Intelligenza decisionale: ottimizza il processo decisionale

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  Preveggenza quantistica
• 29 Novembre 2022

Riepilogo approfondimenti

In un mondo in rapida digitalizzazione, le aziende stanno sfruttando le tecnologie di decision intelligence per migliorare il proprio processo decisionale, utilizzando l’intelligenza artificiale per trasformare i dati in informazioni fruibili. Questo cambiamento non riguarda solo la tecnologia; sta anche rimodellando i ruoli lavorativi verso la gestione dell’intelligenza artificiale e l’uso etico, aumentando al contempo le preoccupazioni sulla sicurezza dei dati e sull’accessibilità degli utenti. L’evoluzione verso queste tecnologie riflette una tendenza più ampia verso strategie basate sui dati in vari settori, ponendo nuove sfide e opportunità.

Contesto dell'intelligenza decisionale

In tutti i settori, le aziende stanno integrando più strumenti digitali nelle loro operazioni e raccolgono costantemente grandi quantità di dati. Tuttavia, tali investimenti sono utili solo se generano risultati attuabili. Alcune aziende, ad esempio, possono prendere decisioni rapide ed efficaci utilizzando tecnologie di intelligence decisionale che sfruttano l'intelligenza artificiale (AI) per trarre informazioni da questi dati e fornire un processo decisionale più informato.

L'intelligence decisionale combina l'intelligenza artificiale con l'analisi aziendale per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori. Il software e le piattaforme di intelligence decisionale consentono alle aziende di prendere decisioni più informate basate sui dati anziché sull'intuizione. Di conseguenza, uno dei principali vantaggi dell'intelligence decisionale è che ha il potenziale per semplificare il processo di estrazione di informazioni dai dati, rendendo più facile per le aziende l'analisi con l'analisi. Inoltre, i prodotti di intelligence decisionale potrebbero aiutare ad alleviare il divario di competenze sui dati fornendo informazioni che non richiedono un alto livello di formazione dei lavoratori in analisi o dati.

Un sondaggio Gartner del 2021 ha affermato che il 65% degli intervistati riteneva che le proprie decisioni fossero più complesse rispetto al 2019, mentre il 53% ha affermato che c'era più pressione per giustificare o spiegare le proprie scelte. Di conseguenza, molte multinazionali hanno dato priorità all'integrazione dell'intelligence decisionale. Nel 2019, Google ha assunto un capo scienziata dei dati, Cassie Kozyrkov, per aiutare a combinare gli strumenti di intelligenza artificiale basati sui dati con le scienze comportamentali. Anche altre aziende come IBM, Cisco, SAP e RBS hanno iniziato a esplorare le tecnologie di intelligence decisionale.

Impatto dirompente

Uno dei modi più importanti in cui l'intelligence decisionale può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori è fornire informazioni dettagliate su dati che altrimenti non sarebbero disponibili. La programmazione consente un'analisi dei dati che supera i limiti umani di diverse grandezze. 

Tuttavia, un rapporto del 2022 di Delloite ha affermato che la responsabilità è una caratteristica fondamentale che supporta il processo decisionale dal lato umano di un'impresa. Evidenziando che, sebbene l'intelligence decisionale sia preziosa, l'obiettivo di un'organizzazione dovrebbe essere quello di essere un'organizzazione basata sull'intuizione (IDO). Delloite ha affermato che un IDO si concentra sul rilevamento, sull'analisi e sull'azione in base alle informazioni raccolte. 

Inoltre, la tecnologia di intelligence decisionale può aiutare le aziende a democratizzare l'analisi. Le aziende senza dipartimenti IT grandi o sofisticati possono collaborare con aziende tecnologiche e startup per sfruttare i vantaggi dell'intelligence decisionale. Ad esempio, nel 2020, la multinazionale delle bevande Molson Coors ha collaborato con la società di intelligence decisionale Peak per ottenere informazioni dettagliate sulle sue vaste e complesse operazioni aziendali e migliorare continuamente le aree di servizio.

Implicazioni per l'intelligenza decisionale

Implicazioni più ampie dell'intelligence decisionale possono includere: 

• Più partnership tra aziende e società di intelligence decisionale per integrare le tecnologie di intelligence decisionale nelle rispettive operazioni aziendali.
• Aumento della domanda di esperti di intelligence decisionale.
• Maggiore vulnerabilità agli attacchi informatici per le organizzazioni. Ad esempio, i criminali informatici raccolgono dati di intelligence decisionale delle aziende o manipolano tali piattaforme in modo da indirizzare le aziende a intraprendere azioni commerciali svantaggiose.
• Crescente necessità per le aziende di investire nell'infrastruttura di archiviazione dei dati in modo che le tecnologie di intelligenza artificiale possano accedere a grandi set di dati per l'analisi.
• Più tecnologie di intelligenza artificiale incentrate su UI e UX in modo che gli utenti senza conoscenze tecnologiche avanzate possano comprendere e utilizzare le tecnologie di intelligenza artificiale.
• Maggiore enfasi sullo sviluppo etico dell’IA, favorendo una maggiore fiducia pubblica e quadri normativi più rigorosi da parte dei governi.
• Cambiamento dei modelli occupazionali con più ruoli incentrati sulla supervisione dell’intelligenza artificiale e sull’uso etico, riducendo la domanda di lavori tradizionali di elaborazione dati.

Domande da considerare

• In quale altro modo l'intelligenza decisionale potrebbe essere più efficace del processo decisionale umano? O quali sono le altre preoccupazioni relative all'utilizzo dell'intelligenza decisionale?
• Le tecnologie di intelligence decisionale creeranno un divario digitale più significativo tra aziende di grandi e piccole dimensioni?