5 min lesing

Beslutningsintelligens: den nye æraen med kunstig intelligens

AI OG ML

BI og dataanalyse

Trender

Vi lever i en verden med raske endringer der beslutningstaking får stadig større betydning og kommersiell betydning. Data og informasjon er verdifulle ressurser som enten kan bidra til den generelle forretningssuksessen eller føre til betydelige kommersielle tap. Men hva om digitale teknologier kan bidra til beslutningstaking, slik at folk blir bedre informert og tryggere på å nå strategiske eller operasjonelle mål? Beslutningsintelligens kommer på banen for presise, innsiktsbaserte og tidsriktige beslutninger.

Hvorfor er beslutningsinformasjon viktig?

Intelligente beslutningsteknologier oppmuntre bedrifter til å bruke Kunstig intelligens (AI) eller Maskinlæring (ML) for å omdanne ustrukturert informasjon til nøyaktig, rask og gjennomførbar beslutningsinnsikt. Det innebærer ulike metoder (beslutningsteorier eller beslutningskartlegging) og teknologier (ML og automatisering) for å koble data med resultater. Til slutt fører dette til optimal kommersiell suksess siden det ser ut til å være en direkte sammenheng mellom beslutningseffektivitet og økonomisk atferd. Selskapet som overholder disse vilkårene, har en klar forretningsvisjon der alle avdelinger og kontorer er mer informert om resultatene av hendelsene.Gartner-analytikere erklært DI som en av de mest imponerende teknologitrendene for 2022. Noen tall nedenfor taler til fordel for betydningen av DI i beslutningstaking, og fremhever dens bemerkelsesverdige potensial:

S&P 500-selskaper kaster bort omtrent $250 millioner per år på grunn av dårlig beslutningstaking;
McKinsey rapporterer at 72% av ledere tatt opp at dårlige beslutninger tas like ofte som gode;
IDC spår at at selskaper som nekter å implementere DI, vil få de samme konsekvensene som om de nekter å gå online.

Hvordan er beslutningsetterretning forskjellig fra kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er en teori og praksis som gjør det mulig for maskiner å utføre oppgaver og operasjoner som bare mennesker vanligvis kan håndtere (f.eks. språkbehandling eller visuell persepsjon). Beslutningsintelligens er på sin side en kommersiell anvendelse av AI-beslutningstaking, som gjør det mulig for selskaper og virksomheter å dra full nytte av datadrevne beslutninger i den kommersielle sfæren..

DI har alltid en kommersiell konnotasjon, med fokus på tall og statistikk. For eksempel, når vi planlegger å utvide markedsandelen, lansere nye produkter eller til og med ansette nye ansatte, antyder vi at DI kan hjelpe oss. Med tanke på den abstrakte situasjonen, la oss anta at AI har utviklet en algoritme som forutsier etterspørselen etter et bestemt produkt i markedsføring. Til slutt blir det DI når markedsføringsteamet implementerer den samme spesifikke produktbeslutningen som er opprettet på grunnlag av en AI-drevet prediksjon. Derfor er beslutningstaking med kunstig intelligens et fenomen som fungerer som en spesiell mal for DI kommersielt tilbøyelige handlinger..

Beslutningsetterretning vs. forretningsetterretning

Nå har vi forstått hvordan AI og DI henger sammen. Men det er fortsatt en annen definisjon av DI som må forklares. La oss avklare hva Business Intelligence (BI) er og lære om hovedtrekkene som er forskjellige fra DI.

Business Intelligence er en bred definisjon som forener forretningsanalyse, datavisualisering, datautvinning, dataverktøy og -infrastruktur og annen praksis for å støtte beslutningstaking.

En av BIs viktige funksjoner er filtrering av data for å hente ut innsikt. Beslutningsintelligens går lenger siden den skaper en virkningsfull sammenkobling av teknisk ytelse og forretningsmål for å skape fremtidsrettede beslutninger. BBusiness Intelligence bidrar til å forberede grunnlaget for DI-basert beslutningstaking, analysere, visualisere og trekke ut innsikt ved hjelp av verktøy som Tableau, Power BI og andre..

For å oppsummere kan beslutningsinformasjon illustreres som en kombinasjon av datavitenskap, overordnet ledelse og forretningsinformasjon. Den trekker ut informasjonen som samles inn av interessenter, ledere og administrerende direktører, og kanaliserer denne strukturerte strømmen i retning av å ta datadrevne beslutninger.

