გადაწყვეტილების ინტელექტი: გადაწყვეტილების მიღების პროცესის ოპტიმიზაცია

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• ნოემბერი 29, 2022

Insight რეზიუმე

სწრაფად ციფრულ სამყაროში, კომპანიები იყენებენ გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიებს გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად, AI-ის გამოყენებით მონაცემების ქმედით ცნობადად გადაქცევისთვის. ეს ცვლილება მხოლოდ ტექნოლოგიას არ ეხება; ის ასევე ცვლის სამუშაო როლებს ხელოვნური ინტელექტის მენეჯმენტისა და ეთიკური გამოყენების მიმართულებით, ამავდროულად ზრდის შეშფოთებას მონაცემთა უსაფრთხოებისა და მომხმარებლის ხელმისაწვდომობის შესახებ. ევოლუცია ამ ტექნოლოგიების მიმართ ასახავს უფრო ფართო ტენდენციას მონაცემთა ინფორმირებული სტრატეგიებისკენ სხვადასხვა ინდუსტრიებში, რაც ახალ გამოწვევებსა და შესაძლებლობებს ქმნის.

გადაწყვეტილების დაზვერვის კონტექსტი

ინდუსტრიებში, კომპანიები აერთიანებენ უფრო მეტ ციფრულ ინსტრუმენტებს თავიანთ ოპერაციებში და მუდმივად აგროვებენ დიდი რაოდენობით მონაცემებს. თუმცა, ასეთი ინვესტიციები ღირებულია მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ისინი გამოიმუშავებენ სამოქმედო შედეგებს. ზოგიერთ ბიზნესს, მაგალითად, შეუძლია მიიღოს სწრაფი და ეფექტური გადაწყვეტილებები გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიების გამოყენებით, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს (AI) ამ მონაცემებიდან ინფორმაციის მისაღებად და უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილების მიღების უზრუნველსაყოფად.

გადაწყვეტილების ინტელექტი აერთიანებს AI-ს ბიზნეს ანალიტიკასთან, რათა დაეხმაროს ორგანიზაციებს უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში. გადაწყვეტილების დაზვერვის პროგრამული უზრუნველყოფა და პლატფორმები საშუალებას აძლევს ბიზნესს მიიღონ უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მონაცემების და არა ინტუიციის საფუძველზე. შესაბამისად, გადაწყვეტილების დაზვერვის ერთ-ერთი მთავარი სარგებელი არის ის, რომ მას აქვს პოტენციალი გაამარტივოს მონაცემებიდან იდეების გამომუშავების პროცესი, რაც ბიზნესს გაუადვილებს ანალიტიკის შესწავლას. გარდა ამისა, გადაწყვეტილების დაზვერვის პროდუქტებს შეუძლიათ შეამსუბუქონ მონაცემთა უნარების ხარვეზი ისეთი ინფორმაციის მიწოდებით, რომელიც არ საჭიროებს თანამშრომლების მაღალ კვალიფიკაციას ანალიტიკაში ან მონაცემებში.

2021 წლის Gartner-ის გამოკითხვაში ნათქვამია, რომ გამოკითხულთა 65 პროცენტს სჯერა, რომ მათი გადაწყვეტილებები უფრო რთული იყო, ვიდრე 2019 წელს, ხოლო 53 პროცენტმა თქვა, რომ მეტი ზეწოლა იყო მათი არჩევანის გასამართლებლად ან ახსნისთვის. შედეგად, ბევრმა მრავალეროვნულმა კომპანიამ პრიორიტეტად მიიჩნია გადაწყვეტილების დაზვერვის ინტეგრირება. 2019 წელს Google-მა დაიქირავა მონაცემთა მთავარი მეცნიერი, კასი კოზირკოვი, რათა დაეხმარა მონაცემთა ხელმძღვანელობითი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გაერთიანებაში ქცევის მეცნიერებასთან. სხვა კომპანიებმა, როგორიცაა IBM, Cisco, SAP და RBS, ასევე დაიწყეს გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიების შესწავლა.

დამრღვევი გავლენა

ერთ-ერთი ყველაზე გამორჩეული გზა, რომლითაც გადაწყვეტილების დაზვერვა შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში, არის ინფორმაციის მიწოდება იმ მონაცემების შესახებ, რომლებიც სხვაგვარად მიუწვდომელი იქნებოდა. პროგრამირება იძლევა მონაცემთა ანალიზის საშუალებას, რომელიც აჭარბებს ადამიანის შეზღუდვებს რამდენიმე სიდიდით. 

