Menggunakan AI dan Grafik Pengetahuan untuk Pengambilan Keputusan Perusahaan

Lanskap bisnis saat ini secara argumentatif lebih kompetitif dan kompleks daripada sebelumnya: Harapan pelanggan ada pada titik tertinggi dan bisnis ditugaskan untuk memenuhi (atau melebihi) kebutuhan tersebut, sambil secara bersamaan menciptakan produk dan pengalaman baru yang akan memberikan konsumen dengan nilai lebih. Pada saat yang sama, banyak organisasi terikat dengan sumber daya, menghadapi keterbatasan anggaran, dan menghadapi tantangan bisnis seperti latensi rantai pasokan.

Bisnis dan kesuksesannya didefinisikan oleh jumlah keputusan yang mereka buat setiap hari. Keputusan-keputusan ini (baik atau buruk) memiliki efek kumulatif dan seringkali lebih terkait daripada yang tampak atau diperlakukan. Untuk tetap bersaing dalam lingkungan yang menuntut dan terus berkembang ini, bisnis perlu kemampuan untuk membuat keputusan dengan cepat, dan banyak yang telah beralih ke solusi yang ditenagai AI untuk melakukannya. Kelincahan ini sangat penting untuk mempertahankan efisiensi operasional, mengalokasikan sumber daya, mengelola risiko, dan mendukung inovasi berkelanjutan. Secara bersamaan, adopsi AI yang meningkat telah memperbesar tantangan pengambilan keputusan manusia.

Masalah timbul ketika organisasi membuat keputusan (dengan menggunakan AI atau tidak) tanpa pemahaman yang solid tentang konteks dan bagaimana mereka akan mempengaruhi aspek lain dari bisnis. Sementara kecepatan adalah faktor penting dalam pengambilan keputusan, memiliki konteks adalah sangat penting, meskipun lebih mudah dikatakan daripada dilakukan. Ini memunculkan pertanyaan: Bagaimana bisnis dapat membuat keputusan yang cepat dan tepat?

Semuanya dimulai dengan data. Bisnis sangat menyadari peran kunci data dalam kesuksesan mereka, namun banyak yang masih berjuang untuk menerjemahkan data menjadi nilai bisnis melalui pengambilan keputusan yang efektif. Ini sebagian besar disebabkan oleh fakta bahwa pengambilan keputusan yang baik memerlukan konteks, dan sayangnya, data tidak membawa dengan itu pemahaman dan konteks penuh. Oleh karena itu, membuat keputusan berdasarkan data yang dibagikan (tanpa konteks) adalah tidak tepat dan tidak akurat.

Di bawah, kita akan menjelajahi apa yang menghambat organisasi dari merealisasikan nilai dalam area ini, dan bagaimana mereka dapat memulai untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih cepat.

Mendapatkan gambaran lengkap

Mantan CEO Siemens Heinrich von Pierer terkenal mengatakan, “Jika Siemens hanya tahu apa yang Siemens ketahui, maka angka-angka kami akan lebih baik,” menekankan pentingnya kemampuan organisasi untuk memanfaatkan pengetahuan dan kemampuan kolektifnya. Pengetahuan adalah kekuatan, dan membuat keputusan yang baik bergantung pada memiliki pemahaman yang komprehensif tentang setiap bagian bisnis, termasuk bagaimana berbagai aspek bekerja bersama dan mempengaruhi satu sama lain. Namun, dengan banyaknya data yang tersedia dari berbagai sistem, aplikasi, orang, dan proses, memperoleh pemahaman ini adalah tugas yang sulit.

Kurangnya pengetahuan yang dibagikan seringkali menyebabkan berbagai situasi yang tidak diinginkan: Organisasi membuat keputusan terlalu lambat, menghasilkan kesempatan yang terlewat; keputusan dibuat dalam silo tanpa mempertimbangkan efek yang timbul, menghasilkan hasil bisnis yang buruk; atau keputusan dibuat dengan cara yang tidak tepat yang tidak dapat diulangi.

Dalam beberapa kasus, kecerdasan buatan (AI) dapat memperburuk tantangan ini ketika perusahaan mengaplikasikan teknologi ini secara sembarangan ke berbagai kasus penggunaan dan mengharapkan bahwa AI akan secara otomatis memecahkan masalah bisnis mereka. Ini kemungkinan terjadi ketika chatbot dan agen AI dibangun dalam isolasi tanpa konteks dan visibilitas yang diperlukan untuk membuat keputusan yang tepat.

Mengaktifkan keputusan bisnis yang cepat dan tepat di perusahaan

Apakah tujuan perusahaan adalah untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, meningkatkan pendapatan, atau mengurangi biaya, tidak ada satu penggerak tunggal yang akan memungkinkan hasil tersebut. Sebaliknya, ini adalah efek kumulatif dari pengambilan keputusan yang baik yang akan menghasilkan hasil bisnis yang positif.

Semuanya dimulai dengan menggunakan platform yang dapat diakses, scalable yang memungkinkan perusahaan untuk menangkap pengetahuan kolektifnya sehingga baik manusia maupun sistem AI dapat berpikir dan membuat keputusan yang lebih baik. Grafik pengetahuan semakin menjadi alat dasar bagi organisasi untuk menemukan konteks dalam data mereka.

Apa yang terlihat seperti ini dalam aksi? Bayangkan sebuah pengecer yang ingin tahu berapa banyak kaus yang harus dipesan menjelang musim panas. Banyak faktor kompleks harus dipertimbangkan untuk membuat keputusan terbaik: biaya, waktu, permintaan sebelumnya, permintaan yang diprediksi, kontinjensi rantai pasokan, bagaimana pemasaran dan iklan dapat mempengaruhi permintaan, keterbatasan ruang fisik untuk toko fisik, dan lain-lain. Kita dapat berpikir tentang semua aspek dan hubungan antara menggunakan konteks yang dibagikan yang disediakan oleh grafik pengetahuan.

Konteks yang dibagikan ini memungkinkan manusia dan AI untuk berkolaborasi untuk memecahkan keputusan yang kompleks. Grafik pengetahuan dapat menganalisis semua faktor ini dengan cepat, pada dasarnya mengubah data dari sumber yang berbeda menjadi konsep dan logika yang terkait dengan bisnis secara keseluruhan. Dan karena data tidak perlu dipindahkan antara sistem yang berbeda agar grafik pengetahuan dapat menangkap informasi ini, bisnis dapat membuat keputusan secara signifikan lebih cepat.

Dalam lanskap yang sangat kompetitif saat ini, organisasi tidak dapat membiarkan diri mereka membuat keputusan bisnis yang tidak tepat — dan kecepatan adalah nama permainan. Grafik pengetahuan adalah bahan penting yang hilang untuk membuka kekuatan AI generatif untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih tepat.