Udnyttelse af AI og videnstrukturer til virksomhedsbeslutninger

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 skaber nye produkter og oplevelser, der giver forbrugerne endnu mere værdi. Samtidig er mange organisationer ramt af ressourceskår, kæmper med budgetbegrænsninger og håndterer evige forretningsudfordringer som forsyningskædeforsinkelser.

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. For at følge med i denne krævende og konstant udviklende omgangskreds har virksomhederne brug for evnen til at træffe beslutninger hurtigt, og mange har vendt sig til AI-drevne løsninger for at gøre det. Denne agility er afgørende for at opretholde operativ effektivitet, allokerer ressourcer, håndterer risici og støtter fortsat innovation. Samtidig har den øgede anvendelse af AI forstærket udfordringerne i relation til menneskelig beslutningstagning.

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

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

Nedenfor vil vi udforske, hvad der hindrer organisationer 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 ved, så ville vores tal være bedre,” og understregede dermed vigtigheden af, at en organisation kan udnytte sin samlede viden og kompetence. Viden er magt, og at træffe gode beslutninger afhænger af at have en omfattende forståelse af hver enkelt del af virksomheden, herunder hvordan forskellige aspekter fungerer i samspil 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.

Mangel på delt viden fører ofte til en række uønskede situationer: Organisationer 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 ureflekteret anvender teknologien 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.

Muliggørelse af hurtige og informerede forretningsbeslutninger i virksomheden

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

Det begynder alt med at anvende en tilgængelig, skalerbar platform, der tillader virksomheden at fange 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 organisationer til at afsløre konteksten i deres data.

Hvad ser det ud til i praksis? Forestil dig en detailhandler, der ønsker at vide, hvor mange T-shirts den skal bestille inden sommeren. En mængde meget komplekse faktorer skal tages i betragtning for at træffe den bedste beslutning: omkostninger, timing, tidligere efterspørgsel, forventet efterspørgsel, forsyningskædekontingenser, hvordan marketing og reklame kan påvirke efterspørgsel, fysiske pladslimitationer for fysiske butikker og mere. Vi kan bruge alle disse aspekter og relationerne mellem dem med den fælles kontekst, en videnstruktur giver.

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

I dagens højtkonkurrerende landskab kan organisationer ikke tillade sig at træffe uinformerede forretningsbeslutninger – og hastighed er navnet på spillet. Videnstrukturer er den kritiske manglende ingrediens til at låse kraften i generativ AI til at træffe bedre og mere informerede forretningsbeslutninger.