İşletmelerde Karar Alma için Yapay Zeka ve Bilgi Grafiklerinin Kullanılması

Bugünün iş dünyası muhtemelen daha önce hiç olmadığı kadar rekabetçi ve karmaşıktır: Müşteri beklentileri tüm zamanların en yüksek seviyesinde ve işletmeler bu beklentileri karşılamakla (veya aşmakla) görevlendirilirken, aynı zamanda tüketicilere daha fazla değer sağlayacak yeni ürünler ve deneyimler yaratmak zorundadır. Aynı zamanda, birçok kuruluş kaynakları sınırlıdır, bütçe kısıtlamalarıyla mücadele etmektedir ve sürekli iş zorlukları gibi tedarik zinciri gecikmeleriyle başa çıkmaktadır.

İşletmeler ve onların başarısı, her gün aldıkları kararların toplamı tarafından belirlenir. Bu kararlar (kötü veya iyi) biriktirici bir etkiye sahiptir ve genellikle birbirleriyle ilgili görünenden veya öyle muamele görürler. Bu talepkar ve sürekli değişen ortamda ayakta kalmak için, işletmelerin hızlı kararlar alması gerekir ve birçokları bunu yapmak için yapay zeka destekli çözümlere yönelmiştir. Bu esneklik, operasyonel verimliliği sürdürmek, kaynakları tahsis etmek, riski yönetmek ve sürekli yeniliği desteklemek için kritiktir. Aynı zamanda, yapay zekanın artan benimsenmesi, insan karar alma zorluklarını daha da vurgulamıştır.

Sorunlar, işletmelerin (yapay zeka kullanarak veya başka bir şekilde) kararlar alması, ancak bu kararların bağlamını ve işletmenin diğer yönleri üzerindeki etkilerini tam olarak anlamadan ortaya çıkar. Karar alma söz konusu olduğunda hız önemli bir faktördür, ancak bağlam sahip olmak daha önemlidir, ancak bunu söylemek kolaydır. Bu, işletmelerin hem hızlı hem de bilgilendirilmiş kararlar alması nasıl mümkün olur sorusunu gündeme getirir.

Her şey verilerle başlar. İşletmeler, verilerin başarısında oynadığı kilit rolün farkındadırlar, ancak birçokları hala bu verileri etkili karar alma yoluyla iş değerine çevirmekte zorluk yaşamaktadır. Bu, iyi karar almaya bağlam gerek duyulduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır ve ne yazık ki, veriler kendiliğinden anlam ve tam bağlam getirmez. Bu nedenle, sadece paylaşılan verilere (bağlam olmadan) dayalı kararlar almak kesin değildir.

Aşağıda, bu alanda değer elde etmelerini engelleyen şeyleri ve daha iyi, daha hızlı iş kararları almaya nasıl başlayabileceklerini keşfedeceğiz.

Tam Resmi Almak

Eski Siemens CEO Heinrich von Pierer ünlü bir şekilde dedi ki, “Eğer Siemens sadece ne bildiğini bilseler, o zaman bizim rakamlarımız daha iyi olurdu,” ve bir organizasyonun toplu bilgi ve uzmanlığını kullanma yeteneğinin önemini vurguladı. Bilgi güçtür ve iyi kararlar almak, işin her yönünü, farklı yönlerin nasıl birlikte çalıştığını ve birbirlerini nasıl etkilediğini comprende etmekle ilgilidir. Ancak birçok farklı sistem, uygulama, insan ve süreçten elde edilen çok miktarda veri ile, bu anlayışı elde etmek zor bir görevdir.

Paylaşılan bilginin eksikliği genellikle istenmeyen durumlara yol açar: İşletmeler kararları çok yavaş alır, fırsatları kaçırır; kararlar bir süzgeçte alınır ve diğer yönleri üzerindeki etkileri dikkate alınmaz, bu da kötü iş sonuçlarına yol açar; veya kararlar kesin olmayan bir şekilde alınır ve tekrarlanamaz.

Bazı durumlarda, yapay zeka bu zorlukları daha da artırabilir, şirketler teknolojiyi çeşitli kullanım durumlarına uygularken ve iş sorunlarını otomatik olarak çözeceğini beklerken. Bu, AI destekli sohbet botları ve ajanların, kararlar almak için gerekli bağlam ve görünürlüğe sahip olmadan izole olarak inşa edildiğinde oluşabilir.

İşletmelerde Hızlı ve Bilgilendirilmiş Karar Alma

Bir şirketin amacı müşteri memnuniyetini artırmak, geliri artırmak veya maliyetleri azaltmak olsun, bu sonuçları elde etmenin tek bir sürücüsü yoktur. Bunun yerine, iyi karar almaya kütle etkisi, olumlu iş sonuçları doğuracaktır.

Her şey, şirketin toplu bilgisini yakalamasına olanak tanıyan, erişilebilir ve ölçeklenebilir bir platformu kullanmakla başlar, böylece hem insanlar hem de AI sistemleri bunu kullanarak daha iyi kararlar alabilir. Bilgi grafikleri, organizasyonların verilerinin içinde bağlamı keşfetmek için giderek daha fazla temel bir araç haline gelmektedir.

Bu, uygulamada nasıl görünür? Bir perakendecinin, yaz aylarına girerken kaç tişört sipariş etmesi gerektiğini bilmeyi istediğini hayal edin. En iyi kararı vermek için çok sayıda karmaşık faktör dikkate alınmalıdır: maliyet, zamanlama, geçmiş talep, öngörülen talep, tedarik zinciri önlemleri, pazarlama ve reklamın talebi nasıl etkileyebileceği, fiziksel mağazalar için fiziksel alan sınırlamaları ve daha fazlası. Tüm bu yönleri ve aralarındaki ilişkileri, bir bilgi grafiği tarafından sağlanan paylaşılan bağlam üzerinden akıl yürütebiliriz.

Bu paylaşılan bağlam, insanların ve AI’ın birlikte çalışarak karmaşık kararları çözmelerine olanak tanır. Bilgi grafikleri, tüm bu faktörleri hızla analiz edebilir ve aslında farklı kaynaklardan gelen verileri, işin tümüne ilişkin kavramlar ve mantık haline getirebilir. Vesince veri, bilgi grafiğinin bu bilgileri yakalamak için farklı sistemler arasında taşınmasına gerek yoktur, işletmeler kararları çok daha hızlı alabilir.

Bugünün yüksek rekabet ortamında, işletmeler bilgilendirilmemiş iş kararları alamazlar – ve hız oyunun adıdır. Bilgi grafikleri, daha iyi, daha bilgilendirilmiş iş kararları almak için yapay zekanın gücünü açığa çıkarmak için kritik eksik bileşendir.