5 minut czytania

Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji

AI I ML

BI i analiza danych

Trendy

Żyjemy w świecie natychmiastowych zmian, gdzie podejmowanie decyzji nabiera coraz większego znaczenia i wartości komercyjnej. Dane i informacje są cennymi zasobami, które mogą przyczynić się do sukcesu biznesowego lub prowadzić do znacznych strat komercyjnych. Ale co jeśli technologie cyfrowe mogą wspierać podejmowanie decyzji, umożliwiając ludziom bycie lepiej poinformowanymi i pewnymi w dążeniu do celów strategicznych lub operacyjnych? Inteligencja decyzyjna wkracza na scenę, umożliwiając precyzyjne, oparte na wglądach i terminowe podejmowanie decyzji.

Dlaczego inteligencja decyzyjna jest ważna?

Inteligentne technologie decyzyjne zachęcają firmy do wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) (AI) lub uczenia maszynowego (ML) w celu przekształcenia niestrukturyzowanych informacji w dokładne, szybkie i wykonalne wglądy decyzyjne. Obejmuje to różne metody (teorie decyzji czy mapowanie decyzji) i technologie (ML i automatyzacja) do łączenia danych z wynikami. W efekcie prowadzi to do optymalnego sukcesu komercyjnego, ponieważ pojawia się bezpośrednie powiązanie między efektywnością podejmowania decyzji a zachowaniem finansowym. Firma, która spełnia te warunki, ma klarowną wizję biznesową, w której wszystkie działy i biura są lepiej poinformowane o skutkach wydarzeń.Analitycy firmy Gartner uznali DI za jeden z najbardziej imponujących trendów technologicznych na 2022 rok. Poniższe dane przemawiają na korzyść znaczenia DI w podejmowaniu decyzji, podkreślając jego niezwykły potencjał:

Firmy z S&P 500 tracą około 250 milionów dolarów rocznie z powodu złego podejmowania decyzji;
McKinsey informuje, że 72% menedżerów przyznaje, że złe decyzje zdarzają się tak samo często, jak dobre;
IDC prognozuje, że firmy, które odmówią wdrożenia DI, poniosą takie same konsekwencje, jakby odmówiły przejścia do świata online.

Jak inteligencja decyzyjna różni się od AI?

Sztuczna inteligencja to teoria i praktyka, która pozwala maszynom wykonywać zadania i operacje, z którymi zwykle radzą sobie tylko ludzie (np. przetwarzanie języka lub percepcja wzrokowa). Z kolei inteligencja decyzyjna jest komercyjnym zastosowaniem podejmowania decyzji przez AI, umożliwiając firmom i przedsiębiorstwom pełne wykorzystanie decyzji opartych na danych w sferze komercyjnej.

DI zawsze niesie ze sobą konotacje komercyjne, skupiając się na liczbach i statystykach. Na przykład, planując zwiększenie udziału w rynku, wprowadzenie nowych produktów, a nawet zatrudnienie nowych pracowników, sugerujemy DI, aby nam pomóc. Rozważając abstrakcyjną sytuację, załóżmy, że sztuczna inteligencja opracowała algorytm, który przewiduje popyt na określony produkt w marketingu. Wreszcie, staje się DI, gdy zespół marketingowy wdraża tę samą konkretną decyzję dotyczącą produktu stworzoną na podstawie prognozy opartej na sztucznej inteligencji. W związku z tym, podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję jest zjawiskiem, które służy jako swoisty szablon dla komercyjnych działań DI.

Inteligencja decyzyjna a analityka biznesowa

Teraz zrozumieliśmy, w jaki sposób AI i DI są ze sobą powiązane. Istnieje jednak jeszcze jedna definicja dotycząca DI, którą należy wyjaśnić. Wyjaśnijmy, czym jest Analityka Biznesowa (BI) i poznajmy jego główne cechy różniące się od DI.

Analityka Biznesowa (BI) to szeroka definicja, która obejmuje analitykę biznesową, wizualizacji danych, eksplorację danych, narzędzia i infrastrukturę danych oraz inne praktyki wspierające podejmowanie decyzji.

Jedną z ważnych funkcji BI jest filtrowanie danych w celu uzyskania wglądu. Inteligencja decyzyjna idzie dalej, ponieważ tworzy wpływowe połączenie wydajności technicznej i celów biznesowych w celu podejmowania trafnych decyzji. BBusiness Intelligence pomaga przygotować podstawy do podejmowania decyzji w oparciu o DI, analizując, wizualizując i wydobywając spostrzeżenia za pomocą takich narzędzi jak Tableau, Power BI i innych..

Podsumowując, inteligencja decyzyjna może być przedstawiona jako połączenie nauki o danych, zarządzania ogólnego i analityki biznesowej. Wydobywa informacje zebrane przez interesariuszy, menedżerów i dyrektorów generalnych i kieruje ten uporządkowany przepływ w kierunku podejmowania decyzji opartych na danych.

