Il ruolo dell'IA nel processo decisionale aziendale | L'IA nell'attività n. 15

L'intelligenza artificiale sta già aiutando i proprietari di molte aziende oggi. Aiuta a concentrarsi sui problemi rilevanti facilitando l'automazione delle attività ripetitive nell'azienda. Supporta e accelera il lavoro degli analisti classificando, confrontando e visualizzando i dati raccolti. Ma l'intelligenza artificiale è anche in grado di aiutare a fornire decisioni aziendali basate sui dati?

Il ruolo dell'IA nel processo decisionale aziendale – sommario:

1. introduzione
2. Processo decisionale: qual è il problema?
3. Metodi decisionali
4. Aree decisionali supportate da AI
5. Riepilogo

introduzione

Molti imprenditori sognano la seguente situazione: strumenti analitici basati sull'intelligenza artificiale raccolgono dati in tempo reale su vari aspetti delle operazioni dell'azienda. Sono collegati a un data warehouse, offrendo all'IA una visione olistica della situazione dell'azienda rispetto ai suoi concorrenti e della situazione generale del mercato. Utilizzando tutti questi dati, AI effettua un'analisi accurata dello stato attuale dell'azienda, nonché del suo futuro prossimo e lontano. Abbiamo scritto delle capacità dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati aziendali (BDA, BDI) in un articolo precedente.

Tuttavia, cosa accadrebbe se l'IA non solo delineasse possibili percorsi per lo sviluppo di un'azienda, ma suggerisse decisioni su cosa fare affinché l'azienda cresca in modo ottimale e realizzi i migliori profitti possibili? O anche, se ha fornito le giuste decisioni aziendali?

Processo decisionale: qual è il problema?

La base per prendere decisioni accurate di qualsiasi tipo è la conoscenza della relazione tra eventi e processi. Sia gli esseri umani che l'intelligenza artificiale continuano a commettere errori mentre mirano a prevedere le future possibilità di successo raccogliendo e analizzando dati sul passato. Statisticamente, le possibilità di prendere una decisione più accurata aumentano in un cosiddetto sistema chiuso, cioè una situazione non soggetta a influenze esterne. Le possibilità di successo aumentano anche se accompagnate da un ampio set di dati che descrivono relazioni passate simili in modi diversi.

L'intelligenza artificiale ha un vantaggio rispetto agli esseri umani perché può analizzare in modo impeccabile volumi molto più grandi di dati e vedere schemi in essi invisibili all'occhio umano. Può, ad esempio, individuare in un batter d'occhio i cambiamenti ciclici nella domanda di servizi dipendente dall'ubicazione di un'azienda o scegliere da un curriculum visivamente poco attraente la combinazione ottimale di competenze del candidato per l'azienda.

Tuttavia, la questione del processo decisionale da parte dell'intelligenza artificiale è molto complessa. Dopotutto, un'altra questione è visualizzare un insieme di dati raccolti e un'altra è indicare la linea d'azione ottimale. Questo perché si tratta di decisioni in situazioni rischiose, basate su dati incompleti. Implica anche l'influenza di fattori completamente imprevedibili che hanno gravi conseguenze, chiamati cigni neri.

Gli esseri umani hanno un vantaggio rispetto all'intelligenza artificiale perché nel prendere decisioni possono tenere conto di fattori esterni il cui impatto sulla situazione aziendale potrebbe non essere evidente o diretto. Questi includono, ad esempio, eventi politici che influenzano il prezzo e la disponibilità delle materie prime, o i tratti caratteriali di un candidato per una posizione particolare che compensano un po' meno esperienza. Una persona può anche pianificare un quadro che determini i fattori presi in considerazione durante il processo decisionale, ovvero guardare il processo nel suo insieme.

