Шешім қабылдау интеллектісі: шешім қабылдау процесін оңтайландыру

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Қараша 29, 2022

Түсінікті қорытынды

Жылдам цифрланатын әлемде компаниялар шешім қабылдауды жақсарту үшін шешімдер қабылдау технологияларын қолданады, деректерді әрекет ететін түсініктерге түрлендіру үшін AI пайдаланады. Бұл ауысым тек технологияға ғана қатысты емес; ол сонымен қатар деректер қауіпсіздігі мен пайдаланушының қол жетімділігіне қатысты алаңдаушылықты күшейте отырып, AI басқару және этикалық пайдалану бағытында жұмыс рөлдерін өзгертеді. Бұл технологияларға қатысты эволюция жаңа міндеттер мен мүмкіндіктер тудыратын әртүрлі салалардағы деректерге негізделген стратегияларға қатысты кеңірек тенденцияны көрсетеді.

Шешім қабылдау контексті

Барлық салаларда компаниялар өз операцияларына көбірек цифрлық құралдарды біріктіреді және үнемі үлкен көлемдегі деректерді жинайды. Дегенмен, мұндай инвестициялар тиімді нәтиже берген жағдайда ғана пайдалы болады. Кейбір компаниялар, мысалы, осы деректерден түсінік алу және неғұрлым ақпараттандырылған шешім қабылдауды қамтамасыз ету үшін жасанды интеллект (AI) қолданатын шешімдер қабылдау технологияларын пайдалана отырып, жылдам және тиімді шешімдер қабылдай алады.

Шешім қабылдау барысы ұйымдарға жақсырақ шешім қабылдауға көмектесу үшін AI мен бизнес-аналитиканы біріктіреді. Шешім қабылдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз ету және платформалар бизнеске интуицияға емес, деректерге негізделген неғұрлым негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. Тиісінше, шешімдер қабылдау интеллектінің негізгі артықшылықтарының бірі оның деректерден түсінік алу процесін жеңілдету әлеуеті болып табылады, бұл бизнеске аналитикамен тексеруді жеңілдетеді. Бұған қоса, шешім қабылдау өнімдері аналитика немесе деректер бойынша жұмысшылардың жоғары деңгейін талап етпейтін түсініктер беру арқылы деректер дағдыларындағы алшақтықты азайтуға көмектесуі мүмкін.

2021 жылы Gartner сауалнамасы респонденттердің 65 пайызы өз шешімдерін 2019 жылмен салыстырғанда күрделірек деп санайтынын, ал 53 пайызы таңдауларын негіздеу немесе түсіндіру үшін көбірек қысым болғанын айтты. Осының нәтижесінде көптеген трансұлттық компаниялар шешім қабылдауды біріктіруге басымдық берді. 2019 жылы Google деректерге негізделген AI құралдарын мінез-құлық ғылымымен біріктіруге көмектесу үшін бас деректер ғалымы Кэсси Козырковты жалдады. IBM, Cisco, SAP және RBS сияқты басқа компаниялар да шешімдер қабылдау технологияларын зерттей бастады.

Деструктивті әсер

Шешім қабылдау интеллектінің бизнеске жақсырақ шешім қабылдауға көмектесетін ең көрнекті тәсілдерінің бірі басқа жағдайда қол жетімсіз болатын деректер туралы түсінік беру болып табылады. Бағдарламалау адамның шектеулерінен бірнеше шама бойынша асып түсетін деректерді талдауға мүмкіндік береді. 

Дегенмен, Деллойттың 2022 жылғы есебінде жауапкершілік кәсіпорынның адами жағында шешім қабылдауды қолдайтын негізгі қасиет екенін білдірді. Шешім қабылдаудың интеллектісі құнды болғанымен, ұйымның мақсаты түсінікке негізделген ұйым (IDO) болу керек екенін атап өту. Деллойт IDO жиналған ақпаратты сезінуге, талдауға және әрекет етуге бағытталғанын айтты. 

Сонымен қатар, шешімдер қабылдау технологиясы бизнеске аналитиканы демократияландыруға көмектеседі. Ірі немесе күрделі АТ бөлімдері жоқ компаниялар шешім қабылдаудың артықшылықтарын алу үшін технологиялық фирмалармен және стартаптармен серіктес бола алады. Мысалы, 2020 жылы сусын шығаратын көпұлтты Molson Coors компаниясы ауқымды және күрделі іскерлік операциялары туралы түсінік алу және қызмет көрсету салаларын үздіксіз жақсарту үшін Peak шешім қабылдау жөніндегі барлау компаниясымен серіктес болды.

Шешім қабылдау интеллектінің салдары

Шешім қабылдаудың кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Шешім қабылдау технологияларын өздерінің бизнес операцияларына біріктіру үшін бизнес пен шешім қабылдау барлау компаниялары арасындағы серіктестіктер.
• Шешім қабылдау бойынша сарапшыларға сұраныстың артуы.
• Ұйымдар үшін кибершабуылдардың осалдығы артады. Мысалы, киберқылмыскерлер фирмалардың шешімдері туралы ақпаратты жинайды немесе компанияларды тиімсіз іскерлік әрекеттерге бағыттайтындай платформаларды манипуляциялайды.
• AI технологиялары талдау үшін үлкен деректер жиынына қол жеткізе алатындай компаниялардың деректерді сақтау инфрақұрылымына инвестициялау қажеттілігінің артуы.
• Жетілдірілген техникалық білімі жоқ пайдаланушылар AI технологияларын түсініп, қолдана алуы үшін UI және UX-ге бағытталған қосымша AI технологиялары.
• Жасанды интеллекттің этикалық дамуына баса назар аудару, халықтың сенімін арттыру және үкіметтер тарапынан неғұрлым қатаң реттеуші базалар.
• Жасанды интеллектті бақылау мен этикалық пайдалануға бағытталған көбірек рөлдермен жұмысқа орналасу үлгілерінің ауысуы, деректерді өңдеудің дәстүрлі жұмыстарына сұранысты азайтады.

Қарастырылатын сұрақтар

• Шешім қабылдау интеллектісі адамның шешім қабылдау процесінен басқа қалай тиімдірек болуы мүмкін? Немесе шешім интеллектін пайдаланудың тағы қандай мәселелері бар?
• Шешім қабылдау технологиялары ірі және шағын компаниялар арасында анағұрлым маңызды цифрлық алшақтық туғыза ма?