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

El panorama empresarial actual es, sin duda, más competitivo y complejo que nunca: las expectativas de los clientes están en un máximo histórico y las empresas están obligadas a satisfacer (o superar) esas necesidades, al mismo tiempo que crean nuevos productos y experiencias que brindarán a los consumidores aún más valor. Al mismo tiempo, muchas organizaciones están limitadas por los recursos, luchan con restricciones presupuestarias y lidian con desafíos comerciales siempre presentes como la latencia de la cadena de suministro.

El éxito de las empresas y sus decisiones están definidos 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 AI 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 AI ha exagerado los desafíos de la toma de decisiones humanas.

Surgen problemas cuando las organizaciones toman decisiones (utilizando AI o no) sin una comprensión sólida del contexto y cómo afectarán otros aspectos del negocio. Si bien la velocidad es un factor importante en la toma de decisiones, tener contexto es fundamental, aunque es más fácil decirlo que hacerlo. 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 juegan 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 informadas 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 está impidiendo que las organizaciones obtengan valor en este área y cómo pueden encaminarse hacia la toma de mejores y más rápidas decisiones comerciales.

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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 y saber colectivo. El conocimiento es poder, y tomar buenas decisiones depende de tener una comprensión integral de cada parte del negocio, incluyendo cómo funcionan las diferentes facetas en unión y se afectan entre sí. Pero con tantos datos disponibles de tantos sistemas, aplicaciones, personas y procesos diferentes, obtener 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 silo sin considerar los efectos secundarios, lo que lleva a malos resultados comerciales; o se toman decisiones de manera imprecisa que no se pueden repetir.

En algunos casos, la inteligencia artificial (AI) 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 comerciales. Esto es probable que suceda cuando se crean chatbots y agentes de AI en aislamiento sin el contexto y la visibilidad necesarios para tomar decisiones sólidas.

Habilitando decisiones comerciales rápidas e informadas en la empresa

Ya sea que el objetivo de una empresa sea aumentar la satisfacción del cliente, aumentar los ingresos o reducir los costos, no hay un solo factor que permita lograr esos resultados. En cambio, es el efecto acumulado de la toma de buenas decisiones lo que producirá resultados comerciales 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 AI 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 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 a la AI colaborar para resolver decisiones complejas. Los grafos de conocimiento pueden analizar rápidamente todos estos factores, convirtiendo esencialmente 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 de manera significativamente más rápida.

En el panorama competitivo actual, las organizaciones no pueden permitirse tomar decisiones comerciales 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 AI generativa para tomar mejores y más informadas decisiones comerciales.