W jaki sposób analityka biznesowa umożliwia podejmowanie decyzji biznesowych?

Eksperci definiują trzy rodzaje tego, w jaki sposób DI może pomóc w procesie podejmowania decyzji. Zależą one od poziomu autonomii i stopnia ingerencji człowieka w proces.

Pierwszy poziom to wspomaganie decyzji, które obejmuje logikę maszynową i narzędzia pomocnicze, takie jak analizy, alerty i eksploracja danych. Jednocześnie na tym poziomie ludzie podejmują decyzje wyłącznie samodzielnie.

Wspomaganie decyzji to drugi poziom, na którym maszyny odgrywają bardziej proaktywną i znaczącą rolę. Analizują i oceniają dane oraz generują rekomendacje i prognozy, podczas gdy osoby odpowiedzialne dokonują ich przeglądu i walidacji. Ludzie mogą natychmiast zaakceptować propozycję lub współpracować z maszyną, aby ją zmienić i ulepszyć.

Trzeci poziom oznacza automatyzację decyzji, która znacznie zmniejsza zaangażowanie ludzi przy całkowitym delegowaniu wykonywania zadań do maszyn. Urządzenia automatycznie wykorzystują reguły, instrukcje i prognozy oparte na sztucznej inteligencji, podczas gdy ludzie działają jako nadzorcy wysokiego poziomu, którzy monitorują ryzyko i są gotowi do przeglądu wyników.

Warto wspomnieć, że ten trzypoziomowy model nie jest sztywny i ma możliwość zmiany. Co więcej, niektóre decyzje nie wymagają rozszerzenia lub automatyzacji, ponieważ są rzadkie i wrażliwe, a ludzie radzą sobie z nimi w lepszy sposób. Niemniej jednak skuteczny model DI obejmuje trzy poziomy z możliwością obniżenia lub podniesienia poziomu automatyzacji w celu dopasowania do konkretnych potrzeb.

Jakie są składniki inteligencji decyzyjnej?

Inteligencja decyzyjna łączy w sobie technologie (np. sztuczną inteligencję i automatyzację procesów, uczenie maszynowe itp. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają na celu gromadzenie danych i dostarczanie ustrukturyzowanych informacji w celu dokonywania spostrzeżeń, ale nie zajmują się wykonywaniem decyzji i ich wynikami. Jednocześnie aplikacje do obsługi procesów biznesowych (np. zrobotyzowana automatyzacja procesów, eksploracja procesów i odkrywanie procesów) koncentrują się na zadaniach, co oznacza, że wykonują zadania bezbłędnie, ale nie przyczyniają się do skuteczności podejmowania decyzji.

Inteligencja decyzyjna łączy sztuczną inteligencję, automatyzację procesów i uczenie maszynowe, łącząc dane z decyzjami i wynikami. Dostarcza spostrzeżeń opartych na przetworzonych informacjach, wykorzystuje je do podejmowania właściwych decyzji i zapewnia informacje zwrotne, sprawdzając skuteczność decyzji.

Wspólna technologia DI zazwyczaj zawiera:

wyjaśnienie i uzasadnienie zaleceń systemowych;
informacje zwrotne na temat poprzednich decyzji (powody przyjęcia lub odrzucenia rekomendacji);
porównanie rzeczywistego i planowanego wpływu.

Jakiego wpływu na biznes można oczekiwać od inteligencji decyzyjnej?

Coraz więcej międzynarodowych marek w różnych dziedzinach stosuje technologie DI. Google otworzył dział zatrudniający 17 000 pracowników zajmujących się DI w 2018 roku. Podobnie Alibaba Alibaba stworzyła Laboratorium Inteligencji Decyzyjnej, aby obniżyć koszty i poprawić efektywność w analizie danych, zarządzaniu kapitałem, przetwarzaniu treści, wycenie zapasów i alokacji zasobów w 2018 roku.

W dzisiejszych czasach wiele firm boryka się z brakiem rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji, przez co nie posiadają odpowiednich instrumentów do skalowania biznesu i cyfrowej transformacji w e-commerce. Inteligencja decyzyjna natomiast eliminuje te trudności i daje firmom możliwość osiągnięcia oczekiwanego wpływu biznesowego.

Gartner prognozuje, że 33% organizacji przydzieli analityków DI do 2023 roku. W rezultacie coraz więcej przedsiębiorców poszukuje szerokiego przeglądu czym jest inteligencja decyzyjna, aby skorzystać z innowacyjnej technologii w poszukiwaniu opłacalnego i zwrotnego rozwiązania. Biorąc pod uwagę naszą firmę, Innowise dotrzymuje kroku w dostarczaniu rozwiązań DI i BI o dowolnej złożoności i zakresie i jest gotowa zaoferować rozwiązanie biznesowe, które usprawnia przepływ pracy i zwiększa sprzedaż.

Dziękujemy za ocenę!

Dziękuję za komentarz!

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 6 września 2022 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Wyzwanie dla nas?

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.