Wykorzystywanie sztucznej inteligencji i grafów wiedzy w podejmowaniu decyzji przez przedsiębiorstwa

Dzisiejszy krajobraz biznesowy jest najprawdopodobniej 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. W tym samym czasie wiele organizacji jest ograniczonych przez zasoby, boryka się z ograniczeniami budżetowymi i radzi sobie z nieustannymi wyzwaniami biznesowymi, takimi jak opóźnienia w łańcuchu dostaw.

Przedsiębiorstwa 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. Równocześnie zwiększone przyjęcie sztucznej inteligencji wyolbrzymiło wyzwania podejmowania decyzji przez ludzi.

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

Wszystko zaczyna się od danych. Przedsiębiorstwa są ściśle świadome kluczowej roli danych w ich sukcesie, a jednak wiele z nich nadal boryka się z przekształceniem ich w wartość biznesową poprzez skuteczne podejmowanie decyzji. Wynika to głównie z faktu, że dobre podejmowanie decyzji wymaga kontekstu, a niestety dane nie posiadają ze sobą zrozumienia i pełnego kontekstu. Dlatego podejmowanie decyzji wyłącznie na podstawie udostępnionych danych (bez kontekstu) jest niedokładne i nieprecyzyjne.

Poniżej będziemy badać, co hamuje organizacje przed uzyskaniem wartości w tej dziedzinie i jak mogą ruszyć na drogę do podejmowania lepszych, szybszych decyzji biznesowych.

Uzyskanie pełnego obrazu

Były CEO Siemens Heinrich von Pierer powiedział słynnie, „Gdyby Siemens tylko wiedział, co wie Siemens, to 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. Ale z tak wieloma danymi dostępnymi z tak wielu różnych systemów, aplikacji, ludzi i procesów, uzyskanie tego zrozumienia jest trudnym zadaniem.

Ten brak współdzielonej 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, prowadząc do złych wyników biznesowych; lub decyzje są podejmowane w sposób niedokładny, który nie jest powtarzalny.

W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może dodatkowo nasilić te wyzwania, gdy firmy stosują tę 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.

Włączanie szybkich i poinformowanych decyzji biznesowych w przedsiębiorstwie

Niezależnie od tego, czy celem firmy jest zwiększenie satysfakcji klienta, zwiększenie przychodu, czy obniżenie kosztów, nie ma jednego czynnika, który umożliwi te wyniki. Zamiast tego jest to kumulatywny efekt dobrego podejmowania decyzji, który przyniesie pozytywne wyniki biznesowe.

Wszystko zaczyna się od wykorzystania przystępnego, skalowalnego platformy, która pozwala firmie przechwytywać swoją zbiorową wiedzę, aby zarówno ludzie, jak i systemy sztucznej inteligencji mogli nad nią rozważać i podejmować lepsze decyzje. Grafy wiedzy stają się coraz bardziej podstawowym narzędziem dla organizacji do odkrywania kontekstu w danych.

Jak 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 popyt, ograniczenia przestrzenne dla sklepów stacjonarnych i wiele więcej. Możemy rozważyć wszystkie te aspekty i relacje między nimi przy użyciu współdzielonego kontekstu, jaki zapewnia graf wiedzy.

Ten współdzielony kontekst pozwala ludziom i sztucznej inteligencji współpracować w celu rozwiązania złożonych 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 graf wiedzy mógł przechwytywać te informacje, firmy mogą podejmować decyzje znacznie szybciej.

W dzisiejszym wysoce konkurencyjnym krajobrazie organizacje nie mogą pozwolić sobie na podejmowanie niepoinformowanych decyzji biznesowych, a szybkość jest tu najważniejsza. Grafy wiedzy są kluczowym brakującym składnikiem do odblokowania mocy generatywnej sztucznej inteligencji w celu podejmowania lepszych, bardziej poinformowanych decyzji biznesowych.