Разузнаване на решенията: Оптимизирайте процеса на вземане на решения

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Ноември 29, 2022

Резюме на прозрението

В един бързо дигитализиращ се свят компаниите използват технологии за интелигентно вземане на решения, за да подобрят процеса на вземане на решения, използвайки AI, за да трансформират данните в реални прозрения. Тази промяна не се отнася само до технологията; то също прекроява работните роли към управление на ИИ и етично използване, като същевременно засилва опасенията относно сигурността на данните и достъпността на потребителите. Еволюцията към тези технологии отразява по-широка тенденция към информирани от данни стратегии в различни индустрии, поставяйки нови предизвикателства и възможности.

Интелигентен контекст на вземане на решения

В различните индустрии компаниите интегрират повече цифрови инструменти в своите операции и непрекъснато събират големи количества данни. Подобни инвестиции обаче си струват само ако генерират реални резултати. Някои бизнеси, например, могат да вземат бързи и ефективни решения, използвайки технологии за интелигентни решения, които използват изкуствен интелект (AI), за да извлекат информация от тези данни и да осигурят по-информирано вземане на решения.

Разузнаването на решенията съчетава AI с бизнес анализи, за да помогне на организациите да вземат по-добри решения. Софтуерът и платформите за разузнаване на решения позволяват на бизнеса да взема по-информирани решения въз основа на данни, а не на интуиция. Съответно, едно от основните предимства на разузнаването за вземане на решения е, че то има потенциала да опрости процеса на извличане на прозрения от данни, което улеснява бизнеса да изследва с помощта на анализи. Освен това, продуктите за разузнаване на решения могат да помогнат за намаляване на празнината в уменията за данни, като предоставят прозрения, които не изискват висока степен на обучение на работниците в анализи или данни.

Проучване на Gartner от 2021 г. посочва, че 65 процента от респондентите смятат, че решенията им са по-сложни, отколкото през 2019 г., докато 53 процента казват, че има по-голям натиск да обосноват или обяснят избора си. В резултат на това много мултинационални компании дадоха приоритет на интегрирането на интелигентни решения. През 2019 г. Google нае главен учен по данни, Каси Козирков, за да помогне в комбинирането на управлявани от данни AI инструменти с поведенческа наука. Други компании като IBM, Cisco, SAP и RBS също започнаха да изследват технологиите за интелигентни решения.

Разрушително въздействие

Един от най-известните начини, по които разузнаването за вземане на решения може да помогне на бизнеса да взема по-добри решения, е чрез предоставяне на информация за данни, които иначе биха били недостъпни. Програмирането позволява анализ на данни, който надхвърля човешките ограничения с няколко величини. 

Въпреки това, доклад от 2022 г. на Delloite изрази, че отчетността е основна черта, която подкрепя вземането на решения от човешката страна на предприятието. Подчертавайки, че въпреки че интелигентността при вземането на решения е ценна, целта на една организация трябва да бъде да бъде организация, ръководена от прозрения (IDO). Delloite заяви, че IDO се фокусира върху усещане, анализиране и действие въз основа на събраната информация. 

Освен това технологията за разузнаване на решения може да помогне на бизнеса да демократизира анализите. Компании без големи или сложни ИТ отдели могат да си партнират с технологични фирми и стартиращи фирми, за да се възползват от предимствата на интелигентните решения. Например през 2020 г. мултинационалната компания за напитки Molson Coors си партнира с компанията за вземане на решения Peak, за да придобие представа за нейните обширни и сложни бизнес операции и непрекъснато да подобрява обслужваните зони.

Последици за интелигентното вземане на решения

По-широките последици от разузнаването за вземане на решения могат да включват: 

• Повече партньорства между бизнеса и компаниите за разузнаване на решения за интегриране на технологии за разузнаване на решения в съответните им бизнес операции.
• Повишено търсене на експерти по разузнаване на решения.
• Повишена уязвимост към кибератаки за организациите. Например киберпрестъпници, които събират разузнавателни данни за решения на фирми или манипулират такива платформи по начини, които насочват компаниите да предприемат неблагоприятни бизнес действия.
• Нарастващата нужда компаниите да инвестират в инфраструктура за съхранение на данни, така че AI технологиите да имат достъп до големи набори от данни за анализ.
• Повече AI технологии, фокусирани върху UI и UX, така че потребителите без напреднали технически познания да могат да разберат и използват AI технологиите.
• Повишен акцент върху етичното развитие на ИИ, насърчаване на повишено обществено доверие и по-строги регулаторни рамки от правителствата.
• Промяна в моделите на заетост с повече роли, фокусирани върху надзора на ИИ и етичното използване, намалявайки търсенето на традиционни работни места за обработка на данни.

Въпроси за разглеждане

• Как иначе интелигентността за вземане на решения може да бъде по-ефективна от човешкия процес на вземане на решения? Или какви са другите проблеми при използването на интелигентни решения?
• Ще създадат ли технологиите за интелигентно вземане на решения по-значително цифрово разделение между големите и малките компании?