თუმცა, დელოიტის 2022 წლის ანგარიშში ნათქვამია, რომ ანგარიშვალდებულება არის ფუნდამენტური თვისება, რომელიც მხარს უჭერს გადაწყვეტილების მიღებას საწარმოს ადამიანურ მხარეს. ხაზგასმით აღვნიშნავთ, რომ მიუხედავად იმისა, რომ გადაწყვეტილების ინტელექტი ღირებულია, ორგანიზაციის მიზანი უნდა იყოს გამჭრიახობაზე ორიენტირებული ორგანიზაცია (IDO). დელოიტმა განაცხადა, რომ IDO ორიენტირებულია შეგროვებული ინფორმაციის შეგრძნებაზე, ანალიზზე და მოქმედებაზე. 

გარდა ამისა, გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიას შეუძლია დაეხმაროს ბიზნესს ანალიტიკის დემოკრატიზაციაში. კომპანიებს, რომლებსაც არ აქვთ დიდი ან დახვეწილი IT დეპარტამენტები, შეუძლიათ თანამშრომლობა ტექნიკურ ფირმებთან და სტარტაპებთან, რათა მიიღონ სარგებელი გადაწყვეტილების დაზვერვისგან. მაგალითად, 2020 წელს, სასმელების მრავალეროვნულმა კომპანია Molson Coors-მა პარტნიორობა გაუწია გადაწყვეტილების დაზვერვის კომპანია Peak-ს, რათა გაეგო მისი ფართო და რთული ბიზნეს ოპერაციები და მუდმივად გააუმჯობესოს მომსახურების სფეროები.

გავლენა გადაწყვეტილების ინტელექტზე

გადაწყვეტილების ინტელექტის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• მეტი პარტნიორობა ბიზნესებსა და გადაწყვეტილების დაზვერვის კომპანიებს შორის გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიების ინტეგრირებისთვის მათ შესაბამის ბიზნეს ოპერაციებში.
• გაიზარდა მოთხოვნა გადაწყვეტილების დაზვერვის ექსპერტებზე.
• გაზრდილი დაუცველობა ორგანიზაციებისთვის კიბერშეტევების მიმართ. მაგალითად, კიბერკრიმინალები აგროვებენ ფირმების გადაწყვეტილების სადაზვერვო მონაცემებს ან მანიპულირებენ ასეთი პლატფორმებით ისე, რომ კომპანიებს მიმართონ არახელსაყრელი ბიზნეს ქმედებებისკენ.
• მზარდი საჭიროება კომპანიების ინვესტიციების ჩადება მონაცემთა შენახვის ინფრასტრუქტურაში, რათა AI ტექნოლოგიებმა შეძლონ წვდომა მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე ანალიზისთვის.
• მეტი ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია, რომელიც ფოკუსირებულია UI-სა და UX-ზე, რათა მომხმარებლებმა მოწინავე ტექნიკური ცოდნის გარეშე გაიგონ და გამოიყენონ AI ტექნოლოგიები.
• გაძლიერებული აქცენტი ეთიკური ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაზე, გაზრდილი საზოგადოების ნდობის ხელშეწყობა და მთავრობების მიერ უფრო მკაცრი მარეგულირებელი ჩარჩოები.
• დასაქმების შაბლონების შეცვლა მეტი როლებით, რომლებიც ფოკუსირებულია ხელოვნური ინტელექტის ზედამხედველობაზე და ეთიკურ გამოყენებაზე, რაც ამცირებს მონაცემთა დამუშავების ტრადიციულ სამუშაოებზე მოთხოვნას.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• სხვაგვარად როგორ შეიძლება გადაწყვეტილების ინტელექტი იყოს უფრო ეფექტური, ვიდრე ადამიანის გადაწყვეტილების მიღების პროცესი? ან სხვა რა არის გადაწყვეტილების ინტელექტის გამოყენება?
• შექმნის თუ არა გადაწყვეტილების დაზვერვის ტექნოლოგიები უფრო მნიშვნელოვან ციფრულ უფსკრული მსხვილ და მცირე კომპანიებს შორის?