Інтелектуальне рішення: оптимізуйте процес прийняття рішень

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Листопад 29, 2022

Короткий огляд

У світі, який швидко оцифровується, компанії використовують технології аналізу рішень, щоб покращити процес прийняття рішень, використовуючи штучний інтелект для перетворення даних у практичну інформацію. Ця зміна стосується не лише технологій; це також змінює робочі ролі в напрямку управління штучним інтелектом та етичного використання, водночас посилюючи занепокоєння щодо безпеки даних і доступності для користувачів. Розвиток цих технологій відображає ширшу тенденцію до стратегій на основі даних у різних галузях, створюючи нові виклики та можливості.

Інтелектуальний контекст прийняття рішень

У різних галузях компанії інтегрують більше цифрових інструментів у свою діяльність і постійно збирають великі обсяги даних. Однак такі інвестиції варті лише тоді, коли вони дають дієві результати. Деякі компанії, наприклад, можуть приймати швидкі та ефективні рішення, використовуючи технології інтелектуального прийняття рішень, які використовують штучний інтелект (ШІ), щоб отримати інформацію з цих даних і забезпечити більш обґрунтоване прийняття рішень.

Розвідка про прийняття рішень поєднує ШІ з бізнес-аналітикою, щоб допомогти організаціям приймати кращі рішення. Програмне забезпечення та платформи для аналізу рішень дозволяють компаніям приймати більш обґрунтовані рішення на основі даних, а не інтуїції. Відповідно, одна з головних переваг інтелектуального аналізу рішень полягає в тому, що він має потенціал для спрощення процесу отримання інформації з даних, полегшуючи для компаній аналіз за допомогою аналітики. Крім того, інтелектуальні продукти прийняття рішень можуть допомогти зменшити прогалину в навичках обробки даних, надаючи інформацію, яка не потребує високого рівня підготовки працівників у сфері аналітики чи даних.

Опитування Gartner у 2021 році показало, що 65 відсотків респондентів вважають, що їхні рішення були складнішими, ніж у 2019 році, тоді як 53 відсотки сказали, що вони відчували більший тиск, щоб виправдати або пояснити свій вибір. Як наслідок, багато транснаціональних компаній віддають перевагу інтеграції аналізу рішень. У 2019 році Google найняв Кессі Козиркова, головного спеціаліста з обробки даних, щоб він допомагав поєднувати інструменти штучного інтелекту на основі даних із наукою про поведінку. Інші компанії, такі як IBM, Cisco, SAP і RBS, також почали досліджувати технології інтелектуального прийняття рішень.

Руйнівний вплив

Один із найвідоміших способів, за допомогою якого інтелектуальні рішення можуть допомогти компаніям приймати кращі рішення, — це надання інформації про дані, які інакше були б недоступні. Програмування дозволяє аналізувати дані, що на кілька величин перевищує людські обмеження. 

Однак у звіті Delloite за 2022 рік зазначено, що підзвітність є фундаментальною рисою, яка підтримує прийняття рішень людською стороною підприємства. Підкреслюючи, що хоча інтелектуальні рішення є цінними, метою організації має бути бути організацією, керованою розумінням (IDO). Delloite заявив, що IDO зосереджується на відчутті, аналізі та діях на основі зібраної інформації. 

Крім того, технологія аналізу рішень може допомогти підприємствам демократизувати аналітику. Компанії, які не мають великих або складних ІТ-відділів, можуть співпрацювати з технологічними компаніями та стартапами, щоб отримати переваги інтелектуального прийняття рішень. Наприклад, у 2020 році транснаціональна компанія з виробництва напоїв Molson Coors співпрацювала з компанією Peak, що займається аналізом рішень, щоб отримати уявлення про її великі та складні бізнес-операції та постійно вдосконалювати сфери обслуговування.

Наслідки для інтелектуальних рішень

Більш широкі наслідки інтелектуального прийняття рішень можуть включати: 

• Більше партнерства між підприємствами та компаніями, що займаються аналізом рішень, для інтеграції технологій аналізу рішень у відповідні бізнес-операції.
• Підвищений попит на експертів з аналізу рішень.
• Підвищена вразливість організацій до кібератак. Наприклад, кіберзлочинці збирають дані про прийняття рішень фірмами або маніпулюють такими платформами таким чином, щоб спрямовувати компанії на невигідні для бізнесу дії.
• Зростаюча потреба компаній інвестувати в інфраструктуру зберігання даних, щоб технології ШІ могли отримати доступ до великих наборів даних для аналізу.
• Більше технологій штучного інтелекту, зосереджених на інтерфейсі користувача та UX, щоб користувачі без глибоких технічних знань могли зрозуміти та використовувати технології штучного інтелекту.
• Посилений акцент на етичній розробці штучного інтелекту, сприянні підвищенню суспільної довіри та більш суворій нормативній базі з боку урядів.
• Зміни в моделях працевлаштування з більшою кількістю ролей, зосереджених на нагляді за ШІ та етичному використанні, що зменшує попит на традиційні роботи з обробки даних.

Питання для розгляду

• Як інакше інтелектуальні рішення можуть бути ефективнішими, ніж процес прийняття рішень людиною? Або які інші проблеми пов’язані з використанням інтелектуальних рішень?
• Чи створять технології аналізу рішень більш значний цифровий розрив між великими та малими компаніями?