Wykorzystywanie sztucznej inteligencji i grafów wiedzy w podejmowaniu decyzji w przedsiębiorstwie

Dzisiejszy krajobraz biznesowy jest prawdopodobnie bardziej konkurencyjny i złożony niż kiedykolwiek wcześniej: Oczekiwania klientów są na najwyższym poziomie, a firmy są zobowiązane do spełnienia (lub przekroczenia) tych potrzeb, jednocześnie tworząc nowe produkty i doświadczenia, które zapewnią konsumentom jeszcze większą wartość. Jednocześnie wiele organizacji jest ograniczonych przez zasoby, walcząc z ograniczeniami budżetowymi i radząc sobie z nieustannymi wyzwaniami biznesowymi, takimi jak opóźnienia w łańcuchu dostaw.

Firmy i ich sukces są definiowane przez sumę decyzji, które podejmują każdego dnia. Te decyzje (dobre lub złe) mają kumulatywny efekt i często są bardziej ze sobą powiązane, niż się wydaje lub są traktowane. Aby nadążyć w tym wymagającym i ciągle ewoluującym środowisku, firmy potrzebują możliwości podejmowania decyzji szybko, a wiele z nich zwróciło się ku rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji, aby to osiągnąć. Ta elastyczność jest kluczowa dla utrzymania wydajności operacyjnej, alokacji zasobów, zarządzania ryzykiem i wspierania ciągłej innowacji. Jednocześnie zwiększona adopcja sztucznej inteligencji wyolbrzymiła wyzwania podejmowania decyzji przez ludzi.

Problemy pojawiają się, gdy organizacje podejmują decyzje (wykorzystując sztuczną inteligencję lub nie) bez solidnego zrozumienia kontekstu i tego, jak wpłyną one na inne aspekty biznesu. Chociaż szybkość jest ważnym czynnikiem w podejmowaniu decyzji, posiadanie kontekstu jest niezbędne, choć łatwiej powiedzieć niż zrobić. To rodzi pytanie: Jak firmy mogą podejmować zarówno szybkie, jak i poinformowane decyzje?

Wszystko zaczyna się od danych. Firmy są ściśle świadome kluczowej roli, jaką dane odgrywają w ich sukcesie, a jednak wiele z nich nadal zápasie z przekładaniem ich na wartość biznesową poprzez skuteczne podejmowanie decyzji. Jest to w dużej mierze spowodowane tym, że dobre podejmowanie decyzji wymaga kontekstu, a niestety, dane nie posiadają w sobie zrozumienia i pełnego kontekstu. Dlatego podejmowanie decyzji opartych wyłącznie na danych (bez kontekstu) jest niedokładne i nieprecyzyjne.

Poniżej będziemy badać, co uniemożliwia organizacjom uzyskanie wartości w tym obszarze i jak mogą one znaleźć się na drodze do podejmowania lepszych, szybszych decyzji biznesowych.

Uzyskanie pełnego obrazu

Były CEO Siemens Heinrich von Pierer powiedział kiedyś, „Gdyby tylko Siemens wiedział, co wie Siemens, nasze liczby byłyby lepsze”, podkreślając wagę zdolności organizacji do wykorzystania swojej zbiorowej wiedzy i umiejętności. Wiedza to potęga, a podejmowanie dobrych decyzji zależy od posiadania kompleksowego zrozumienia każdej części biznesu, w tym tego, jak różne aspekty współpracują i wpływają na siebie nawzajem. Ale z tak wieloma danymi pochodzącymi z tak wielu różnych systemów, aplikacji, ludzi i procesów, uzyskanie tego zrozumienia jest trudnym zadaniem.

Brak wspólnej wiedzy często prowadzi do szeregu niepożądanych sytuacji: Organizacje podejmują decyzje zbyt wolno, co skutkuje przegranymi okazjami; decyzje są podejmowane w izolacji, bez uwzględnienia efektów kaskadowych, co prowadzi do słabych wyników biznesowych; lub decyzje są podejmowane w sposób nieprecyzyjny, który nie jest powtarzalny.

W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może jeszcze bardziej skomplikować te wyzwania, gdy firmy stosują technologię w sposób niekontrolowany do różnych przypadków użycia i oczekują, że automatycznie rozwiąże ich problemy biznesowe. Jest to prawdopodobne, gdy sztucznie inteligentne czaty i agenci są budowani w izolacji, bez kontekstu i widoczności niezbędnych do podejmowania rozsądnych decyzji.

Umożliwianie szybkich i poinformowanych decyzji biznesowych w przedsiębiorstwie

Niezależnie od tego, czy celem firmy jest zwiększenie satysfakcji klienta, zwiększenie przychodu, czy redukcja kosztów, nie ma jednego czynnika, który pozwoli na osiągnięcie tych wyników. Zamiast tego jest to kumulatywny efekt dobrej decyzji, który przyniesie pozytywne wyniki biznesowe.

Wszystko zaczyna się od wykorzystania dostępnego, skalowalnego platformy, która pozwala firmie na przechwytywanie swojej zbiorowej wiedzy, aby zarówno ludzie, jak i systemy sztucznej inteligencji mogli nad nią pracować i podejmować lepsze decyzje. Grafy wiedzy stają się coraz bardziej podstawowym narzędziem dla organizacji, które pozwalają na odkrycie kontekstu w danych.

Co to wygląda w praktyce? Wyobraź sobie detalistę, który chce wiedzieć, ile koszulek powinien zamówić przed latem. Musi uwzględnić wiele skomplikowanych czynników, aby podjąć najlepszą decyzję: koszt, czas, poprzednie zapotrzebowanie, prognozowane zapotrzebowanie, kontyngencje łańcucha dostaw, jak marketing i reklama mogą wpłynąć na zapotrzebowanie, ograniczenia przestrzenne dla sklepów stacjonarnych i wiele więcej. Możemy pracować nad wszystkimi tymi aspektami i relacjami między nimi, korzystając z kontekstu, jaki zapewniają grafy wiedzy.

Ten wspólny kontekst pozwala ludziom i sztucznej inteligencji współpracować w celu rozwiązania skomplikowanych decyzji. Grafy wiedzy mogą szybko analizować wszystkie te czynniki, podstawowo przekształcając dane z różnych źródeł w pojęcia i logikę związaną z całością biznesu. A ponieważ dane nie muszą być przenoszone między różnymi systemami, aby grafy wiedzy mogły przechwycić te informacje, firmy mogą podejmować decyzje znacznie szybciej.

W dzisiejszym wysoko konkurencyjnym krajobrazie organizacje nie mogą pozwolić sobie na podejmowanie niepoinformowanych decyzji biznesowych – a szybkość jest tu kluczowa. Grafy wiedzy są krytycznym składnikiem, który umożliwia odblokowanie potencjału generatywnej sztucznej inteligencji, aby podejmować lepsze, bardziej poinformowane decyzje biznesowe.

W dzisiejszym wysoko konkurencyjnym krajobrazie, organizacje nie mogą pozwolić sobie na podejmowanie niepoinformowanych decyzji biznesowych – a szybkość jest tu kluczowa. Grafy wiedzy są krytycznym składnikiem, który umożliwia odblokowanie potencjału generatywnej sztucznej inteligencji, aby podejmować lepsze, bardziej poinformowane decyzje biznesowe. e decyzje znacznie szybciej.