AI와 지식 그래프를 활용한 기업 의사 결정

오늘날의 비즈니스 환경은 이전과 비교할 수 없을 정도로 경쟁적이고 복잡합니다. 고객의 기대는 전례 없는 수준에 달하고 있으며, 기업은 이러한 기대를 충족시키거나 초과하는 동시에 소비자에게 더 많은 가치를 제공할 수 있는 새로운 제품과 경험을 창출해야 합니다.同時에, 많은 기업은 자원 부족에 시달리고 있으며, 예산 제약과 공급망 지연과 같은 비즈니스 도전 과제에 직면해 있습니다.

기업의 성공은 일일이 내리는 결정의 총합으로 정의됩니다. 이러한 결정(좋은 결정이나 나쁜 결정)은 누적 효과를 가지며, 서로 관련이 있거나 처리되는 경우보다 더 관련이 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해, 기업은 빠르게 결정할 수 있는 능력이 필요합니다. 많은 기업은 이러한 민첩성을 달성하기 위해 AI 기반 솔루션을 도입했습니다. 이러한 민첩성은 운영 효율성을 유지하고, 자원을 할당하고, 위험을 관리하며, 지속적인 혁신을 지원하는 데 중요합니다. 동시에, AI의 도입은 인간의 의사 결정의 도전을 더욱 가중시켰습니다.

기업이 AI를 사용하거나 사용하지 않고 결정할 때, 맥락과 결정이 비즈니스 다른 측면에 미칠 영향에 대한 견해가 없으면 문제가 발생합니다. 결정할 때 속도는 중요한 요소이지만, 맥락을 이해하는 것은 더 중요합니다. 그러나 이러한 맥락을 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 따라서, 기업은 빠르고 정보에 기반한 결정할 수 있는 방법은 무엇일까요?

모든 것은 데이터에서 시작됩니다. 기업은 데이터가 성공에 중요한 역할을 하는 것을 잘 알고 있습니다. 그러나 많은 기업은 데이터를 효과적으로 의사 결정으로 번역하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 좋은 의사 결정이 맥락을 필요로 하기 때문입니다. 불행히도, 데이터는 맥락이나 이해를 제공하지 않습니다. 따라서, 맥락 없이 공유된 데이터만으로 결정하면 부정확합니다.

아래에서, 우리는 이러한 가치를 실현하지 못하는 기업의障害를 살펴보고, 더 나은 비즈니스 결정에 대한 길을 찾는 방법을探구하겠습니다.

전체 그림을 보는 것

전임 시멘스 CEO인 하인리히 폰 피에러는 “시멘스가 시멘스가 알고 있는 것을 모두 알고 있다면, 우리의 숫자는 더 좋을 것입니다”라고 말했습니다. 이는 조직이 집단 지식과 노하우를 활용하는 능力的 중요성을 강조합니다. 지식은 권력이며, 좋은 결정은 비즈니스의 모든 부분에 대한 포괄적인 이해에 달려 있습니다. 그러나 다양한 시스템, 애플리케이션, 사람, 프로세스에서 많은 데이터가 생성되므로, 이러한 이해를 얻는 것은 어려운 일입니다.

이러한 공유 지식의 부족은 다양한 불량한 상황으로 이어집니다. 기업은 결정이 너무 느려서 기회를 잃을 수 있습니다. 결정은 다른 영향을 고려하지 않고 고립된 상황에서 이루어지므로, 나쁨 비즈니스 결과를 초래할 수 있습니다. 결정은 반복할 수 없는 방식으로 이루어집니다.

일부 경우, AI는 이러한 도전을 더욱 가중시킬 수 있습니다. 기업이 기술을 다양한 사용 사례에 무분별하게 적용하고, 자동으로 비즈니스 문제를 해결하기를 기대할 때, 이러한 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 AI 기반 채팅봇과 에이전트가 맥락과 가시성이 없으면 올바른 결정할 수 없을 때 발생합니다.

기업에서 빠르고 정보에 기반한 의사 결정 가능하게 하기

기업의 목표는 고객 만족도를 높이거나, 수익을 증가시키거나, 비용을 줄이는 것일 수 있습니다. 이러한 결과를 달성하는 데는 단일한 동인이 아니라, 좋은 의사 결정의 누적 효과가 필요합니다.

모든 것은 접근성이 용이하고 확장 가능한 플랫폼을 활용하여, 기업이 집단 지식을 캡처할 수 있도록 하는데 시작됩니다. 이를 통해, 인간과 AI 시스템 모두가 이를 이유로하고, 더 나은 결정할 수 있습니다. 지식 그래프는 데이터에 포함된 맥락을 발견하기 위한 조직의 기본 도구가 되고 있습니다.

이것은 실제로 어떻게 작동할까요? 여름을 준비하면서, 얼마나 많은 티셔츠를 주문해야 할지 알고 싶은 소매업체를 상상해 보십시오. 최상의 결정에 도달하기 위해 고려해야 할 요소는 많습니다. 비용, 타이밍, 과거 수요, 예측 수요, 공급망 예비 계획, 마케팅 및 광고가 수요에 미칠 영향, 실제 매장의 물리적 공간 제한 등입니다. 지식 그래프가 제공하는 공유 맥락을 사용하여, 이러한 모든 요소와 관계를 이유로할 수 있습니다.

이러한 공유 맥락을 통해, 인간과 AI가 복잡한 결정에 협력할 수 있습니다. 지식 그래프는 이러한 모든 요소를 신속하게 분석할 수 있으며, 이는 본질적으로 다양한 출처의 데이터를 비즈니스 전체와 관련된 개념과 논리로 변환합니다. 또한, 지식 그래프가 이러한 정보를 캡처하기 위해 데이터가 다른 시스템 사이를 이동할 필요가 없기 때문에, 기업은 결정할 수 있습니다.

오늘날의 경쟁적인 환경에서, 기업은 정보에 기반하지 않은 비즈니스 결정의 여유가 없습니다. 속도는 게임의 이름입니다. 지식 그래프는 생성적 AI의 힘을 발휘하여 더 나은, 더 информ된 비즈니스 결정에 도달하는 데 필요한 중요한 요소입니다.