Metodi decisionali

Le aziende adottano vari metodi per rendere il processo più semplice e ordinato per far fronte ai rischi, alle incertezze e alle responsabilità associate alle decisioni aziendali. Questi includono:

• Matrice di Eisenhower - che organizza le decisioni sugli assi di urgenza e importanza per aiutare a prendere decisioni sull'ordine in cui devono essere eseguiti i compiti
• SPADE – un framework sfaccettato che enfatizza la responsabilità di una singola persona per le decisioni basate sulla condivisione dell'esperienza dell'intero team
• Agile Inception – che fornisce la struttura per la prima fase concettuale e decisionale del lavoro del team agile
• Pensiero integrato : un metodo che si concentra sull'esplorazione delle possibilità e sulla prototipazione rapida di soluzioni

In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare nella loro applicazione? Nell'attuale fase di sviluppo, l'IA può aiutare principalmente a preparare soluzioni ottimali per fasi specifiche del processo decisionale. Questo perché viene applicato punto per punto. In altre parole, l'IA di oggi può sollevare i dipendenti dall'esecuzione dei noiosi compiti di ricerca ed elaborazione delle informazioni, ad esempio la scelta del prezzo ottimale per un prodotto. Spetta ai decisori, tuttavia, determinare come l'intelligenza artificiale dovrebbe cercare le risposte. In altre parole, dovranno indicare i suoi prodotti competitivi, i punti vendita al dettaglio e il gruppo di clienti target, solo per citarne alcuni.

Aree decisionali supportate da AI

L'intelligenza artificiale eccelle nel supportare o addirittura prendere decisioni ristrette. Utilizziamo le sue capacità quotidianamente utilizzando, ad esempio, i prompt durante la scrittura di e-mail. Basata sulla nostra lingua, sullo stile di scrittura e su una base sempre crescente di connessioni tra parole e frasi, l'intelligenza artificiale è sempre più precisa nel suggerire il termine, la frase o il segno di punteggiatura successivo. Si vorrebbe dire che coglie al volo le nostre intenzioni – una frase o un pensiero non ancora detto.

L'analisi e il processo decisionale basati su dati incompleti funzionano su un principio simile. Analizzando le informazioni precedenti, l'IA può riempire i campi mancanti, ovvero in qualche modo "indovina" cosa dovrebbe essere in una cella vuota di una tabella o un punto di un grafico.

Pertanto, l'intelligenza artificiale oggi supporta aree decisionali diverse ma specializzate. Trova applicazione, tra le altre cose:

• immissione di documenti in banche dati – anche nelle situazioni in cui vengono consegnati all'azienda in forma cartacea o contengono dati incompleti o mal strutturati, l'IA può organizzare accuratamente le informazioni e decidere a quale collezione appartiene il documento,
• rispondere alle domande poste in linguaggio naturale : il processo decisionale rende l'intelligenza artificiale in grado di rispondere in modo accurato alle domande poste e di prendere l'iniziativa ponendo domande di follow-up, come abbiamo scritto parlando di chatbot, voicebot e assistenti virtuali,
• gestione dei processi aziendali – in una situazione di dati incompleti, l'IA può decidere di passare a una delle cricche di passaggi successivi alternativi inclusi nella mappa dei processi
• automazione dei processi : l'azione dell'intelligenza artificiale consente l'automazione dei flussi di lavoro tra diversi programmi che supportano l'azienda

Riepilogo

Le aree decisionali supportate dall'intelligenza artificiale oggi sono di portata ristretta. La visione del futuro delineata all'inizio è una mera supposizione, i giorni in cui l'IA guida le aziende è probabilmente del tutto improbabile.

Tuttavia, ampliare l'ambito dell'IA attraverso moduli collaborativi per analizzare e gestire diversi processi apre possibilità imprevedibili. Nel nostro articolo successivo cercheremo di guardare al futuro dell'intelligenza artificiale nel supportare le decisioni e i processi aziendali.

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Autore: Robert Whitney

Esperto di JavaScript e istruttore che allena i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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