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Intelligenza decisionale: la nuova era dell'IA

Viviamo in un mondo di cambiamenti istantanei in cui il processo decisionale acquisisce sempre più significato e importanza commerciale. I dati e le informazioni sono risorse preziose che possono contribuire al successo generale dell'azienda o portare a sostanziali perdite commerciali. Ma cosa succederebbe se le tecnologie digitali potessero assistere il processo decisionale, consentendo alle persone di diventare più informate e sicure di raggiungere gli obiettivi strategici o operativi? L'intelligenza decisionale entra in scena per prendere decisioni precise, basate sugli insight e tempestive.

Perché l'intelligenza decisionale è importante?

Tecnologie decisionali intelligenti incoraggiare le aziende a utilizzare Intelligenza artificiale (AI) o Machine Learning (ML) per trasformare le informazioni non strutturate in approfondimenti decisionali accurati, veloci e fattibili. Si tratta di metodi (teorie decisionali o mappatura delle decisioni) e tecnologie (ML e automazione) diversi per collegare i dati ai risultati. Alla fine, questo porta a un successo commerciale ottimale, poiché sembra esserci un'interconnessione diretta tra l'efficacia del processo decisionale e il comportamento finanziario. L'azienda che rispetta questi termini ha una visione aziendale chiara in cui tutti i reparti e gli uffici sono più informati sui risultati degli eventi.Analisti Gartner ha dichiarato che l'AI è una delle tendenze tecnologiche più imponenti per il 2022. Alcuni dati riportati di seguito parlano a favore dell'importanza dell'AI nel processo decisionale, evidenziandone il notevole potenziale:
Intelligenza decisionale

In che modo l'intelligenza decisionale è diversa dall'IA?

L'intelligenza artificiale è una teoria e una pratica che consente alle macchine di eseguire compiti e operazioni che di solito solo gli esseri umani possono gestire (ad esempio, l'elaborazione del linguaggio o la percezione visiva). L'intelligenza decisionale, a sua volta, è un'applicazione commerciale del processo decisionale dell'AI, che consente alle aziende e alle imprese di trarre il massimo vantaggio dalle decisioni guidate dai dati nella sfera commerciale.

Il DI ha sempre una connotazione commerciale, incentrata su cifre e statistiche. Ad esempio, quando si pianifica l'espansione della quota di mercato, il lancio di nuovi prodotti o l'assunzione di nuovi dipendenti, si ricorre all'AI per avere assistenza. Considerando una situazione astratta, supponiamo che l'IA abbia sviluppato un algoritmo che prevede la domanda di un prodotto specifico nel marketing. Infine, diventa DI quando il team di marketing implementa quella stessa decisione specifica sul prodotto creata sulla base di una previsione alimentata dall'AI. Quindi, il processo decisionale dell'intelligenza artificialeè un fenomeno che funge da modello peculiare per le azioni commerciali dell'IA.

Decision Intelligence vs. Business Intelligence

Ora, abbiamo capito come AI e DI siano interconnesse. Ma c'è ancora un'altra definizione di DI che deve essere spiegata. Chiariamo cosa Intelligenza aziendale (BI) e conoscere le sue caratteristiche principali che si differenziano da DI.

Business Intelligence è una definizione ampia che riunisce l'analisi aziendale, la visualizzazione interattiva dei dati, data mining, strumenti e infrastrutture per i dati e altre pratiche per assistere il processo decisionale.

Una delle caratteristiche più importanti della BI è il filtraggio dei dati per estrarre le intuizioni. L'intelligenza decisionale va oltre, poiché crea un'interconnessione d'impatto tra le prestazioni tecniche e gli obiettivi aziendali, per creare decisioni di guida. Bla Business Intelligence aiuta a preparare le basi per un processo decisionale basato sulla DI, analizzando, visualizzando ed estraendo intuizioni utilizzando strumenti come Tableau, Power BI e altri.

Riassumendo, l'intelligenza decisionale può essere illustrata come una combinazione di scienza dei dati, gestione complessiva e business intelligence. Estrae le informazioni raccolte da stakeholder, manager e amministratori delegati e incanala questo flusso strutturato in direzione di decisioni guidate dai dati.

Decision Intelligence vs. Business Intelligence

In che modo la decision intelligence consente di prendere decisioni aziendali?

