Использование ИИ и графов знаний для принятия решений в компании

Современный бизнес-ландшафт, вероятно, более конкурентный и сложный, чем когда-либо прежде: ожидания клиентов находятся на все-time высоком уровне, и компании должны удовлетворять (или превышать) эти потребности, одновременно создавая новые продукты и опыт, которые обеспечат потребителям еще большую ценность. В то же время многие организации испытывают нехватку ресурсов, сталкиваются с бюджетными ограничениями и решают постоянные бизнес-проблемы, такие как задержка в цепочке поставок.

Успех компаний определяется суммой решений, которые они принимают каждый день. Эти решения (хорошие или плохие) имеют накопительное воздействие и часто более связаны между собой, чем кажется или рассматриваются. Чтобы идти в ногу в этой требовательной и постоянно меняющейся среде, компании должны иметь возможность принимать решения быстро, и многие обратились к решениям, основанным на ИИ, для этого. Эта гибкость имеет решающее значение для поддержания операционной эффективности, распределения ресурсов, управления рисками и поддержки постоянной инновации. Одновременно с этим возросшее внедрение ИИ усугубило проблемы человеческого принятия решений.

Проблемы возникают, когда организации принимают решения (с использованием ИИ или нет) без прочного понимания контекста и того, как они повлияют на другие аспекты бизнеса. Хотя скорость является важным фактором при принятии решений, наличие контекста имеет первостепенное значение, хотя это легче сказать, чем сделать. Это вызывает вопрос: как компании могут принимать быстрые и обоснованные решения?

Все начинается с данных. Бизнес осознает ключевую роль данных в их успехе, но многие все еще испытывают трудности в переводе их в бизнес-ценность посредством эффективного принятия решений. Это в основном связано с тем, что хорошее принятие решений требует контекста, и, к сожалению, данные сами по себе не несут понимания и полного контекста. Поэтому принятие решений исключительно на основе общих данных (без контекста) является неточным и неточным.

Ниже мы рассмотрим, что мешает организациям осознать ценность в этой области и как они могут встать на путь принятия лучших и более быстрых бизнес-решений.

Получение полной картины

Бывший генеральный директор Siemens Хайнрих фон Пирер однажды сказал, «Если бы Siemens знал то, что знает Siemens, то наши цифры были бы лучше», подчеркивая важность способности организации использовать коллективные знания и умения. Знания – это сила, и принятие хороших решений зависит от всестороннего понимания каждой части бизнеса, включая то, как разные аспекты работают в совокупности и влияют друг на друга. Но с таким большим количеством данных, доступных из множества различных систем, приложений, людей и процессов, получение этого понимания – это сложная задача.

Этот недостаток общих знаний часто приводит к целому ряду нежелательных ситуаций: организации принимают решения слишком медленно, что приводит к упущенным возможностям; решения принимаются в изоляции без учета эффектов, что приводит к плохим бизнес-результатам; или решения принимаются неточно, что не является повторяемым.

В некоторых случаях искусственный интеллект (ИИ) может еще больше усугубить эти проблемы, когда компании бездумно применяют эту технологию к различным случаям использования и ожидают, что она автоматически решит их бизнес-проблемы. Это, скорее всего, произойдет, когда ИИ-чаты и агенты создаются в изоляции без контекста и видимости, необходимых для принятия обоснованных решений.

Обеспечение быстрого и обоснованного принятия бизнес-решений в компании

Независимо от того, является ли целью компании увеличение удовлетворенности клиентов, повышение доходов или снижение затрат, нет единственного драйвера, который обеспечит эти результаты. Вместо этого это накопительное воздействие хорошего принятия решений, которое приведет к положительным бизнес-результатам.

Все начинается с использования доступной, масштабируемой платформы, которая позволяет компании захватить коллективные знания, чтобы люди и системы ИИ могли рассуждать над ними и принимать лучшие решения. Графы знаний все чаще становятся фундаментальным инструментом для организаций, чтобы обнаружить контекст внутри их данных.

Как это выглядит на практике? Представьте себе розничного продавца, который хочет знать, сколько футболок ему следует заказать перед летом. Для принятия лучшего решения необходимо учитывать множество сложных факторов: стоимость, время, прошлый спрос, прогнозируемый спрос, резервы цепочки поставок, то, как маркетинг и реклама могут повлиять на спрос, ограничения физического пространства для магазинов и многое другое. Мы можем рассуждать над всеми этими аспектами и отношениями между ними, используя общий контекст, предоставляемый графом знаний.

Этот общий контекст позволяет людям и ИИ сотрудничать для решения сложных решений. Графы знаний могут быстро проанализировать все эти факторы, по сути превращая данные из различных источников в понятия и логику, связанные с бизнесом в целом. И поскольку данные не нужно передавать между различными системами, чтобы граф знаний захватил эту информацию, компании могут принимать решения значительно быстрее.

В сегодняшнем высококонкурентном ландшафте организации не могут позволить себе принимать необоснованные бизнес-решения, а скорость – это все. Графы знаний – это критически важная недостающая часть для разблокировки силы генеративного ИИ для принятия лучших, более обоснованных бизнес-решений.