एआई और नॉलेज ग्राफ का उपयोग एंटरप्राइज़ निर्णय लेने में

आज का व्यवसायिक परिदृश्य शायद पहले से अधिक प्रतिस्पर्धी और जटिल है: ग्राहकों की अपेक्षाएं अब तक के उच्चतम स्तर पर हैं और व्यवसायों को इन आवश्यकताओं को पूरा करना (या उनसे अधिक करना) होता है, साथ ही साथ नए उत्पादों और अनुभवों का निर्माण करना होता है जो उपभोक्ताओं को और अधिक मूल्य प्रदान करेंगे। 同 समय, कई संगठन संसाधनों से वंचित हैं, बजटीय प्रतिबंधों का सामना कर रहे हैं, और हमेशा मौजूद व्यवसायिक चुनौतियों जैसे कि सप्लाई चेन लेटेंसी से निपट रहे हैं।

व्यवसाय और उनकी सफलता दैनिक निर्णयों के योग से परिभाषित होते हैं। ये निर्णय (बुरे या अच्छे) एक संचयी प्रभाव डालते हैं और अक्सर अधिक संबंधित होते हैं जितना कि वे प्रतीत होते हैं या उनका इलाज किया जाता है। इस मांग वाले और不断 बदलते वातावरण में बने रहने के लिए, व्यवसायों को तेजी से निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होती है, और कई ने ऐसा करने के लिए एआई-संचालित समाधानों का उपयोग किया है। यह लचीलापन संचालन की दक्षता बनाए रखने, संसाधनों का आवंटन करने, जोखिम का प्रबंधन करने और निरंतर नवाचार का समर्थन करने के लिए महत्वपूर्ण है। साथ ही, एआई के बढ़ते उपयोग ने मानव निर्णय लेने की चुनौतियों को बढ़ा दिया है।

समस्याएं तब उत्पन्न होती हैं जब संगठन निर्णय लेते हैं (एआई या अन्यथा) बिना संदर्भ और परिप्रेक्ष्य के समझे कि वे व्यवसाय के अन्य पहलुओं पर कैसे प्रभाव डालेंगे। जबकि निर्णय लेने में गति एक महत्वपूर्ण कारक है, संदर्भ होना परमावश्यक है, हालांकि यह कहना आसान है लेकिन करना मुश्किल है। यह सवाल उठता है: व्यवसाय तेजी से और सूचित निर्णय कैसे ले सकते हैं?

यह सभी डेटा से शुरू होता है। व्यवसाय इस बात से अच्छी तरह वाकिफ हैं कि डेटा उनकी सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, फिर भी कई अभी भी इसका व्यवसायिक मूल्य में अनुवाद करने के लिए संघर्ष करते हैं जो प्रभावी निर्णय लेने से आता है। यह मुख्य रूप से इसलिए है क्योंकि अच्छे निर्णय लेने के लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है, और दुर्भाग्य से, डेटा में समझ और पूर्ण संदर्भ नहीं होता है। इसलिए, शुद्ध डेटा (संदर्भ के बिना) पर आधारित निर्णय लेना असटीक और गलत है।

नीचे, हम उन कारकों का अन्वेषण करेंगे जो संगठनों को इस क्षेत्र में मूल्य को समझने से रोक रहे हैं, और वे बेहतर, तेज़ व्यवसायिक निर्णय लेने के मार्ग पर कैसे जा सकते हैं।

पूरी तस्वीर प्राप्त करना

पूर्व सीमेंस सीईओ हेनरिक वॉन पियरर ने प्रसिद्ध रूप से कहा, “यदि सीमेंस को पता होता कि सीमेंस क्या जानता है, तो हमारे नंबर बेहतर होंगे,” जो एक संगठन की अपने सामूहिक ज्ञान और ज्ञान का उपयोग करने की क्षमता के महत्व पर जोर देता है। ज्ञान शक्ति है, और अच्छे निर्णय लेने के लिए व्यवसाय के हर हिस्से की व्यापक समझ होना आवश्यक है, जिसमें विभिन्न पहलुओं के कैसे एक साथ काम करना और एक दूसरे को प्रभावित करना शामिल है। लेकिन इतने सारे अलग-अलग सिस्टम, एप्लिकेशन, लोगों और प्रक्रियाओं से इतना डेटा उपलब्ध होने के साथ, इस समझ को प्राप्त करना एक बड़ा काम है।