Gli esperti definiscono tre tipi di assistenza al processo decisionale da parte dell'AI. Esse dipendono dal livello di autonomia e dal grado di interferenza umana nel processo.

Il primo livello è quello del supporto alle decisioni, che comprende la logica dei macchinari e strumenti ausiliari come analisi, avvisi ed esplorazione dei dati. Allo stesso tempo, a questo livello gli esseri umani prendono decisioni esclusivamente da soli. 

L'aumento delle decisioni è il secondo livello in cui le macchine svolgono un ruolo più proattivo e significativo. Analizzano e valutano i dati e generano raccomandazioni e previsioni, mentre le persone responsabili le rivedono e le convalidano. L'uomo può accettare immediatamente la proposta o collaborare con la macchina per modificarla e migliorarla.

Il terzo livello implica l'automazione delle decisioni, che riduce significativamente il coinvolgimento degli esseri umani con la delega totale dell'esecuzione dei compiti alle macchine. I dispositivi utilizzano automaticamente regole, istruzioni e previsioni basate sull'intelligenza artificiale, mentre gli esseri umani agiscono come supervisori di alto livello che monitorano i rischi e sono pronti a rivedere i risultati.

Decisione aziendale

Vale la pena ricordare che questo modello a tre livelli non è rigido e ha la possibilità di cambiare. Inoltre, alcune decisioni non richiedono l'aumento o l'automatizzazione, poiché sono poco frequenti e delicate, e gli esseri umani le gestiscono in modo migliore. Ciononostante, un modello DI efficace comprende tre livelli, con la possibilità di ridurre o aumentare il livello di automazione per adattarlo a particolari esigenze.

Intelligenza decisionale

Quali sono le componenti dell'intelligenza decisionale?

L'intelligenza decisionale combina le tecnologie (ad esempio l'IA e l'automazione dei processi, l'apprendimento automatico, ecc.) per ottenere decisioni economicamente ragionevoli. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno lo scopo di raccogliere dati e fornire informazioni strutturate per ottenere approfondimenti, ma non si occupano dell'esecuzione e dei risultati delle decisioni. Allo stesso tempo, le applicazioni per i processi aziendali (come l'automazione robotica dei processi, il process mining e il process discovery) sono focalizzate sui compiti, il che significa che eseguono i lavori in modo impeccabile ma non contribuiscono all'efficacia del processo decisionale.

L'intelligenza decisionale unisce l'intelligenza artificiale, l'automazione dei processi e l'apprendimento automatico, collegando i dati alle decisioni e ai risultati. Fornisce intuizioni basate sulle informazioni elaborate, le utilizza per prendere le decisioni giuste e fornisce un feedback verificando l'efficacia delle decisioni.

Una tecnologia DI comune contiene solitamente:

  • spiegazione e giustificazione delle raccomandazioni del sistema;
  • feedback su decisioni precedenti (motivi per accettare o rifiutare una raccomandazione);
  • confronto tra impatto effettivo e impatto pianificato.

Quale impatto aziendale ci si può aspettare dalla decision intelligence?

Sempre più marchi internazionali in vari settori adottano le tecnologie DI. Google ha aperto un dipartimento con 17.000 dipendenti che si occupano di AI nel 2018. Allo stesso modo, Alibaba ha creato un Decision Intelligence Lab per ridurre i costi e migliorare l'efficienza nell'analisi dei dati, nella disposizione del capitale, nel processo dei contenuti, nella determinazione dei prezzi delle scorte e nell'allocazione degli asset nel 2018.

Oggi molte aziende si trovano ad affrontare problemi legati all'assenza di soluzioni di Intelligenza Artificiale, per cui non dispongono di strumenti rilevanti di scalata del business e di trasformazione digitale nell'e-commerce. L'intelligenza decisionale, al contrario, elimina queste difficoltà e dà alle aziende la capacità di ottenere l'impatto commerciale previsto. .

Gartner prevede che il 33% delle organizzazioni assegnerà analisti DI entro il 2023. Di conseguenza, sempre più imprenditori sono alla ricerca di un'ampia panoramica su cosa sia la decision intelligence per trarre vantaggio da una tecnologia innovativa alla ricerca di una soluzione redditizia e redditizia. Considerando la nostra azienda, Innowise è al passo con la fornitura di soluzioni di DI e BI di qualsiasi complessità e portata ed è pronta a offrire una soluzione aziendale che snellisce i flussi di lavoro e incrementa le vendite.

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