Decida inteligenteco: Optimumigu la decidan procezon

• Aŭtoro:
• Aŭtora nomo

  Quantumrun Foresight
• Novembro 29, 2022

Enrigarda resumo

En rapide cifereciĝanta mondo, kompanioj utiligas decidajn inteligentajn teknologiojn por plibonigi sian decidon, uzante AI por transformi datumojn en ageblajn komprenojn. Ĉi tiu ŝanĝo ne temas nur pri teknologio; ĝi ankaŭ transformas laborpostenojn al AI-administrado kaj etika uzado, dum pliigas zorgojn pri datumsekureco kaj uzantalirebleco. La evoluo al ĉi tiuj teknologioj reflektas pli larĝan tendencon al daten-informitaj strategioj tra diversaj industrioj, prezentante novajn defiojn kaj ŝancojn.

Decida inteligenteco kunteksto

Inter industrioj, kompanioj integras pli da ciferecaj iloj en siajn operaciojn kaj konstante kolektas grandajn kvantojn da datumoj. Tamen, tiaj investoj nur valoras se ili generas ageblajn rezultojn. Iuj entreprenoj, ekzemple, povas fari rapidajn kaj efikajn decidojn uzante decidajn inteligentajn teknologiojn, kiuj utiligas artefaritan inteligentecon (AI) por eltiri komprenojn el ĉi tiuj datumoj kaj provizi pli informitan decidon.

Decida inteligenteco kombinas AI kun komerca analizo por helpi organizojn fari pli bonajn decidojn. Decida spionsoftvaro kaj platformoj permesas al entreprenoj fari pli informitajn decidojn bazitajn sur datenoj prefere ol intuicio. Sekve, unu el la ĉefaj avantaĝoj de decida inteligenteco estas, ke ĝi havas la eblon simpligi la procezon de eltiri komprenojn el datumoj, faciligante por entreprenoj ekzameni per analizo. Aldone, decidaj spionproduktoj povus helpi mildigi la interspacon pri datumkapabloj provizante komprenojn, kiuj ne postulas altan gradon da laborista trejnado pri analizo aŭ datumoj.

Enketo de Gartner en 2021 deklaris, ke 65 procentoj de la respondantoj opiniis, ke iliaj decidoj estis pli kompleksaj ol en 2019, dum 53 procentoj diris, ke estas pli da premo pravigi aŭ klarigi siajn elektojn. Kiel rezulto, multaj multnaciaj firmaoj prioritatis integran decidan inteligentecon. En 2019, Google dungis ĉefan datuman scienciston, Cassie Kozyrkov, por helpi kombini AI-ilojn gvidatajn de datumoj kun kondutscienco. Aliaj kompanioj kiel IBM, Cisco, SAP, kaj RBS ankaŭ komencis esplori decidajn spionteknologiojn.

Disrompa efiko

Unu el la plej elstaraj manieroj en kiuj decida inteligenteco povas helpi entreprenojn fari pli bonajn decidojn estas provizante komprenojn pri datumoj, kiuj alie ne estus disponeblaj. La programado permesas analizon de datumoj, kiu superas homajn limojn je pluraj grandecoj. 

Tamen, raporto de Delloite (2022) esprimis, ke respondigebleco estas fundamenta trajto, kiu subtenas decidon sur la homa flanko de entrepreno. Substrekante ke kvankam decida inteligenteco estas valora, la celo de organizo devus esti esti kompren-movita organizo (IDO). Delloite deklaris ke IDO temigas sentadon, analizadon kaj agadon al la informoj kolektitaj. 

Aldone, decida inteligenta teknologio povas helpi entreprenojn demokratiigi analizojn. Firmaoj sen grandaj aŭ sofistikaj IT-sekcioj povas kunlabori kun teknikaj firmaoj kaj noventreprenoj por rikolti la avantaĝojn de decida inteligenteco. Ekzemple, en 2020, trinkaĵmultinacia Molson Coors partneris kun decida spionfirmao Peak por akiri informojn pri ĝiaj vastaj kaj kompleksaj komercaj operacioj kaj kontinue plibonigi servareojn.

Implicoj por decida inteligenteco

Pli larĝaj implicoj de decida inteligenteco povas inkludi: 

• Pli da partnerecoj inter entreprenoj kaj decidaj spionfirmaoj por integri decidajn spionteknologiojn en siajn respektivajn komercajn operaciojn.
• Pliigita postulo je decida spionekspertoj.
• Pliigita vundebleco al ciberatakoj por organizoj. Ekzemple, ciberkrimuloj kolektas la decidajn spiondatenojn de firmaoj aŭ manipulas tiajn platformojn en manieroj kiuj direktas kompaniojn fari malavantaĝajn komercajn agojn.
• Kreskanta bezono de kompanioj investi en datuma stokado-infrastrukturo por ke AI-teknologioj povu aliri grandajn datumajn arojn por analizo.
• Pli da AI-teknologioj koncentriĝantaj pri UI kaj UX, por ke uzantoj sen altnivela teknika scio povu kompreni kaj utiligi AI-teknologiojn.
• Plifortigita emfazo de etika AI-evoluo, kreskigante pliigitan publikan fidon kaj pli striktajn reguligajn kadrojn de registaroj.
• Ŝanĝo en dungaj ŝablonoj kun pli da roloj koncentriĝantaj al AI-kontrolo kaj etika uzo, reduktante postulon je tradiciaj datumtraktadlaboroj.

Konsiderindaj demandoj

• Kiel alie decida inteligenteco povus esti pli efika ol la homa decida procezo? Aŭ kio estas aliaj zorgoj pri uzado de decida inteligenteco?
• Ĉu decidaj inteligentecaj teknologioj kreos pli signifan ciferecan disiĝon inter grandaj kaj malgrand-skalaj kompanioj?