इस साझा ज्ञान की कमी अक्सर कई अवांछित स्थितियों की ओर ले जाती है: संगठन धीमी गति से निर्णय लेते हैं, जिससे अवसर चूक जाते हैं; निर्णय सिलो में लिए जाते हैं जो परिप्रेक्ष्य के बिना होते हैं, जिससे खराब व्यवसायिक परिणाम होते हैं; या निर्णय असटीक तरीके से लिए जाते हैं जो दोहराए नहीं जा सकते।

कुछ मामलों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इन चुनौतियों को और बढ़ा सकती है जब कंपनियां प्रौद्योगिकी को विभिन्न उपयोग के मामलों में लागू करती हैं और इसे स्वचालित रूप से अपनी व्यवसायिक समस्याओं का समाधान करने की अपेक्षा करती हैं। यह तब होने की संभावना है जब एआई-संचालित चैटबॉट और एजेंट संदर्भ और दृश्यता के बिना बनाए जाते हैं जो सsound निर्णय लेने के लिए आवश्यक होते हैं।

एंटरप्राइज़ में तेज़ और सूचित व्यवसायिक निर्णयों को सक्षम करना

चाहे किसी कंपनी का लक्ष्य ग्राहक संतुष्टि बढ़ाना हो, राजस्व बढ़ाना हो, या लागत कम करना हो, कोई एकल चालक नहीं है जो इन परिणामों को सक्षम करेगा। इसके बजाय, यह अच्छे निर्णय लेने का संचयी प्रभाव है जो सकारात्मक व्यवसायिक परिणाम देगा।

यह एक दृष्टिकोण योग्य, मापनीय मंच का उपयोग करने से शुरू होता है जो कंपनी को अपने सामूहिक ज्ञान को कैप्चर करने की अनुमति देता है ताकि मानव और एआई प्रणाली दोनों इस पर कारण कर सकें और बेहतर निर्णय ले सकें। नॉलेज ग्राफ़ व्यवसायिक संदर्भ को उजागर करने के लिए संगठनों के लिए एक मूलभूत उपकरण बनते जा रहे हैं।

यह क्या दिखता है जब यह कार्रवाई में है? कल्पना कीजिए कि एक रिटेलर जानना चाहता है कि वह गर्मियों की शुरुआत में कितनी टी-शर्ट ऑर्डर करनी चाहिए। कई जटिल कारकों पर विचार करना होगा ताकि सबसे अच्छा निर्णय लिया जा सके: लागत, समय, पिछली मांग, अनुमानित मांग, आपूर्ति श्रृंखला की संभावनाएं, विपणन और विज्ञापन कैसे मांग को प्रभावित कर सकते हैं, भौतिक स्थान की सीमाएं ब्रिक-एंड-मोर्टार स्टोर के लिए, और अधिक। हम नॉलेज ग्राफ़ द्वारा प्रदान किए गए साझा संदर्भ पर इन सभी पहलुओं और उनके बीच संबंधों पर कारण कर सकते हैं।

यह साझा संदर्भ मानवों और एआई को जटिल निर्णयों का समाधान करने के लिए सहयोग करने की अनुमति देता है। नॉलेज ग्राफ़ तेजी से इन सभी कारकों का विश्लेषण कर सकते हैं, मूल रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा को व्यवसाय के संपूर्ण संबंध में अवधारणाओं और तर्क में बदल देते हैं। और चूंकि डेटा को अलग-अलग सिस्टम के बीच ले जाने की आवश्यकता नहीं है ताकि नॉलेज ग्राफ़ इस जानकारी को कैप्चर कर सके, व्यवसाय तेजी से निर्णय ले सकते हैं।

आज के उच्च प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में, संगठनों के पास गलत सूचित व्यवसायिक निर्णय लेने का विलास नहीं है—और गति खेल का नाम है। नॉलेज ग्राफ़ उत्पन्न एआई की शक्ति को बेहतर, अधिक सूचित व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए अनलॉक करने के लिए महत्वपूर्ण लापता सामग्री हैं।