Aprovechando el potencial de la IA y los grafos de conocimiento para la toma de decisiones empresariales

El panorama empresarial actual es probablemente más competitivo y complejo que nunca antes: las expectativas de los clientes están en un máximo histórico y las empresas deben satisfacer (o superar) esas necesidades, al mismo tiempo que crean nuevos productos y experiencias que brinden a los consumidores aún más valor. Al mismo tiempo, muchas organizaciones están limitadas por los recursos, luchan con restricciones presupuestarias y enfrentan desafíos empresariales constantes como la latencia de la cadena de suministro.

Las empresas y su éxito se definen por la suma de las decisiones que toman todos los días. Estas decisiones (buenas o malas) tienen un efecto acumulado y a menudo están más relacionadas de lo que parecen o se tratan. Para mantenerse al día en este entorno exigente y en constante evolución, las empresas necesitan la capacidad de tomar decisiones rápidamente, y muchas han recurrido a soluciones impulsadas por IA para hacerlo. Esta agilidad es fundamental para mantener la eficiencia operativa, asignar recursos, gestionar riesgos y apoyar la innovación continua. Al mismo tiempo, la adopción creciente de la IA ha exacerbado los desafíos de la toma de decisiones humanas.

Surgen problemas cuando las organizaciones toman decisiones (utilizando la IA o no) sin una comprensión sólida del contexto y cómo afectarán otros aspectos del negocio. Si bien la velocidad es un factor importante a la hora de tomar decisiones, tener contexto es fundamental, aunque más fácil de decir que de hacer. Esto plantea la pregunta: ¿cómo pueden las empresas tomar decisiones rápidas y fundamentadas?

Todo comienza con los datos. Las empresas son conscientes del papel clave que los datos desempeñan en su éxito, sin embargo, muchas todavía luchan por traducirlos en valor empresarial a través de una toma de decisiones efectiva. Esto se debe en gran medida a que la toma de decisiones requiere contexto, y desafortunadamente, los datos no llevan consigo la comprensión y el contexto completo. Por lo tanto, tomar decisiones basadas únicamente en datos compartidos (sin contexto) es impreciso e inexacto.

A continuación, exploraremos qué impide que las organizaciones obtengan valor en este área y cómo pueden encaminarse hacia la toma de mejores decisiones empresariales más rápidas.

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El ex CEO de Siemens Heinrich von Pierer dijo famosamente, “Si Siemens solo supiera lo que Siemens sabe, entonces nuestros números serían mejores,” subrayando la importancia de la capacidad de una organización para aprovechar su conocimiento colectivo y saber cómo. El conocimiento es poder, y tomar buenas decisiones depende de tener una comprensión integral de cada parte del negocio, incluyendo cómo funcionan juntas y se afectan mutuamente las diferentes facetas. Pero con tantos datos disponibles de tantos sistemas, aplicaciones, personas y procesos diferentes, lograr esta comprensión es una tarea difícil.

Esta falta de conocimiento compartido a menudo conduce a una serie de situaciones indeseables: las organizaciones toman decisiones demasiado lentamente, lo que resulta en oportunidades perdidas; se toman decisiones en un vacío sin considerar los efectos secundarios, lo que lleva a malos resultados empresariales; o se toman decisiones de manera imprecisa que no se pueden repetir.

En algunos casos, la inteligencia artificial (IA) puede agravar aún más estos desafíos cuando las empresas aplican indiscriminadamente la tecnología a diferentes casos de uso y esperan que resuelva automáticamente sus problemas empresariales. Esto es probable que suceda cuando se construyen chatbots y agentes impulsados por IA en aislamiento sin el contexto y la visibilidad necesarios para tomar decisiones sólidas.

Habilitando decisiones empresariales rápidas y fundamentadas en la empresa

Ya sea que el objetivo de una empresa sea aumentar la satisfacción del cliente, impulsar los ingresos o reducir los costos, no hay un solo factor que permita lograr esos resultados. En lugar de eso, es el efecto acumulado de la toma de decisiones sólidas lo que dará lugar a resultados empresariales positivos.

Todo comienza con la utilización de una plataforma accesible y escalable que permita a la empresa capturar su conocimiento colectivo para que tanto los humanos como los sistemas de IA puedan razonar sobre él y tomar mejores decisiones. Los grafos de conocimiento se están convirtiendo cada vez más en una herramienta fundamental para que las organizaciones descubran el contexto dentro de sus datos.

¿Cómo se ve esto en la práctica? Imagina a un minorista que quiere saber cuántas camisetas debe pedir antes del verano. Deben considerarse una multitud de factores complejos para tomar la mejor decisión: costo, tiempo, demanda pasada, demanda prevista, contingencias de la cadena de suministro, cómo el marketing y la publicidad podrían afectar la demanda, limitaciones de espacio físico para las tiendas físicas, y más. Podemos razonar sobre todos estos aspectos y las relaciones entre ellos utilizando el contexto compartido que proporciona un grafo de conocimiento.

Este contexto compartido permite a los humanos y la IA colaborar para resolver decisiones complejas. Los grafos de conocimiento pueden analizar rápidamente todos estos factores, convirtiendo básicamente los datos de fuentes dispares en conceptos y lógica relacionados con el negocio en su conjunto. Y como los datos no necesitan moverse entre diferentes sistemas para que el grafo de conocimiento capture esta información, las empresas pueden tomar decisiones significativamente más rápido.

En el panorama competitivo actual, las organizaciones no pueden permitirse tomar decisiones empresariales mal informadas, y la velocidad es el nombre del juego. Los grafos de conocimiento son el ingrediente crítico que falta para desbloquear el poder de la IA generativa y tomar decisiones empresariales mejores y más informadas.