Hvordan muliggjør beslutningsinformasjon beslutningstaking?

Eksperter definerer tre typer av hvordan DI kan bidra i beslutningsprosessen. De avhenger av graden av autonomi og graden av menneskelig innblanding i prosessen.

Det første nivået er beslutningsstøtte, som omfatter maskinell logikk og hjelpeverktøy som analyser, varsler og datautforskning. Samtidig tar mennesker beslutninger helt alene på dette nivået.

Beslutningsforsterkning er det andre nivået der maskiner spiller en mer proaktiv og viktig rolle. De analyserer og evaluerer data og genererer anbefalinger og prediksjoner mens ansvarlige personer gjennomgår og validerer dem. Mennesker kan umiddelbart godta forslaget eller samarbeide med en maskin for å endre og forbedre det.

Det tredje nivået innebærer beslutningsautomatisering, som i betydelig grad reduserer menneskers involvering i den totale delegeringen av oppgaver til maskiner. Enheter bruker automatisk regler, instruksjoner og AI-baserte prediksjoner, mens mennesker fungerer som veiledere på høyt nivå som overvåker risikoene og er klare til å gjennomgå resultatene.

Det er verdt å nevne at denne tre-nivåmodellen ikke er rigid og har mulighet til å endres. Dessuten krever noen beslutninger ikke forsterkning eller automatisering siden de er sjeldne og følsomme, og mennesker takler dem på en bedre måte. Ikke desto mindre inkluderer en effektiv DI-modell tre nivåer med muligheten til å nedgradere eller heve automatiseringsnivået for å passe til noen spesielle behov.

Hva er komponentene i beslutningsinformasjon?

Beslutningsintelligens kombinerer teknologier (f.eks. AI og prosessautomatisering, maskinlæring osv.) for å oppnå økonomisk fornuftige beslutninger. Kunstig intelligens og maskinlæring er ment å samle inn data og gi strukturert informasjon for å få innsikt, men de håndterer ikke utførelsen og resultatene av beslutningene. Samtidig er apper for forretningsprosesser (f.eks. robotisert prosessautomatisering, prosessutvinning og prosessoppdagelse) oppgavefokuserte, noe som betyr at de utfører jobber feilfritt, men ikke bidrar til beslutningseffektivitet.

Beslutningsintelligens forener kunstig intelligens, prosessautomatisering og maskinlæring, og kobler data med beslutninger og resultater. Den gir innsikt basert på bearbeidet informasjon, bruker den til å treffe riktige beslutninger og gir tilbakemelding ved å kontrollere beslutningenes effektivitet.

En vanlig DI-teknologi inneholder vanligvis:

systemanbefalingens forklaring og begrunnelse;
tilbakemelding på tidligere beslutninger (begrunnelse for å godta eller avvise en anbefaling);
sammenligning av faktiske og planlagte virkninger.

Hvilken forretningseffekt kan du forvente av beslutningsinformasjon?

Stadig flere internasjonale merkevarer på ulike områder tar i bruk DI-teknologier. Google åpnet en avdeling med 17 000 ansatte som håndterer DI i 2018. På samme måte, Alibaba opprettet et Decision Intelligence Lab for å redusere kostnadene og forbedre effektiviteten innen dataanalyse, kapitalordning, innholdsprosess, lagerprising og aktivaallokering i 2018.

I dag har mange selskaper problemer med mangelen på løsninger for kunstig intelligens, og de har derfor ikke relevante instrumenter for skalering av virksomheten og digital transformasjon innen e-handel. Beslutningsintelligens, tvert imot, eliminerer disse vanskelighetene og gir selskapene kapasitet til å oppnå den forventede forretningseffekten. .

Gartner spår at 33% av organisasjonene vil tildele DI-analytikere innen 2023. Som et resultat ser flere og flere gründere etter en bred oversikt over hva beslutningsintelligens er for å dra nytte av innovativ teknologi på jakt etter en lønnsom og tilbakebetalingsløsning. Med tanke på selskapet vårt, Innowise holder tritt med å levere DI- og BI-løsninger av enhver kompleksitet og omfang og er klar til å tilby en forretningsløsning som effektiviserer arbeidsflyter og øker salget..

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 6. september 2022

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Har du gitt oss en utfordring?

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.