Аналитика принятия решений: оптимизируйте процесс принятия решений

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 29 ноября 2022

Сводка статистики

В быстро переходящем на цифровые технологии мире компании используют технологии анализа решений для повышения эффективности процесса принятия решений, используя искусственный интеллект для преобразования данных в практические идеи. Этот сдвиг касается не только технологий; это также меняет должностные обязанности в сторону управления ИИ и этического использования, одновременно усиливая обеспокоенность по поводу безопасности данных и доступности для пользователей. Эволюция этих технологий отражает более широкую тенденцию к стратегиям, основанным на данных, в различных отраслях, создавая новые проблемы и возможности.

Контекст аналитики решений

В разных отраслях компании интегрируют в свою деятельность все больше цифровых инструментов и постоянно собирают большие объемы данных. Однако такие инвестиции имеют смысл только в том случае, если они приносят действенные результаты. Некоторые предприятия, например, могут принимать быстрые и эффективные решения, используя технологии принятия решений, которые используют искусственный интеллект (ИИ) для извлечения информации из этих данных и обеспечения принятия более обоснованных решений.

Аналитика принятия решений сочетает ИИ с бизнес-аналитикой, помогая организациям принимать более обоснованные решения. Программное обеспечение и платформы для анализа решений позволяют компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных, а не интуиции. Соответственно, одно из основных преимуществ аналитики решений заключается в том, что она может упростить процесс извлечения информации из данных, упрощая для предприятий анализ с помощью аналитики. Кроме того, интеллектуальные продукты для принятия решений могут помочь устранить пробелы в навыках работы с данными, предоставляя информацию, которая не требует высокой степени подготовки сотрудников в области аналитики или данных.

Опрос Gartner 2021 года показал, что 65 процентов респондентов считают, что их решения были более сложными, чем в 2019 году, в то время как 53 процента заявили, что им приходилось больше оправдывать или объяснять свой выбор. В результате многие транснациональные компании отдают приоритет интеграции интеллектуальных решений. В 2019 году Google наняла главного специалиста по обработке и анализу данных Кэсси Козыркову, чтобы она помогла объединить инструменты искусственного интеллекта на основе данных с наукой о поведении. Другие компании, такие как IBM, Cisco, SAP и RBS, также начали изучать технологии принятия решений.

Разрушительное воздействие

Одним из наиболее известных способов, с помощью которого аналитика решений может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, является предоставление информации о данных, которые в противном случае были бы недоступны. Программирование позволяет проводить анализ данных, который превосходит человеческие возможности на несколько величин. 

Однако в отчете Delloite за 2022 год говорится, что подотчетность является фундаментальной чертой, которая поддерживает принятие решений с человеческой стороны предприятия. Подчеркивая, что, хотя аналитика решений имеет ценность, цель организации должна состоять в том, чтобы быть организацией, основанной на понимании (IDO). Деллойт заявил, что IDO фокусируется на восприятии, анализе и действиях на основе собранной информации. 

Кроме того, технология принятия решений может помочь компаниям демократизировать аналитику. Компании без больших или сложных ИТ-отделов могут сотрудничать с технологическими фирмами и стартапами, чтобы воспользоваться преимуществами интеллектуального анализа решений. Например, в 2020 году транснациональная компания по производству напитков Molson Coors заключила партнерское соглашение с компанией Peak, занимающейся анализом решений, чтобы получить представление о ее обширных и сложных бизнес-операциях и постоянно улучшать области обслуживания.

Последствия для принятия решений

Более широкие последствия интеллекта принятия решений могут включать: 

• Больше партнерских отношений между предприятиями и компаниями, занимающимися анализом решений, для интеграции технологий анализа решений в свои соответствующие бизнес-операции.
• Повышенный спрос на специалистов по анализу решений.
• Повышенная уязвимость организаций к кибератакам. Например, киберпреступники собирают данные о принятии решений компаниями или манипулируют такими платформами таким образом, что побуждают компании совершать невыгодные для бизнеса действия.
• Растет потребность компаний инвестировать в инфраструктуру хранения данных, чтобы технологии ИИ могли получать доступ к большим наборам данных для анализа.
• Больше технологий ИИ, ориентированных на пользовательский интерфейс и UX, чтобы пользователи без передовых технических знаний могли понимать и использовать технологии ИИ.
• Повышенное внимание к этической разработке искусственного интеллекта, способствующее повышению общественного доверия и ужесточению нормативной базы со стороны правительств.
• Изменение структуры занятости: больше ролей будет сосредоточено на надзоре за ИИ и этическом использовании, что приведет к снижению спроса на традиционные рабочие места по обработке данных.

Вопросы для рассмотрения

• Как еще интеллект принятия решений может быть более эффективным, чем процесс принятия решений человеком? Или какие другие проблемы с использованием интеллекта принятия решений?
• Приведут ли технологии принятия решений к более значительному цифровому разрыву между крупными и малыми компаниями?