Utnytting av AI og kunnskapsgrafer for bedriftsbeslutning

I dagens forretningslandskap er det kanskje mer konkurransedyktig og komplekst enn noen gang før: Kunderelasjoner er på et rekordhøyt nivå, og bedrifter må møte (eller overgå) disse behovene, samtidig som de må skape nye produkter og opplevelser som gir konsumentene enda mer verdi. Samtidig sliter mange bedrifter med ressursbegrensninger, budsjettbegrensninger og evige forretningsutfordringer som forsinkelser i leveringskjeden.

Bedrifter og deres suksess defineres av summen av beslutningene de tar hver dag. Disse beslutningene (dårlige eller gode) har en kumulativ effekt og er ofte mer relatert enn de ser ut til å være eller behandles. For å holde tritt i dette krævende og konstant endrende miljøet, trenger bedrifter evnen til å ta beslutninger raskt, og mange har vendt seg til AI-drevne løsninger for å gjøre dette. Denne evnen er kritisk for å opprettholde operasjonell effisiens, ressursallokering, risikostyring og støtte til pågående innovasjon. Samtidig har den økte bruken av AI forsterket utfordringene med menneskelig beslutning.

Problemer oppstår når organisasjoner tar beslutninger (med AI eller ikke) uten en solid forståelse av konteksten og hvordan de vil påvirke andre aspekter av bedriften. Mens hastighet er en viktig faktor når det gjelder beslutning, er kontekst avgjørende, selv om det er lettere sagt enn gjort. Dette stiller spørsmålet: Hvordan kan bedrifter ta både rask og informert beslutning?

Det begynner med data. Bedrifter er meget bevisste på den viktige rollen data spiller i deres suksess, men mange sliter likevel med å oversette det til bedriftsverdi gjennom effektiv beslutning. Dette skyldes hovedsakelig det faktum at god beslutning krever kontekst, og dessverre, kommer data ikke med forståelse og full kontekst. Derfor er det å ta beslutninger basert på delt data (uten kontekst) upresist og uakkurat.

Under vil vi utforske hva som hindrer organisasjoner fra å realisere verdi i dette området, og hvordan de kan komme på vei til å ta bedre, raskere forretningsbeslutninger.

Getting the full picture

Tidligere Siemens CEO Heinrich von Pierer sa berømt, “Hvis Siemens bare visste hva Siemens vet, ville våre tall vært bedre,” og understreket viktigheten av en organisasjonens evne til å utnytte sin kollektive kunnskap og ferdigheter. Kunnskap er makt, og å ta gode beslutninger henger avhengig av å ha en omfattende forståelse av hver del av bedriften, inkludert hvordan ulike aspekter fungerer i sammenheng og påvirker hverandre. Men med så mye data tilgjengelig fra så mange ulike systemer, applikasjoner, mennesker og prosesser, er det en stor utfordring å oppnå denne forståelsen.

Mangel på delt kunnskap kan ofte føre til en rekke uønskede situasjoner: Organisasjoner tar beslutninger for langsomt, noe som resulterer i missede muligheter; beslutninger tas i en silo uten å vurdere virkningene, noe som fører til dårlige forretningsresultater; eller beslutninger tas på en upresis måte som ikke er gjentakbart.

I noen tilfeller kan kunstig intelligens (AI) forsterke disse utfordringene når bedrifter anvender teknologien ukritisk til ulike bruksområder og forventer at den automatisk løser deres forretningsproblemer. Dette er sannsynlig å skje når AI-drevne chatbots og agenter bygges i isolasjon uten den konteksten og synligheten som er nødvendig for å ta solide beslutninger.

Enabling fast and informed business decisions in the enterprise

Uansett om et selskaps mål er å øke kundetilfredshet, øke omsetning eller redusere kostnader, er det ingen enkelt driver som vil muliggjøre disse resultater. I stedet er det den kumulative effekten av god beslutning som vil gi positive forretningsresultater.

Det begynner med å anvende en tilgjengelig, skalerbar plattform som tillater selskapet å fange sin kollektive kunnskap, slik at både mennesker og AI-systemer kan granske og ta bedre beslutninger. Kunnskapsgrafer blir stadig mer et grunnleggende verktøy for organisasjoner for å avdekke konteksten i deres data.

Hva ser dette ut som i praksis? La oss si at en detaljhandler ønsker å vite hvor mange T-skjorter de bør bestille før sommeren. En mengde komplekse faktorer må vurderes for å ta det beste beslutningen: kostnad, tid, tidligere etterspørsel, prognostisert etterspørsel, leveringskontingenser, hvordan markedsføring og reklame kan påvirke etterspørselen, fysiske rombegrensninger for fysisk butikk, og mer. Vi kan granske alle disse aspektene og relasjonene mellom dem ved hjelp av den felles konteksten som en kunnskapsgraf gir.

Denne felles konteksten tillater mennesker og AI å samarbeide for å løse komplekse beslutninger. Kunnskapsgrafer kan raskt analysere alle disse faktorene, og omdanne data fra ulike kilder til konsepter og logikk relatert til bedriften som helhet. Og siden data ikke trenger å flytte mellom ulike systemer for at kunnskapsgrafene skal fange denne informasjonen, kan bedrifter ta beslutninger betydelig raskere.

I dagens høyt konkurranseutsatte landskap kan organisasjoner ikke tillate seg å ta dårlig informerte forretningsbeslutninger – og hastighet er navnet på spillet. Kunnskapsgrafer er den kritiske manglende ingrediensen for å låse opp kraften i generativ AI for å ta bedre, mer informerte forretningsbeslutninger.