Udnyttelse af AI og videnstrukturer til beslutningstagning i virksomheder

I dagens forretningslandskab er konkurrencen og kompleksiteten sandsynligvis større end nogensinde før: Kundernes forventninger er på et rekordhøjt niveau, og virksomhederne skal opfylde (eller overgå) disse behov, samtidig med at de skal skabe nye produkter og oplevelser, der giver forbrugerne endnu mere værdi. Samtidig er mange virksomheder ramt af ressourceskår, budgetbegrænsninger og evige forretningsudfordringer som forsinkelser i leverancekæden.

Virksomheders succes defineres af summen af de beslutninger, de træffer hver dag. Disse beslutninger (gode eller dårlige) har en kumulativ effekt og er ofte mere relaterede, end de synes at være eller behandles som. For at følge med i dette krævende og konstant ændrende miljø har virksomhederne brug for evnen til at træffe beslutninger hurtigt, og mange har vendt sig til AI-drevne løsninger for at opnå dette. Denne fleksibilitet er afgørende for at opretholde operationel effektivitet, ressourceallokering, risikostyring og støtte til fortsat innovation. Samtidig har den øgede anvendelse af AI forstærket udfordringerne i relation til menneskelig beslutningstagning.

Problemer opstår, når virksomheder træffer beslutninger (med eller uden AI) uden en solid forståelse af konteksten og hvordan de vil påvirke andre aspekter af virksomheden. Selv om hastighed er en vigtig faktor i forhold til beslutningstagning, er kontekst afgørende, selv om det er lettere sagt end gjort. Dette stiller spørgsmålet: Hvordan kan virksomheder træffe både hurtige og informerede beslutninger?

Det begynder med data. Virksomheder er meget bevidste om den nøglerolle, som data spiller i deres succes, men mange kæmper stadig med at omsætte det til forretningsværdi gennem effektiv beslutningstagning. Dette skyldes primært, at god beslutningstagning kræver kontekst, og desværre medfører data ikke selv forståelse og fuld kontekst. Derfor er det upræcist og urigtigt at træffe beslutninger udelukkende på baggrund af delt data (uden kontekst).

Nedenfor vil vi udforske, hvad der hindrer virksomheder i at realisere værdi på dette område, og hvordan de kan komme på vej til at træffe bedre og hurtigere forretningsbeslutninger.

At få det fulde billede

Tidligere Siemens CEO Heinrich von Pierer sagde berømt, “Hvis Siemens kun vidste, hvad Siemens vidste, så ville vores tal være bedre,” og understregede dermed vigtigheden af, at en virksomhed kan udnytte sin samlede viden og kompetence. Viden er magt, og at træffe gode beslutninger afhænger af at have en omfattende forståelse af alle aspekter af virksomheden, herunder hvordan forskellige dele samarbejder og påvirker hinanden. Men med så meget data til rådighed fra så mange forskellige systemer, applikationer, mennesker og processer er det en stor udfordring at opnå denne forståelse.

Manglende fælles viden fører ofte til en række uønskede situationer: Virksomheder træffer beslutninger for langsomt, hvilket resulterer i mistede muligheder; beslutninger træffes i en silo uden at tage hensyn til de efterfølgende effekter, hvilket fører til dårlige forretningsresultater; eller beslutninger træffes på en upræcis måde, der ikke kan gentages.

I visse tilfælde kan kunstig intelligens (AI) yderligere forstærke disse udfordringer, når virksomheder anvender teknologien ukritisk til forskellige brugsområder og forventer, at den automatisk løser deres forretningsproblemer. Dette er sandsynligt at ske, når AI-drevne chatbots og agenter bygges i isolation uden den kontekst og synlighed, der er nødvendig for at træffe sunde beslutninger.

At muliggøre hurtige og informerede forretningsbeslutninger i virksomheden

Uanset om et virksomheds mål er at øge kundetilfredshed, øge omsætning eller reducere omkostninger, er der ikke én enkelt drivkraft, der vil muliggøre disse resultater. I stedet er det den kumulative effekt af god beslutningstagning, der vil føre til positive forretningsresultater.

Det begynder med at anvende en tilgængelig, skalerbar platform, der giver virksomheden mulighed for at indfange sin samlede viden, så både mennesker og AI-systemer kan bruge den til at træffe bedre beslutninger. Videnstrukturer er mere og mere blevet en grundlæggende værktøj for virksomheder til at afsløre konteksten i deres data.

Hvad ser dette ud i praksis? Forestil dig en detailhandler, der vil vide, hvor mange T-shirts den skal bestille inden sommeren. En mængde komplekse faktorer skal tages i betragtning for at træffe den bedste beslutning: omkostninger, timing, tidligere efterspørgsel, forventet efterspørgsel, leverancekontingenser, hvordan marketing og reklame kan påvirke efterspørgsel, fysiske pladslimitationer for fysisk butik, og mere. Vi kan bruge den fælles kontekst, som en videnstruktur giver, til at analysere alle disse aspekter og deres relationer.

Denne fælles kontekst giver mennesker og AI mulighed for at samarbejde om at løse komplekse beslutninger. Videnstrukturer kan hurtigt analysere alle disse faktorer, og omdanne data fra forskellige kilder til begreber og logik relateret til virksomheden som helhed. Og da data ikke behøver at flyttes mellem forskellige systemer for at videnstrukturer kan indfange denne information, kan virksomheder træffe beslutninger betydeligt hurtigere.

I dagens højst konkurrencedygtige landskab kan virksomheder ikke tillade sig at træffe uinformerede forretningsbeslutninger – og hastighed er navnet på spillet. Videnstrukturer er den kritiske manglende ingrediens til at låse op for generativ AI’s kraft til at træffe bedre og mere informerede forretningsbeslutninger.

I dagens højst konkurrencedygtige landskab kan virksomheder ikke tillade sig at træffe uinformerede forretningsbeslutninger – og hastighed er navnet på spillet. Videnstrukturer er den kritiske manglende ingrediens til at låse op for generativ AI’s kraft til at træffe bedre og mere informerede forretningsbeslutninger, sådan at virksomheder kan træffe beslutninger betydeligt hurtigere.