Sfruttare l’AI e i grafi della conoscenza per la presa di decisioni aziendale

Il panorama aziendale odierno è probabilmente più competitivo e complesso che mai: le aspettative dei clienti sono ai massimi livelli e le aziende sono tenute a soddisfare (o superare) tali esigenze, creando allo stesso tempo nuovi prodotti ed esperienze che forniranno ai consumatori ancora più valore. Allo stesso tempo, molte organizzazioni sono a corto di risorse, lottano con vincoli di bilancio e affrontano sfide aziendali sempre presenti come la latenza della catena di approvvigionamento.

Le aziende e il loro successo sono definiti dalla somma delle decisioni che prendono ogni giorno. Queste decisioni (buone o cattive) hanno un effetto cumulativo e sono spesso più correlate di quanto sembrino o siano trattate. Per stare al passo in questo ambiente esigente e in costante evoluzione, le aziende devono essere in grado di prendere decisioni rapidamente e molte hanno fatto ricorso a soluzioni alimentate da AI per farlo. Questa agilità è fondamentale per mantenere l’efficienza operativa, allocare risorse, gestire il rischio e sostenere l’innovazione continua. Allo stesso tempo, l’aumento dell’adozione dell’AI ha esagerato le sfide della presa di decisioni umana.

Sorgono problemi quando le organizzazioni prendono decisioni (sfruttando l’AI o meno) senza una solida comprensione del contesto e di come esse impatteranno altri aspetti dell’azienda. Se la velocità è un fattore importante quando si tratta di prendere decisioni, avere il contesto è fondamentale, anche se più facile a dirsi che a farsi. Ciò solleva la domanda: come possono le aziende prendere decisioni sia veloci che informate?

Tutto inizia con i dati. Le aziende sono acutamente consapevoli del ruolo chiave che i dati svolgono nel loro successo, eppure molte ancora lottano per tradurre i dati in valore aziendale attraverso una presa di decisioni efficace. Ciò è dovuto principalmente al fatto che una buona presa di decisioni richiede contesto, e purtroppo i dati non portano con sé comprensione e contesto completo. Pertanto, prendere decisioni basate esclusivamente sui dati condivisi (senza contesto) è impreciso e inaccurato.

Di seguito, esploreremo cosa sta inibendo le organizzazioni dal realizzare valore in questo settore e come possono intraprendere la strada per prendere decisioni aziendali migliori e più rapide.

Ottenere l’intero quadro

L’ex CEO di Siemens Heinrich von Pierer ha detto famosamente, “Se Siemens sapesse solo cosa sa Siemens, allora i nostri numeri sarebbero migliori,” sottolineando l’importanza della capacità di un’organizzazione di sfruttare la sua conoscenza collettiva e il suo sapere. La conoscenza è potere e prendere buone decisioni dipende dall’avere una comprensione completa di ogni parte dell’azienda, compreso come i diversi aspetti funzionano in unione e si influenzano a vicenda. Ma con così tanti dati disponibili da così tanti sistemi, applicazioni, persone e processi diversi, ottenere questa comprensione è un ordine difficile da eseguire.

Questa mancanza di conoscenza condivisa spesso porta a una serie di situazioni indesiderabili: le organizzazioni prendono decisioni troppo lentamente, risultando in opportunità perse; le decisioni vengono prese in un silo senza considerare gli effetti a catena, portando a risultati aziendali scadenti; o le decisioni vengono prese in modo impreciso che non è ripetibile.

In alcuni casi, l’intelligenza artificiale (AI) può ulteriormente aggravare queste sfide quando le aziende applicano indiscriminatamente la tecnologia a diversi casi d’uso e si aspettano che essa risolva automaticamente i loro problemi aziendali. Ciò è probabile quando chatbot e agenti alimentati da AI vengono costruiti in isolamento senza il contesto e la visibilità necessari per prendere decisioni sensate.

Abilitare decisioni aziendali rapide e informate nell’impresa

Che l’obiettivo di un’azienda sia aumentare la soddisfazione del cliente, aumentare i ricavi o ridurre i costi, non c’è un singolo driver che consentirà tali risultati. Invece, è l’effetto cumulativo della buona presa di decisioni che produrrà risultati aziendali positivi.

Tutto inizia con l’utilizzo di un approccio accessibile e scalabile che consenta all’azienda di catturare la sua conoscenza collettiva in modo che sia gli esseri umani che i sistemi AI possano ragionare su di essa e prendere decisioni migliori. I grafi della conoscenza stanno diventando sempre più uno strumento fondamentale per le organizzazioni per scoprire il contesto all’interno dei loro dati.

Come si presenta ciò nella pratica? Immagina un dettagliante che vuole sapere quanti maglioni dovrebbe ordinare in vista dell’estate. Una moltitudine di fattori altamente complessi devono essere considerati per prendere la migliore decisione: costo, tempistica, domanda passata, domanda prevista, contingenti della catena di approvvigionamento, come il marketing e la pubblicità potrebbero influenzare la domanda, limitazioni di spazio fisico per i negozi fisici e altro ancora. Possiamo ragionare su tutti questi aspetti e le relazioni tra loro utilizzando il contesto condiviso fornito da un grafo della conoscenza.

Questo contesto condiviso consente agli esseri umani e all’AI di collaborare per risolvere decisioni complesse. I grafi della conoscenza possono analizzare rapidamente tutti questi fattori, trasformando essenzialmente i dati da fonti disparate in concetti e logica relativi all’intera azienda. E poiché i dati non devono essere spostati tra diversi sistemi affinché il grafo della conoscenza catturi queste informazioni, le aziende possono prendere decisioni in modo significativamente più rapido.

Nel panorama competitivo odierno, le organizzazioni non possono permettersi di prendere decisioni aziendali mal informate – e la velocità è il nome del gioco. I grafi della conoscenza sono l’ingrediente critico mancante per sbloccare il potere dell’AI generativa per prendere decisioni aziendali migliori e più informate.