Exploiter l’IA et les graphes de connaissances pour la prise de décision dans l’entreprise

Le paysage commercial d’aujourd’hui est sans doute plus compétitif et complexe que jamais auparavant : les attentes des clients sont à un niveau sans précédent et les entreprises sont chargées de répondre (ou de dépasser) ces besoins, tout en créant de nouveaux produits et expériences qui offriront aux consommateurs encore plus de valeur. Dans le même temps, de nombreuses organisations sont limitées par les ressources, confrontées à des contraintes budgétaires et aux défis commerciaux constants tels que la latence de la chaîne d’approvisionnement.

Les entreprises et leur succès sont définis par la somme des décisions qu’elles prennent chaque jour. Ces décisions (bonnes ou mauvaises) ont un effet cumulatif et sont souvent plus liées qu’elles ne le semblent ou ne sont traitées. Pour rester compétitives dans cet environnement exigeant et en constante évolution, les entreprises ont besoin de la capacité de prendre des décisions rapidement, et de nombreuses entreprises se sont tournées vers des solutions alimentées par l’IA pour y parvenir. Cette agilité est cruciale pour maintenir l’efficacité opérationnelle, allouer les ressources, gérer les risques et soutenir l’innovation continue. Dans le même temps, l’adoption accrue de l’IA a exacerbé les défis de la prise de décision humaine.

Des problèmes surgissent lorsque les organisations prennent des décisions (en utilisant l’IA ou non) sans une compréhension solide du contexte et de la manière dont elles auront un impact sur d’autres aspects de l’entreprise. Même si la rapidité est un facteur important dans la prise de décision, avoir un contexte est primordial, bien que plus facile à dire qu’à faire. Cela soulève la question : Comment les entreprises peuvent-elles prendre des décisions à la fois rapides et éclairées ?

Tout commence avec les données. Les entreprises sont parfaitement conscientes du rôle clé que les données jouent dans leur succès, mais de nombreuses entreprises ont encore du mal à les traduire en valeur commerciale grâce à une prise de décision efficace. Cela est principalement dû au fait que la prise de bonne décision nécessite un contexte, et malheureusement, les données ne comportent pas en elles-mêmes une compréhension et un contexte complet. Par conséquent, prendre des décisions basées uniquement sur des données partagées (sans contexte) est imprécis et inexact.

Ci-dessous, nous allons explorer ce qui empêche les organisations de réaliser de la valeur dans ce domaine et comment elles peuvent se mettre sur la voie de prendre de meilleures décisions commerciales plus rapides.

Getting the full picture

L’ancien PDG de Siemens, Heinrich von Pierer, a déclaré : « Si Siemens savait seulement ce que Siemens sait, alors nos chiffres seraient meilleurs », soulignant l’importance de la capacité d’une organisation à exploiter ses connaissances et son savoir-faire collectifs. Les connaissances sont le pouvoir, et prendre de bonnes décisions dépend de la compréhension complète de chaque partie de l’entreprise, y compris de la manière dont les différents aspects fonctionnent en harmonie et ont un impact les uns sur les autres. Mais avec autant de données disponibles à partir de nombreux systèmes, applications, personnes et processus différents, acquérir cette compréhension est une tâche de taille.

Ce manque de connaissances partagées conduit souvent à une série de situations indésirables : les organisations prennent des décisions trop lentement, ce qui entraîne des opportunités manquées ; les décisions sont prises dans un silo sans tenir compte des effets d’entraînement, ce qui conduit à de mauvais résultats commerciaux ; ou les décisions sont prises de manière imprécise et ne sont pas reproductibles.

Dans certains cas, l’intelligence artificielle (IA) peut aggraver ces défis lorsque les entreprises appliquent indistinctement la technologie à différents cas d’utilisation et s’attendent à ce qu’elle résolve automatiquement leurs problèmes commerciaux. Cela est susceptible de se produire lorsque des chatbots et des agents alimentés par l’IA sont construits en isolation sans le contexte et la visibilité nécessaires pour prendre des décisions judicieuses.

Enabling fast and informed business decisions in the enterprise

Que l’objectif d’une entreprise soit d’augmenter la satisfaction client, d’augmenter les revenus ou de réduire les coûts, il n’y a pas de seul facteur qui permettra d’obtenir ces résultats. Au lieu de cela, c’est l’effet cumulatif de la prise de bonne décision qui donnera lieu à des résultats commerciaux positifs.

Tout commence par l’utilisation d’une plate-forme abordable et évolutivité qui permet à l’entreprise de capturer ses connaissances collectives afin que les humains et les systèmes d’IA puissent raisonner et prendre de meilleures décisions. Les graphes de connaissances deviennent de plus en plus un outil fondamental pour les organisations pour découvrir le contexte dans leurs données.

Comment cela se présente-t-il dans la pratique ? Imaginez un détaillant qui souhaite savoir combien de T-shirts il doit commander pour l’été. De nombreux facteurs complexes doivent être pris en compte pour prendre la meilleure décision : coût, timing, demande passée, demande prévue, contingences de la chaîne d’approvisionnement, impact potentiel du marketing et de la publicité sur la demande, limitations d’espace physique pour les magasins en magasin, etc. Nous pouvons raisonner sur tous ces aspects et les relations entre eux en utilisant le contexte partagé fourni par un graphique de connaissances.

Ce contexte partagé permet aux humains et à l’IA de collaborer pour résoudre des décisions complexes. Les graphes de connaissances peuvent analyser rapidement tous ces facteurs, transformant essentiellement les données de sources disparates en concepts et logique liés à l’entreprise dans son ensemble. Et comme les données n’ont pas besoin de se déplacer entre les différents systèmes pour que le graphique de connaissances capture ces informations, les entreprises peuvent prendre des décisions beaucoup plus rapidement.

Dans le paysage concurrentiel d’aujourd’hui, les organisations ne peuvent pas se permettre de prendre des décisions commerciales mal informées – et la rapidité est le nom du jeu. Les graphes de connaissances sont l’ingrédient manquant critique pour débloquer le pouvoir de l’IA générative pour prendre de meilleures décisions commerciales éclairées.