Використання штучного інтелекту та графів знань для прийняття рішень в підприємствях

Сучасний бізнес-ландшафт, ймовірно, є більш конкурентним і складним, ніж будь-коли раніше: Очікування клієнтів знаходяться на найвищому рівні, а підприємства повинні задовольняти (або перевищувати) ці потреби, одночасно створюючи нові продукти та досвід, які забезпечать споживачам ще більшу цінність. Водночас багато організацій обмежені ресурсами, зіштовхуються з бюджетними обмеженнями та справляються з постійними бізнес-викликами, такими як затримка ланцюга постачання.

Успіх підприємств визначається сукупністю рішень, які вони приймають щодня. Ці рішення (погані чи хороші) мають накопичувальний ефект і часто більше пов’язані між собою, ніж здається, або обробляються. Щоб успішно діяти в цій вимогливій та постійно змінюваній середовищі, підприємства повинні мати можливість приймати рішення швидко, і багато з них звернулися до рішень, що використовують штучний інтелект. Ця гнучкість є критично важливою для підтримання операційної ефективності, розподілу ресурсів, управління ризиками та підтримки тривалої інновації. Одночасно збільшення прийняття штучного інтелекту погіршило проблеми прийняття рішень людиною.

Проблеми виникають, коли організації приймають рішення (з використанням штучного інтелекту чи інакше) без твердого розуміння контексту та того, як вони вплинуть на інші аспекти бізнесу. Хоча швидкість є важливим фактором при прийнятті рішень, контекст є найважливішим, хоча й легше сказати, ніж зробити. Це викликає питання: Як підприємства можуть приймати рішення швидко та інформовано?

Все починається з даних. Підприємства гостро усвідомлюють ключову роль даних у своєму успіху, проте багато з них усе ще борються з тим, щоб перекласти їх у бізнес-цінність через ефективне прийняття рішень. Це в основному пояснюється тим, що хороше прийняття рішень вимагає контексту, а, на жаль, дані не несуть у собі розуміння та повний контекст. Тому прийняття рішень, заснованих лише на спільних даних (без контексту), є неточним та неточним.

Нижче ми дослідимо, що утримує організації від реалізації цінності в цій сфері, і як вони можуть рухатися у напрямку прийняття кращих, швидших бізнес-рішень.

Отримання повної картини

Колишній генеральний директор Siemens Гайнріх фон П’єрер сказав, «Якщо Siemens знала б, що знає Siemens, тоді наші цифри були б кращими», підкресливши важливість здатності організації використовувати свою колективну знання та досвід. Знання – це сила, а прийняття добрих рішень залежить від повного розуміння кожної частини бізнесу, включаючи те, як різні аспекти працюють у єдності та впливають один на одного. Але з такою великою кількістю даних, доступних з багатьох різних систем, застосунків, людей та процесів, отримання цього розуміння є складним завданням.

Ця відсутність спільних знань часто призводить до ряду нежаданих ситуацій: організації приймають рішення занадто повільно, що призводить до втрачених можливостей; рішення приймаються в ізоляції без урахування ефекту «краплі», що призводить до поганих бізнес-результатів; або рішення приймаються неточно, що не дозволяє повторити їх.

У деяких випадках штучний інтелект може ще більше погіршити ці виклики, коли компанії бездумно застосовують цю технологію до різних випадків використання та очікують, що вона автоматично вирішить їхні бізнес-проблеми. Це, ймовірно, трапиться, коли чат-боти та агенти, що використовують штучний інтелект, будуються в ізоляції без контексту та видимості, необхідних для прийняття обґрунтованих рішень.

Забезпечення швидких та інформованих бізнес-рішень в підприємствах

Чи то мета компанії полягає в збільшенні задоволеності клієнтів, підвищенні доходів чи зниженні витрат, немає жодного руху, який би забезпечив ці результати. Натомість це сукупний ефект доброго прийняття рішень, який принесе позитивні бізнес-результати.

Все починається з використання доступної, масштабованої платформи, яка дозволяє компанії захопити свої колективні знання, щоб люди та системи штучного інтелекту могли приймати кращі рішення. Графи знань все частіше стають фундаментальним інструментом для організацій, щоб розкрити контекст у своїх даних.

Як це виглядає в дії? Припустимо, рітейлер хоче знати, скільки футболок він повинен замовити напередодні літа. Багато складних факторів повинні бути враховані, щоб прийняти найкраще рішення: вартість, час, минула потреба, прогнозована потреба, резервні варіанти ланцюга постачання, те, як маркетинг та реклама можуть вплинути на попит, обмеження фізичного простору для магазинів та багато іншого. Ми можемо розібрати всі ці аспекти та відносини між ними, використовуючи спільний контекст, який забезпечує граф знань.

Цей спільний контекст дозволяє людям та штучному інтелекту співпрацювати для вирішення складних рішень. Графи знань можуть швидко аналізувати всі ці фактори, фактично перетворюючи дані з різних джерел у концепції та логіку, пов’язані з бізнесом в цілому. І оскільки дані не потрібно переміщувати між різними системами, щоб граф знань захопив цю інформацію, підприємства можуть приймати рішення значно швидше.

У сучасному висококонкурентному ландшафті організації не можуть дозволити собі приймати недоінформовані бізнес-рішення, а швидкість є основним пріоритетом. Графи знань є критично важливим інгредієнтом для розблокування сили генеративного штучного інтелекту для прийняття кращих, більш інформованих бізнес-рішень.