Otsustusvõime: optimeerige otsustusprotsessi

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• November 29, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Kiiresti digiteeruvas maailmas kasutavad ettevõtted otsustusanalüüsi tehnoloogiaid, et parandada oma otsuste langetamist, kasutades tehisintellekti andmete muutmiseks kasutatavateks teadmisteks. See nihe ei puuduta ainult tehnoloogiat; Samuti kujundab see tööülesannete ümber tehisintellekti juhtimise ja eetilise kasutamise suunas, suurendades samal ajal muret andmete turvalisuse ja kasutajate juurdepääsetavuse pärast. Nende tehnoloogiate areng peegeldab laiemat suundumust andmepõhiste strateegiate poole erinevates tööstusharudes, mis tekitab uusi väljakutseid ja võimalusi.

Otsuste luure kontekst

Tööstusharude lõikes integreerivad ettevõtted oma tegevustesse rohkem digitaalseid tööriistu ja koguvad pidevalt suuri andmemahtusid. Sellised investeeringud on aga tasuvad ainult siis, kui need annavad tegelikke tulemusi. Näiteks võivad mõned ettevõtted teha kiireid ja tõhusaid otsuseid, kasutades tehisintellekti (AI) tehisintellekti võimendavaid otsuseid, et saada nendest andmetest teadmisi ja teha teadlikumaid otsuseid.

Otsuste intelligentsus ühendab tehisintellekti ärianalüütikaga, et aidata organisatsioonidel teha paremaid otsuseid. Otsuste luuretarkvara ja platvormid võimaldavad ettevõtetel teha teadlikumaid otsuseid pigem andmete kui intuitsiooni põhjal. Sellest lähtuvalt on otsustusteabe üks peamisi eeliseid see, et see võib lihtsustada andmetest arusaamade kogumise protsessi, muutes ettevõtete jaoks analüüsi analüüsimise lihtsamaks. Lisaks võivad otsuste luuretooted aidata vähendada andmeoskuste puudujääki, pakkudes teadmisi, mis ei nõua töötajate kõrgetasemelist analüütika või andmete alast koolitust.

2021. aastal läbi viidud Gartneri uuring näitas, et 65 protsenti vastanutest arvas, et nende otsused on keerulisemad kui 2019. aastal, samas kui 53 protsenti vastas, et neil on suurem surve oma valikuid põhjendada või selgitada. Selle tulemusena on paljud rahvusvahelised ettevõtted seadnud prioriteediks otsustusteabe integreerimise. 2019. aastal palkas Google andmeteadlase Cassie Kozyrkovi, et aidata kombineerida andmepõhiseid tehisintellekti tööriistu käitumisteadusega. Teised ettevõtted, nagu IBM, Cisco, SAP ja RBS, on samuti alustanud otsuste luuretehnoloogiate uurimist.

Häiriv mõju

Üks silmapaistvamaid viise, kuidas otsuste luure aitab ettevõtetel teha paremaid otsuseid, on anda ülevaade andmetest, mis muidu poleks kättesaadavad. Programmeerimine võimaldab andmeanalüüsi, mis ületab inimlikud piirangud mitme suurusjärgu võrra. 

Delloite'i 2022. aasta aruanne väljendas aga seda, et vastutus on põhiomadus, mis toetab otsuste tegemist ettevõtte inimliku poole pealt. Rõhutades, et kuigi otsustusalane teave on väärtuslik, peaks organisatsiooni eesmärk olema olla arusaamadest juhitud organisatsioon (IDO). Delloite väitis, et IDO keskendub kogutud teabe tajumisele, analüüsimisele ja selle alusel tegutsemisele. 

Lisaks võib otsustusanalüüsi tehnoloogia aidata ettevõtetel analüütikat demokratiseerida. Ettevõtted, kus pole suuri või keerukaid IT-osakondi, saavad teha koostööd tehnoloogiaettevõtete ja idufirmadega, et saada kasu otsustusandmetest. Näiteks tegi 2020. aastal rahvusvaheline jookide ettevõte Molson Coors koostööd otsustusanalüüsi ettevõttega Peak, et saada ülevaade oma ulatuslikust ja keerukast äritegevusest ning pidevalt täiustada teenindusvaldkondi.

Mõju otsuste luurele

Otsusteabe laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Rohkem partnerlussuhteid ettevõtete ja otsustusanalüüsi ettevõtete vahel, et integreerida otsustusanalüüsi tehnoloogiad nende vastavatesse äritegevustesse.
• Suurenenud nõudlus otsustusanalüüsi ekspertide järele.
• Organisatsioonide suurem haavatavus küberrünnakute suhtes. Näiteks küberkurjategijad, kes koguvad ettevõtete otsuste luureandmeid või manipuleerivad selliste platvormidega viisil, mis suunab ettevõtteid ebasoodsatele äritegevustele.
• Ettevõtete kasvav vajadus investeerida andmete salvestamise infrastruktuuri, et tehisintellekti tehnoloogiad saaksid analüüsimiseks juurde pääseda suurtele andmekogumitele.
• Rohkem AI-tehnoloogiaid, mis keskenduvad kasutajaliidesele ja UX-ile, et kasutajad, kellel pole kõrgtasemelisi tehnilisi teadmisi, mõistaksid tehisintellekti tehnoloogiaid ja saaksid neid kasutada.
• Suurenenud rõhuasetus eetilisele tehisintellekti arendamisele, suurendades avalikkuse usaldust ja kehtestades valitsuste rangemad reguleerivad raamistikud.
• Tööhõivemustrite nihe, kus rohkem rolle keskendutakse tehisintellekti järelevalvele ja eetilisele kasutamisele, vähendades nõudlust traditsiooniliste andmetöötlustööde järele.

Küsimused, mida kaaluda

• Kuidas muidu võiks otsustusinfo olla tõhusam kui inimese otsustusprotsess? Või millised on muud mured seoses otsustusandmete kasutamisega?
• Kas otsustuste luuretehnoloogiad loovad suurema digitaalse lõhe suurte ja väikesemahuliste ettevõtete vahel?