Utilizarea Inteligenței Artificiale și a Grafurilor de Cunoaștere pentru Luarea Deciziilor în cadrul Întreprinderilor

Peisajul actual al afacerilor este, probabil, mai competitiv și mai complex ca niciodată: Așteptările clienților sunt la un nivel fără precedent, iar întreprinderile sunt obligate să le îndeplinească (sau să le depășească) nevoile, în același timp creând produse și experiențe noi care vor oferi consumatorilor și mai multă valoare. În același timp, multe organizații sunt limitate de resurse, se confruntă cu constrângeri bugetare și fac față unor provocări permanente ale afacerilor, cum ar fi latența lanțului de aprovizionare.

Întreprinderile și succesul lor sunt definite de suma deciziilor pe care le iau în fiecare zi. Aceste decizii (bune sau rele) au un efect cumulativ și sunt adesea mai legate decât par a fi sau sunt tratate. Pentru a ține pasul în acest mediu solicitant și în continuă evoluție, întreprinderile au nevoie de capacitatea de a lua decizii rapide, iar multe s-au orientat către soluții bazate pe inteligență artificială pentru a face acest lucru. Această agilitate este esențială pentru menținerea eficienței operaționale, alocarea resurselor, gestionarea riscurilor și sprijinirea inovației continue. În același timp, adoptarea crescută a inteligenței artificiale a accentuat provocările luării deciziilor umane.

Problemele apar atunci când organizațiile iau decizii (utilizând inteligență artificială sau nu) fără o înțelegere solidă a contextului și a modului în care acestea vor afecta alte aspecte ale afacerii. Deși viteza este un factor important atunci când vine vorba de luarea deciziilor, contextul este esențial, deși mai ușor de spus decât de făcut. Acest lucru ridică întrebarea: Cum pot întreprinderile să ia decizii atât rapide, cât și informate?

Totul începe cu datele. Întreprinderile sunt conștiente de rolul cheie pe care datele îl joacă în succesul lor, dar multe dintre ele încă se luptă să le traducă în valoare comercială prin luarea deciziilor eficiente. Acest lucru se datorează în mare măsură faptului că o bună luare a deciziilor necesită context, iar, din nefericire, datele nu vin însoțite de înțelegere și context complet. Prin urmare, luarea deciziilor bazate exclusiv pe date partajate (fără context) este imprecisă și inexactă.

Mai jos, vom explora ce împiedică organizațiile să obțină valoare în acest domeniu și cum pot ajunge să ia decizii comerciale mai bune și mai rapide.

Obținerea unei imagini complete

Fostul CEO al Siemens, Heinrich von Pierer, a spus odată, „Dacă Siemens ar ști ce știe Siemens, atunci cifrele noastre ar fi mai bune”, subliniind importanța capacității unei organizații de a-și valorifica cunoașterea colectivă și know-how-ul. Cunoașterea este putere, iar luarea deciziilor bune depinde de o înțelegere cuprinzătoare a fiecărui aspect al afacerii, inclusiv de modul în care diferitele componente funcționează în armonie și se influențează reciproc. Dar, cu atâtea date disponibile din atâtea sisteme, aplicații, oameni și procese diferite, obținerea acestei înțelegeri este o sarcină dificilă.

Lipsa acestei cunoașteri partajate duce adesea la o serie de situații nedorite: organizațiile iau decizii prea lent, ceea ce duce la oportunități ratate; deciziile sunt luate într-un mod izolat, fără a lua în considerare efectele de undă, ceea ce conduce la rezultate comerciale slabe; sau deciziile sunt luate într-un mod imprecis, care nu poate fi repetat.

În unele cazuri, inteligența artificială poate accentua și mai mult aceste provocări atunci când companiile aplică tehnologia în mod indiscriminat la diferite cazuri de utilizare și se așteaptă ca aceasta să rezolve automat problemele de afaceri. Acest lucru este probabil să se întâmple atunci când agenți și chatbot-uri bazate pe inteligență artificială sunt construiți în izolare, fără contextul și vizibilitatea necesare pentru a lua decizii solide.

Permiterea luării rapide și informate a deciziilor de afaceri în cadrul întreprinderilor

Indiferent dacă obiectivul unei companii este de a crește satisfacția clienților, de a spori veniturile sau de a reduce costurile, nu există un singur factor care să conducă la aceste rezultate. În schimb, este vorba de efectul cumulativ al unei luări bune a deciziilor care va genera rezultate pozitive pentru afaceri.

Totul începe cu utilizarea unei platforme accesibile și scalabile care permite companiei să-și capteze cunoașterea colectivă, astfel încât atât oamenii, cât și sistemele bazate pe inteligență artificială să poată lua decizii mai bune. Grafurile de cunoaștere devin din ce în ce mai mult un instrument fundamental pentru organizații, care să descopere contextul din datele lor.

Ce înseamnă acest lucru în practică? Imaginați-vă un retailer care vrea să știe câte tricouri ar trebui să comande înainte de vara. Trebuie luate în considerare o multitudine de factori complexi pentru a lua cea mai bună decizie: cost, timp, cerere trecută, cerere prevăzută, contingente ale lanțului de aprovizionare, modul în care marketingul și publicitatea ar putea afecta cererea, limitări ale spațiului fizic pentru magazinele fizice și multe altele. Putem analiza toate aceste aspecte și relațiile dintre ele, utilizând contextul partajat oferit de o grafică de cunoaștere.

Acest context partajat permite oamenilor și inteligenței artificiale să colaboreze pentru a rezolva decizii complexe. Grafurile de cunoaștere pot analiza rapid toți acești factori, transformând practic datele din surse disparate în concepte și logică legate de întreaga afaceri. Și, deoarece datele nu trebuie să se mute între diferite sisteme pentru a capta această informație, întreprinderile pot lua decizii semnificativ mai rapide.

În peisajul competitiv de astăzi, organizațiile nu-și pot permite să ia decizii de afaceri neinformate – și viteza este numele jocului. Grafurile de cunoaștere sunt ingredientul critic lipsă pentru a debloca puterea inteligenței artificiale generative, astfel încât să se poată lua decizii de afaceri mai bune și mai informate.