Використання штучного інтелекту та графів знань для прийняття рішень в企业

Сучасний бізнес-ландшафт, ймовірно, більш конкурентний і складний, ніж будь-коли раніше: очікування клієнтів на висоті, а підприємства повинні задовольняти (або перевершувати) ці потреби, одночасно створюючи нові продукти та досвід, який надасть споживачам ще більшу цінність. Одночасно багато організацій обмежені ресурсами, борються з бюджетними обмеженнями та сталою боротьбою з бізнес-вызовами, такими як латентність ланцюга поставок.

Успіх підприємств визначається сукупністю рішень, які вони приймають щодня. Ці рішення (погані чи хороші) мають накопичувальний ефект і часто більш пов’язані, ніж здається, або обробляються. Щоб успішно виступати в цьому вимогливому та постійно змінюваному середовищі, підприємства повинні мати можливість приймати рішення швидко, і багато з них звернулися до рішень, заснованих на штучному інтелекті, для цього. Ця гнучкість критична для підтримання операційної ефективності, розподілу ресурсів, управління ризиками та підтримки тривалої інновації. Одночасно збільшення прийняття штучного інтелекту ще більше підкреслило проблеми прийняття рішень людиною.

Проблеми виникають, коли організації приймають рішення (з використанням штучного інтелекту чи іншим чином) 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 швидкі та інформовані рішення?

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

Нижче ми розглянемо, що заважає організаціям реалізувати цінність в цій області, і як вони можуть рухатися до прийняття кращих, швидших бізнес-рішень.

Отримання повної картини

Колишній генеральний директор Siemens Гайнріх фон Пірер 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 взаємодії та впливають один на одного. Проте з такою великою кількістю даних з різних систем, застосунків, людей та процесів отримання цього розуміння – це висока ціна.

Це відсутність спільних знань часто призводить до низки нежаданих ситуацій: організації приймають рішення занадто повільно, що призводить до втрачених можливостей; рішення приймаються в ізоляції без урахування ефекту доміно, що призводить до поганих результатів бізнесу; або рішення приймаються неточно і не можуть бути повторені.

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

Забезпечення швидких та інформованих бізнес-рішень в підприємстві

Чи то мета компанії полягає в тому, щоб підвищити задоволеність клієнтів, збільшити доходи чи скоротити витрати, немає єдиного драйвера, який забезпечить ці результати. Замість цього це сукупний ефект доброго прийняття рішень, який приведе до позитивних результатів бізнесу.

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

Як це виглядає на практиці? Припустимо, рітейлер хоче знати, скільки футболок йому слід замовити перед початком літа. Багато складних факторів потрібно врахувати, щоб прийняти найкраще рішення: вартість, час, минула потреба, прогнозована потреба, резервні варіанти ланцюга поставок, як маркетинг та реклама можуть вплинути на попит, обмеження фізичного простору для магазинів та інше. Ми можемо розмірковувати над усіма цими аспектами та їхніми взаємозв’язками, використовуючи спільний контекст, який надає граф знань.

Цей спільний контекст дозволяє людям та штучному інтелекту співпрацювати для вирішення складних рішень. Графи знань можуть швидко проаналізувати 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 необґрунтовані бізнес-рішення, а швидкість – це ім’я гри. Графи знань є критично відсутнім інгредієнтом для розблокування потенціалу генеративного штучного інтелекту для прийняття кращих, більш інформованих бізнес-рішень.