Использование ИИ и графов знаний для принятия решений в корпоративном секторе

Современный бизнес-ландшафт, вероятно, является более конкурентным и сложным, чем когда-либо прежде: ожидания клиентов находятся на высшем уровне, и бизнесу предстоит удовлетворять (или превышать) эти ожидания, одновременно создавая новые продукты и опыт, которые обеспечат потребителям еще больше ценности. В то же время многие организации сталкиваются с ограничениями ресурсов, борются с бюджетными ограничениями и сталкиваются с постоянными бизнес-вызовами, такими как задержка в цепочке поставок.

Успех бизнеса определяется суммой решений, которые он принимает каждый день. Эти решения (хорошие или плохие) имеют накопительное воздействие и часто более взаимосвязаны, чем кажутся или рассматриваются. Чтобы идти в ногу в этом требовательном и постоянно меняющемся окружении, бизнесу необходимо 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 возросшая адоптация ИИ усугубила проблемы человеческого принятия решений.

Проблемы возникают, когда организации принимают решения (используя ИИ или иным образом) без прочного понимания контекста и того, как они повлияют на другие аспекты бизнеса. Хотя скорость является важным фактором при принятии решений, наличие контекста является первостепенным, хотя и легче сказать, чем сделать. Это вызывает вопрос: как бизнес может принимать как быстрые, так и обоснованные решения?

Все начинается с данных. Бизнес четко осознает ключевую роль, которую данные играют в их успехе, но многие все еще борются с переводом их в бизнес-ценность посредством эффективного принятия решений. Это в основном связано с тем, что хорошее принятие решений требует контекста, и, к сожалению, данные не несут с собой понимание и полный контекст. Следовательно, принятие решений, основанных исключительно на общих данных (без контекста), является неточным и неточным.

Ниже мы рассмотрим, что мешает организациям получить ценность в этой области и как они могут начать принимать лучшие, более быстрые бизнес-решения.

Получение полной картины

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

Этот недостаток общих знаний часто приводит к 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 и не могут быть повторены.

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

Обеспечение быстрого и обоснованного принятия бизнес-решений в корпоративном секторе

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 подходящей, масштабируемой платформы, которая позволяет компании захватить коллективные знания, чтобы люди и системы ИИ могли рассуждать и принимать лучшие решения. Графы знаний все чаще становятся фундаментальным инструментом для организаций, чтобы открыть контекст в их данных.

Как это выглядит на практике? Представьте себе ритейлера, который хочет знать, сколько футболок он должен заказать перед летом. Многочисленные сложные факторы необходимо учитывать, чтобы принять лучшее решение: стоимость, время, прошлый спрос, прогнозируемый спрос, резервные варианты цепочки поставок, как маркетинг и реклама могут повлиять на спрос, физические ограничения пространства для магазинов и многое другое. Мы можем рассуждать обо всех этих аспектах и отношениях между ними, используя общий контекст, который предоставляет граф знаний.

Этот общий контекст позволяет людям и ИИ сотрудничать в решении 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, бизнес может принимать решения значительно быстрее.

В сегодняшнем высококонкурентном ландшафте организации не могут позволить себе принимать необоснованные бизнес-решения – и скорость является ключом. Графы знаний являются критически важным缺ющим ингредиентом для разблокировки потенциала генеративного ИИ для принятия лучших, более обоснованных бизнес-решений.