Yapay Zeka ve Bilgi Grafiklerini Kurumsal Karar Almaya Dahil Etme

Bugünün iş dünyası, muhtemelen daha önce hiç olmadığı kadar rekabetçi ve karmaşıktır: Müşteri beklentileri tüm zamanların en yüksek düzeyindedir 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 kaynaklarla sınırlıdır, bütçe kısıtlamalarıyla mücadele etmektedir ve tedarik zinciri gecikmesi gibi sürekli iş zorluklarıyla başa çıkmaktadır.

İşletmeler ve onların başarısı, her gün verdikleri kararların toplamı tarafından belirlenir. Bu kararlar (kötü veya iyi) birikebilir ve genellikle birbirleriyle ilgili veya öyleymiş gibi görünür. Bu talepkar ve sürekli değişen ortamda ayak uydurmak için, işletmelerin hızlı kararlar verme yeteneğine ihtiyaçları vardır ve birçokları bunu yapmak için yapay zeka destekli çözümlere yönelmiştir. Bu esneklik, operasyonel verimliliği sürdürmek, kaynakları tahsis etmek, riski yönetmek ve sürekli inovasyonu desteklemek için kritiktir. Aynı zamanda, yapay zekanın artan benimsenmesi, insan karar alma zorluklarını aumente etmiştir.

Sorunlar, işletmelerin (yapay zeka veya başka bir şekilde) kararlar vermesiyle ortaya çıkar, ancak bu kararların bağlamını ve işletmenin diğer yönlerine nasıl etkileyeceğini anlamadan. Hız, karar alma söz konusu olduğunda önemli bir faktör olsa da, bağlamın olması daha önemlidir, ancak bunu söylemek yapmak kadar kolay değildir. Bu, işletmelerin hem hızlı hem de bilgilendirilmiş kararlar alması nasıl mümkün olacağını sormamıza neden olur.

Her şey verilerle başlar. İşletmeler, verilerin başarısında oynadığı kilit rolü çok iyi bilir, ancak birçokları masih etkili karar alma yoluyla iş değerine çevirmekte zorluk yaşamaktadır. Bunun nedeni, iyi karar alma için bağlama ihtiyaç duyulmasıdır ve ne yazık ki, veriler kendiliğinden anlama ve tam bağlam getirmez. Bu nedenle, yalnızca paylaşılan veriler (bağlam olmadan) temel alarak kararlar vermek kesin değildir.

Aşağıda, işletmelerin bu alanda değer gerçekleştirmesini engelleyen şeyleri ve daha iyi, daha hızlı iş kararları verme yoluna nasıl gidebileceklerini keşfedeceğiz.

Tam resmi elde etmek

Eski Siemens CEO Heinrich von Pierer ünlü bir şekilde dedi ki, “Eğer Siemens sadece neyi bildiğini bilseydi, o zaman rakamlarımız daha iyi olurdu,” ve bu, bir organizasyonun toplu bilgi ve know-how’sunu kullanma yeteneğinin önemini vurguladı. Bilgi güçtür ve iyi kararlar vermenin anahtarı, işletmenin her bölümünü, farklı yönlerin nasıl birlikte çalıştığını ve birbirlerini nasıl etkilediğini comprendmektedir. Ancak çok fazla veri ve farklı sistemler, uygulamalar, insanlar ve süreçlerden gelen çok fazla veri ile, bu anlaşmayı elde etmek zor bir iştir.

Paylaşılan bilginin eksikliği genellikle istenmeyen durumlara yol açar: İşletmeler kararları слишком yavaş verir, fırsatları kaçırır; kararlar bir siloda verilir ve diğer yönleri dikkate alınmaz, kötü iş sonuçlarına yol açar; veya kararlar kesin olmayan bir şekilde verilir ve tekrarlanamaz.

Bazı durumlarda, yapay zeka bu zorlukları daha da artırabilir, şirketler teknolojiyi farklı kullanım durumlarına uygularken ve otomatik olarak iş sorunlarını çözeceğini beklerler. Bu, AI destekli sohbet botları ve ajanların bağlam ve görünürlük olmadan inşa edildiğinde xảyabilir.

Kurumsal hızlı ve bilgilendirilmiş iş kararlarını etkinleştirme

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

Her şey, toplu bilgiyi yakalamak için erişilebilir, ölçeklenebilir bir platform kullanarak başlar, böylece hem insanlar hem de AI sistemleri bunu anlamlandırabilir ve daha iyi kararlar alabilir. Bilgi grafikleri, işletmelerin verilerinin içindeki bağlamı keşfetmek için giderek daha fazla temel araç haline gelmektedir.

Bu, uygulamada nasıl görünür? Bir perakendecinin, yaz aylarına girmeden önce kaç tişört sipariş etmesi gerektiğini öğrenmek istediğini hayal edin. En iyi kararı vermenin için çok fazla karmaşık faktör dikkate alınmalıdır: maliyet, zamanlama, geçmiş talep, öngörülen talep, tedarik zinciri kontingensleri, pazarlama ve reklamın talebi nasıl etkileyebileceği, fiziksel mağaza alanlarının sınırları ve daha fazlası. Tüm bu yönleri ve aralarındaki ilişkileri, bir bilgi grafiğinin sağladığı paylaşılan bağlam kullanarak anlamlandırabiliriz.

Bu paylaşılan bağlam, insanların ve AI’ın birlikte kompleks kararları çözmesine olanak tanır. Bilgi grafikleri, tüm bu faktörleri hızlı bir şekilde analiz edebilir, esasen farklı kaynaklardan gelen verileri tüm işletmeyle ilgili kavramlar ve mantık haline dönüştürebilir. Ve veriler, bilgi grafiğinin bu bilgileri yakalaması için farklı sistemler arasında taşınmasına gerek olmadığından, işletmeler kararları çok daha hızlı verebilir.

Bugün çok rekabetçi bir ortamda, işletmeler yanlış bilgilendirilmiş iş kararları veremez – ve hız oyunun adıdır. Bilgi grafikleri, daha iyi, daha bilgilendirilmiş iş kararları almak için yapay zekanın gücünü açığa çıkarmak için kritik eksik bileşendir.