Využití umělé inteligence a znalostních grafů pro rozhodování v podnikání

Dnešní obchodní prostředí je zřejmě více konkurenční a složitější než kdykoli předtím: Očekávání zákazníků jsou na historicky nejvyšší úrovni a podniky jsou povinny tyto potřeby splnit (nebo dokonce překročit), 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 takto považována. Aby podniky mohly držet krok v tomto náročném a neustále se vyvíjejícím prostředí, potřebují schopnost činit rozhodnutí rychle, a mnoho z nich se proto obrátilo na řešení poháněná umělou inteligencí. Tato agilita je zásadní pro udržení provozní efektivity, alokaci zdrojů, řízení rizik a podporu pokračující inovace. Současně však zvýšená adopce umělé inteligence zvýraznila 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 zásadní, byť je snazší to říci než udělat. To vede k otázce: Jak mohou podniky činit rozhodnutí, která jsou zároveň rychlá a informovaná?

Vše začíná s daty. Podniky jsou si dobře vědomi klíčové role dat, které 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 činění rozhodnutí založených pouze na sdílených datech (bez kontextu) je nepřesné a nesprávné.

Níže prozkoumáme, co brání organizacím v tom, aby realizovaly hodnotu v této oblasti, a jak mohou nastoupit cestu k činění lepších, rychlejších obchodních rozhodnutí.

Získání úplného obrazu

Bývalý generální ředitel Siemens Heinrich von Pierer proslul tím, že 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 činění dobrých rozhodnutí závisí na komplexním pochopení každé části podnikání, včetně toho, jak různé aspekty fungují v souladu a vzájemně se ovlivňují. Ale s tolik dat dostupných z tolik různých systémů, aplikací, lidí a procesů je získání tohoto pochopení obtížným úkolem.

Tento nedostatek sdílených znalostí často vede k celé řadě nežádoucích situací: Organizace činí rozhodnutí příliš pomalu, v důsledku čehož jsou zmeškány příležitosti; rozhodnutí jsou činěna v izolaci bez zohlednění efektů, které se rozlévají, vedoucích k špatným obchodním výsledkům; nebo rozhodnutí jsou činěna nepřesným způsobem, který není opakovaně proveditelný.

V některých případech může umělá inteligence dále 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 umělá inteligence poháněná chatboty a agenti postaveny v izolaci bez kontextu a viditelnosti nezbytné pro činění správných rozhodnutí.

Povolení rychlých a informovaných obchodních rozhodnutí v podniku

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 společnosti umožňuje 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 marketing a reklama mohou ovlivnit poptávku, fyzické prostorové omezení 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 složitých 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 jelikož data nemusí být přenášena mezi různými systémy, aby znalostní graf zachytil tyto informace, podniky mohou činit rozhodnutí mnohem rychleji.

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