AI와 지식 그래프를 활용한 기업 의사 결정

오늘날의 비즈니스 환경은 이전보다 더 경쟁적이고 복잡한 것으로 여겨진다. 고객의 기대는 전례 없는 수준에 도달했으며, 기업은 이러한 nhu cầu를 충족시키거나 초과하는 동시에 고객에게 더 많은 가치를 제공할 새로운 제품과 경험을 창출해야 한다.同時에, 많은 조직은 자원에 구애받고, 예산 제약에 직면하며, 공급망 지연과 같은 영업상의 挑戰을 겪고 있다.

기업과 그들의 성공은 매일 내리는 결정의 총합으로 정의된다. 이러한 결정(좋은 결정이나 나쁜 결정)은 누적 효과를 가지고 있으며, 보이는 것보다 더 관련이 있다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해, 기업은 빠르게 결정할 수 있는 능력이 필요하다. 많은 기업은 이를 위해 AI 기반 솔루션을採用했다. 이러한 민첩성은 운영 효율성을 유지하기 위해, 자원을 할당하기 위해, 위험을 관리하기 위해, 그리고 지속적인 혁신을 지원하기 위해 중요하다.同時에, AI의採用는 인간의 결정의 挑戰을 더욱 가중시켰다.

문제는 기업이 결정(AI를 利用하거나 그렇지 않거나)을 내릴 때, 맥락과 그것이 다른 비즈니스 측면에 미칠 영향에 대한 명확한 이해가 없을 때 발생한다. 속도는 결정에 중요한 요소이지만, 맥락을 이해하는 것은 더 중요하다. 그러나 이것은 쉽지 않은 일이다. 이것은 기업이 빠르고 정보에 기반한 결정如何 내릴 수 있는지를 물어보게 한다.

모든 것은 데이터에서 시작된다. 기업은 데이터가 그들의 성공에 중요한 역할을 한다는 것을 잘 알고 있다. 그러나 많은 기업은 여전히 데이터를 효과적인 결정으로 번역하는 데 어려움을 겪고 있다. 이것은 좋은 결정이 맥락을 필요로 하기 때문이다. 불행히도, 데이터는 이해와 전체 맥락을 가지고 있지 않다. 따라서, 맥락 없이 공유된 데이터만으로 결정하는 것은 부정확하다.

아래에서, 우리는 이러한 분야에서 기업이 가치를 실현하지 못하는 것을妨げ는 요소와, 어떻게 하면 더好的, 더 빠른 비즈니스 결정에 도달할 수 있는지에 대해 살펴볼 것이다.

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구 Siemens CEO Heinrich von Pierer는 유명한 말을 했다. “Siemens가 Siemens가 알고 있는 것을 알면, 우리의 숫자는 더 좋을 것이다.” 이는 조직이 그들의 집단 지식과 노하우를 활용하는 능력의 중요성을 강조한다. 지식은 힘이고, 좋은 결정은 비즈니스의 모든 부분에 대한 포괄적인 이해에 달려 있다. 그러나 많은 시스템, 애플리케이션, 사람, 프로세스에서 데이터가 너무 많기 때문에, 이러한 이해를 얻는 것은 어려운 일이다.

이러한 지식의 부족은 많은 원치 않는 상황을 초래한다. 기업은 결정이 너무 느려서 기회를 놓치게 된다. 결정이孤立無援으로 내리게 되어, 비즈니스 결과가 나빠진다. 결정이 반복할 수 없는 부정확한 방법으로 내리게 된다.

일부 경우에, 인공 지능(AI)은 이러한 挑戰을 더욱 가중시킬 수 있다. 기업이 기술을 다른 사용 사례에 무차별적으로 적용하고, 자동으로 비즈니스 문제를 해결하기를 기대할 때, 이러한 상황이 발생할 수 있다. 이것은 AI 기반의 채팅봇과 에이전트가 맥락과 가시성이 필요한 결정에 대한 이해 없이孤立無援으로 구축될 때 발생할 수 있다.

기업에서 빠르고 정보에 기반한 비즈니스 결정 가능하게 하기

기업의 목표가 고객 만족도를 높이거나, 수익을 증가시키거나, 비용을 줄이는 것이라면, 이러한 결과를 달성하는 데 단 하나의 요인이 존재하지 않는다. 대신, 좋은 결정의 누적 효과가 긍정적인 비즈니스 결과를 가져다줄 것이다.

모든 것은 접근하기 쉬운, 확장 가능한 플랫폼을 利用하여 기업이 그들의 집단 지식을 캡처할 수 있도록 하는데 시작된다. 이렇게 하면, 인간과 AI 시스템 모두가 그 지식 위에서 이유를 들어 더好的 결정할 수 있다. 지식 그래프는 점점 더 많은 기업에서 데이터 내의 맥락을 발견하는 데 基礎工具이 되고 있다.

이것은 실제로 어떻게 작동하는가? 여름에 들어가기 위해 얼마나 많은 티셔츠를 주문해야 하는지 알고 싶은 소매업체를 상상해 보자. 최고의 결정에 도달하기 위해 고려해야 할 요소는 너무나 많다. 비용, 타이밍, 과거 수요, 예측 수요, 공급망의 여유, 마케팅과 광고가 수요에 미치는 영향, 실제 매장의 물리적 공간 제한 등등. 지식 그래프가 제공하는 공유된 맥락을 利用하여, 이러한 모든 요소와 그들 사이의 관계를 理解할 수 있다.

이러한 공유된 맥락은 인간과 AI가 복잡한 결정에 공동으로 해결하도록 한다. 지식 그래프는 이러한 모든 요소를 신속하게 분석할 수 있다. 이는 본质적으로, 다양한 출처의 데이터를 비즈니스 전체와 관련된 개념과 논리로 변환한다. 또한, 지식 그래프가 이러한 정보를 캡처하기 위해 데이터가 다른 시스템 사이를 이동할 필요가 없기 때문에, 기업은 결정할 수 있는 속도가 훨씬 더 빠르다.

오늘날의 경쟁이 심한 환경에서, 기업은 잘못된 비즈니스 결정의 여유가 없다. 속도는 게임의 이름이다. 지식 그래프는 더好的, 더 정보에 기반한 비즈니스 결정에 대한 생성적 AI의 힘을 解放하는 데 중요한 결여된 요소이다.