhodnutí – a rychlost je jméno hry. Znalostní grafy jsou kritickou chybějící složkou pro odemčení moci generativní umělé inteligence, aby činila lepší, informovanější obchodní rozhodnutí.