Uttnyttja AI och kunskapsgrafer för företagsbeslut

Dagens affärsklimat är förmodligen mer konkurrensutsatt och komplext än någonsin tidigare: Kundernas förväntningar är på en all-time high och företag måste möta (eller överträffa) dessa behov, samtidigt som de skapar nya produkter och upplevelser som ger konsumenterna ännu mer värde. Samtidigt är många organisationer begränsade av resurser, kämpar med budgetbegränsningar och hanterar ständiga affärsutmaningar som leveransförseningar.

Företag och deras framgång definieras av summan av de beslut de fattar varje dag. Dessa beslut (dåliga eller bra) har en kumulativ effekt och är ofta mer relaterade till varandra än de verkar vara eller behandlas. För att hålla jämna steg i denna krävande och ständigt föränderliga miljö behöver företag möjligheten att fatta beslut snabbt, och många har vänt sig till AI-drivna lösningar för att göra det. Denna smidighet är avgörande för att upprätthålla operativ effektivitet, allokerar resurser, hantera risker och stödja pågående innovation. Samtidigt har den ökade användningen av AI förstärkt utmaningarna med mänskligt beslutsfattande.

Problem uppstår när organisationer fattar beslut (med AI eller på annat sätt) utan en solid förståelse för sammanhanget och hur de kommer att påverka andra aspekter av företaget. Medan hastighet är en viktig faktor när det gäller beslutsfattande, är sammanhang avgörande, men lättare sagt än gjort. Detta väcker frågan: Hur kan företag fatta både snabba och informerade beslut?

Allt börjar med data. Företag är väl medvetna om den nyckelroll data spelar i deras framgång, men många kämpar fortfarande för att översätta den till affärsverdi genom effektivt beslutsfattande. Detta beror till stor del på att bra beslutsfattande kräver sammanhang, och tyvärr bär data inte med sig förståelse och fullständigt sammanhang. Därför är det att fatta beslut enbart baserat på delad data (utan sammanhang) otillräckligt och otillförlitligt.

Nedan kommer vi att utforska vad som hindrar organisationer från att förverkliga värde i detta område, och hur de kan komma på rätt väg för att fatta bättre och snabbare affärsbeslut.

Att få den fulla bilden

Före detta Siemens CEO Heinrich von Pierer sade att “Om Siemens bara visste vad Siemens vet, då skulle våra siffror vara bättre”, och betonade vikten av att en organisation kan utnyttja sin kollektiva kunskap och know-how. Kunskap är makt, och att fatta bra beslut beror på att ha en omfattande förståelse för varje del av företaget, inklusive hur olika aspekter fungerar tillsammans och påverkar varandra. Men med så mycket data tillgänglig från så många olika system, applikationer, människor och processer, är det svårt att få denna förståelse.

Denna brist på delad kunskap leder ofta till en mängd oönskade situationer: Organisationer fattar beslut för långsamt, vilket leder till missade möjligheter; beslut fattas i en silo utan att beakta de nedströmsverkande effekterna, vilket leder till dåliga affärsresultat; eller beslut fattas på ett ofullständigt sätt som inte är upprepbart.

I vissa fall kan artificiell intelligens (AI) förvärra dessa utmaningar när företag tillämpar tekniken odiscriminerat på olika användningsfall och förväntar sig att den automatiskt ska lösa deras affärsproblem. Detta är troligt att hända när AI-drivna chatbotar och agenter byggs i isolering utan det sammanhang och den synlighet som krävs för att fatta sunda beslut.

Att möjliggöra snabba och informerade affärsbeslut i företaget

Oavsett om ett företags mål är att öka kundnöjdheten, öka intäkterna eller minska kostnaderna, finns det ingen enda drivkraft som kan möjliggöra dessa resultat. Istället är det den kumulativa effekten av bra beslutsfattande som kommer att ge positiva affärsresultat.

Allt börjar med att använda en tillgänglig, skalbar plattform som tillåter företaget att fånga sin kollektiva kunskap så att både människor och AI-system kan resonera över den och fatta bättre beslut. Kunskapsgrafer blir alltmer en grundläggande verktyg för organisationer att avslöja sammanhanget i sin data.

Vad ser detta ut som i praktiken? Tänk dig en detaljhandlare som vill veta hur många T-shirts de ska beställa inför sommaren. En mängd komplexa faktorer måste beaktas för att fatta det bästa beslutet: kostnad, tid, tidigare efterfrågan, prognostiserad efterfrågan, leveranssäkerhet, hur marknadsföring och reklam kan påverka efterfrågan, fysiska utrymmesbegränsningar för fysiska butiker och mer. Vi kan resonera över alla dessa aspekter och deras relationer med hjälp av det delade sammanhanget som en kunskapsgraf tillhandahåller.

Detta delade sammanhang möjliggör för människor och AI att samarbeta för att lösa komplexa beslut. Kunskapsgrafer kan snabbt analysera alla dessa faktorer, vilket i princip omvandlar data från olika källor till begrepp och logik relaterade till företaget som helhet. Och eftersom data inte behöver flyttas mellan olika system för att kunskapsgrafen ska fånga denna information, kan företag fatta beslut betydligt snabbare.

I dagens högt konkurrensutsatta landskap kan organisationer inte längre företa sig illa underbyggda affärsbeslut – och hastighet är namnet på spelet. Kunskapsgrafer är den kritiska ingrediensen som saknats för att låsa upp kraften i generativ AI för att fatta bättre, mer informerade affärsbeslut.