Utilizando IA e Grafos de Conhecimento para Tomada de Decisões Empresariais

O cenário empresarial de hoje é, sem dúvida, mais competitivo e complexo do que nunca: as expectativas dos clientes estão em um nível recorde e as empresas são desafiadas a atender (ou superar) essas necessidades, ao mesmo tempo em que criam novos produtos e experiências que fornecerão aos consumidores ainda mais valor. Ao mesmo tempo, muitas organizações estão com recursos limitados, lidando com restrições orçamentárias e enfrentando desafios comerciais constantes, como a latência da cadeia de suprimentos.

As empresas e seu sucesso são definidos pela soma das decisões que elas tomam todos os dias. Essas decisões (boas ou ruins) têm um efeito cumulativo e, muitas vezes, estão mais relacionadas do que parecem ou são tratadas. Para acompanhar esse ambiente exigente e constantemente em evolução, as empresas precisam ter a capacidade de tomar decisões rapidamente, e muitas delas se voltaram para soluções impulsionadas por IA para fazer isso. Essa agilidade é fundamental para manter a eficiência operacional, alocar recursos, gerenciar riscos e apoiar a inovação contínua. Ao mesmo tempo, a adoção crescente de IA exacerbou os desafios da tomada de decisões humanas.

Os problemas surgem quando as organizações tomam decisões (com ou sem IA) sem uma compreensão sólida do contexto e de como elas afetarão outros aspectos dos negócios. Embora a velocidade seja um fator importante na tomada de decisões, ter contexto é fundamental, embora seja mais fácil falar do que fazer. Isso levanta a pergunta: Como as empresas podem tomar decisões rápidas e informadas?

Tudo começa com os dados. As empresas estão cientes do papel fundamental que os dados desempenham em seu sucesso, mas muitas ainda lutam para traduzi-los em valor empresarial por meio da tomada de decisões eficazes. Isso ocorre principalmente porque a tomada de decisões boas exige contexto, e infelizmente, os dados não vêm com compreensão e contexto completo. Portanto, tomar decisões com base apenas em dados compartilhados (sem contexto) é impreciso e inexato.

Abaixo, exploraremos o que está impedindo as organizações de realizar valor nessa área e como elas podem começar a tomar decisões comerciais melhores e mais rápidas.

Obtendo a visão geral completa

O ex-CEO da Siemens, Heinrich von Pierer, disse famosamente, “Se a Siemens soubesse o que a Siemens sabe, então nossos números seriam melhores,” destacando a importância da capacidade de uma organização de aproveitar seu conhecimento coletivo e saber como. O conhecimento é poder, e tomar boas decisões depende de ter uma compreensão abrangente de cada parte dos negócios, incluindo como diferentes facetas funcionam em conjunto e afetam umas às outras. Mas com tantos dados disponíveis de tantos sistemas, aplicativos, pessoas e processos diferentes, obter essa compreensão é uma tarefa difícil.

Essa falta de conhecimento compartilhado muitas vezes leva a uma série de situações indesejáveis: as organizações tomam decisões muito lentamente, resultando em oportunidades perdidas; as decisões são tomadas em um silo sem considerar os efeitos colaterais, levando a resultados comerciais ruins; ou as decisões são tomadas de forma imprecisa e não são repetíveis.

Em alguns casos, a inteligência artificial (IA) pode agravar ainda mais esses desafios quando as empresas aplicam indiscriminadamente a tecnologia a diferentes casos de uso e esperam que ela resolva automaticamente os problemas dos negócios. Isso provavelmente acontecerá quando os chatbots e agentes impulsionados por IA são construídos de forma isolada sem o contexto e a visibilidade necessários para tomar decisões sólidas.

Habilitando decisões comerciais rápidas e informadas na empresa

Seja qual for o objetivo de uma empresa – aumentar a satisfação do cliente, impulsionar a receita ou reduzir custos – não há um único fator que permita esses resultados. Em vez disso, é o efeito cumulativo da tomada de decisões boas que produzirá resultados comerciais positivos.

Tudo começa com a utilização de uma plataforma escalável e acessível que permita à empresa capturar seu conhecimento coletivo, para que tanto os humanos quanto os sistemas de IA possam raciocinar sobre ele e tomar decisões melhores. Os grafos de conhecimento estão se tornando cada vez mais uma ferramenta fundamental para as organizações descobrirem o contexto dentro de seus dados.

Como isso funciona na prática? Imagine um varejista que deseja saber quantas camisetas deve pedir antes do verão. Uma multidão de fatores altamente complexos deve ser considerada para tomar a melhor decisão: custo, cronograma, demanda passada, demanda prevista, contingências da cadeia de suprimentos, como o marketing e a publicidade podem afetar a demanda, limitações de espaço físico para lojas físicas e muito mais. Podemos raciocinar sobre todos esses aspectos e as relações entre eles usando o contexto compartilhado que um grafo de conhecimento fornece.

Esse contexto compartilhado permite que humanos e IA colaborem para resolver decisões complexas. Os grafos de conhecimento podem analisar rapidamente todos esses fatores, basicamente transformando dados de fontes dispersas em conceitos e lógica relacionados aos negócios como um todo. E, como os dados não precisam se mover entre diferentes sistemas para que o grafo de conhecimento capture essas informações, as empresas podem tomar decisões significativamente mais rápidas.

No cenário competitivo de hoje, as organizações não podem se dar ao luxo de tomar decisões comerciais mal informadas – e a velocidade é o nome do jogo. Os grafos de conhecimento são o ingrediente crítico que falta para desbloquear o poder da IA geradora para tomar decisões comerciais melhores e mais informadas.