비즈니스 의사 결정에서 AI의 역할 | 비즈니스의 AI #15
게시 됨: 2022-09-14인공 지능은 이미 오늘날 많은 기업의 소유자를 돕고 있습니다. 기업에서 반복적인 작업의 자동화를 촉진하여 관련 문제에 집중하는 데 도움이 됩니다. 수집된 데이터를 분류, 대조 및 시각화하여 분석가의 작업을 지원하고 가속화합니다. 그러나 인공 지능이 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 제공하는 데도 도움이 될 수 있습니까?
비즈니스 의사 결정에서 AI의 역할 – 목차:
- 소개
- 의사결정 – 무엇이 문제인가?
- 의사 결정 방법
- AI가 지원하는 의사결정 영역
- 요약
소개
많은 비즈니스 소유자는 다음과 같은 상황을 꿈꿉니다. 인공 지능 기반 분석 도구는 회사 운영의 다양한 측면에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. 데이터 웨어하우스에 연결되어 AI가 경쟁업체에 대한 회사 상황 및 전체 시장 상황에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. AI는 이 모든 데이터를 사용하여 회사의 현재 상태와 가까운 미래에 대한 정확한 분석을 수행합니다. 우리는 이전 기사에서 비즈니스 데이터 분석(BDA, BDI)에서 인공 지능의 기능에 대해 썼습니다.
그러나 AI가 회사 발전을 위한 가능한 경로를 설명할 뿐만 아니라 회사가 최적으로 성장하고 가능한 최고의 수익을 올리기 위해 무엇을 해야 하는지에 대한 결정을 제안한다면 어떻게 될까요? 또는 올바른 비즈니스 결정을 제공했다면?
의사결정 – 무엇이 문제인가?
모든 유형의 정확한 결정을 내리기 위한 기초는 이벤트와 프로세스 간의 관계에 대한 지식입니다. 인간과 인공 지능 모두 과거에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 미래의 성공 가능성을 예측하는 동시에 실수를 계속합니다. 통계적으로, 외부 영향에 영향을 받지 않는 소위 닫힌 시스템에서 보다 정확한 의사 결정을 내릴 가능성이 높아집니다 . 다른 방식으로 유사한 과거 관계를 설명 하는 광범위한 데이터 세트가 수반될 때 성공의 기회도 증가 합니다.
인공 지능은 훨씬 더 많은 양의 데이터를 완벽하게 분석하고 인간의 눈에는 보이지 않는 패턴을 볼 수 있기 때문에 인간보다 유리 합니다. 예를 들어, 눈 깜짝할 사이에 회사의 위치에 따른 서비스 수요의 주기적 변화를 감지하거나 시각적으로 매력적이지 않은 이력서에서 회사에 대한 후보자의 최적의 기술 조합을 찾아낼 수 있습니다.
그러나 인공 지능의 의사 결정 문제는 매우 복잡합니다. 결국 수집된 데이터 집합을 시각화하는 것과 최적의 조치를 나타내는 것은 다른 문제입니다. 불완전한 데이터를 기반으로 위험한 상황에서 결정을 내리기 때문입니다. 그것은 또한 검은 백조라고 불리는 심각한 결과를 초래하는 완전히 예측할 수 없는 요인의 영향을 포함합니다.
인간은 의사 결정을 할 때 회사 상황에 미치는 영향이 명확하지 않거나 직접적이지 않을 수 있는 외부 요인을 고려할 수 있기 때문에 인공 지능보다 유리 합니다. 여기에는 예를 들어 원자재의 가격과 가용성에 영향을 미치는 정치적 사건 또는 약간 적은 경험을 보상하는 특정 직책 후보자의 성격 특성이 포함됩니다. 사람은 의사 결정 중에 고려되는 요소를 결정하는 프레임워크를 계획할 수도 있습니다. 즉, 프로세스 전체를 볼 수 있습니다.
의사 결정 방법
기업은 비즈니스 의사 결정과 관련된 위험, 불확실성 및 책임에 대처하기 위해 프로세스를 보다 쉽고 질서 있게 만들기 위해 다양한 방법을 취합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 아이젠하워 매트릭스 – 작업을 수행해야 하는 순서에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 긴급하고 중요한 축에 대한 결정을 구성합니다.
- SPADE – 전체 팀의 경험 공유를 기반으로 한 결정에 대한 한 사람의 책임을 강조하는 다면적 프레임워크
- Agile Inception – Agile 팀 작업의 첫 번째 개념 및 의사 결정 단계를 위한 프레임워크를 제공합니다.
- 통합적 사고 – 가능성의 탐색과 솔루션의 신속한 프로토타이핑에 중점을 둔 방법
인공 지능은 응용 프로그램을 어떻게 지원할 수 있습니까? 현재 개발 단계에서 AI는 주로 의사 결정의 특정 단계에 대한 최적의 솔루션을 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. 포인트별로 적용되기 때문입니다. 다시 말해, 오늘날의 AI는 직원들이 제품에 대한 최적의 가격을 선택하는 것과 같이 정보를 찾고 처리하는 지루한 작업을 수행하는 것을 덜어줄 수 있습니다. 그러나 인공 지능이 답을 찾는 방법을 결정하는 것은 의사 결정자의 몫입니다. 즉, 경쟁 제품, 소매 위치, 대상 고객 그룹 등을 표시해야 합니다.
AI가 지원하는 의사결정 영역
인공 지능은 좁은 결정을 지원하거나 심지어 내리는 데 탁월합니다. 예를 들어 이메일을 작성할 때 프롬프트를 사용하여 매일 기능을 사용합니다. 우리의 언어, 쓰기 스타일, 단어와 구 사이의 연결 기반이 계속 증가함에 따라 인공 지능은 다음 단어, 구 또는 구두점을 제안하는 데 점점 더 정확해지고 있습니다. 누군가는 그것이 우리의 의도를 즉석에서 포착한다고 말하고 싶습니다. 아직 말하지 않은 문장이나 생각입니다.
불완전한 데이터에 기반한 분석과 의사결정 도 비슷한 원리로 작동합니다. AI는 이전 정보를 분석하여 누락된 필드를 채울 수 있습니다. 즉, 표의 빈 셀이나 차트의 한 지점에 무엇이 있어야 하는지 "추측"합니다.
따라서 오늘날 인공 지능은 다양하지만 전문적인 의사 결정 영역을 지원합니다. 무엇보다도 다음에서 응용 프로그램을 찾습니다.
- 문서를 데이터베이스에 입력 – 문서가 종이 형태로 회사에 전달되거나 불완전하거나 구조화되지 않은 데이터가 포함된 상황에서도 AI는 정보를 정확하게 구성하고 문서가 속하는 컬렉션을 결정할 수 있습니다.
- 자연어로 질문에 답하기 – 의사 결정은 인공 지능이 질문에 정확하게 응답할 수 있게 하고, 챗봇, 보이스봇 및 가상 비서에 대해 논의할 때 썼듯이 후속 질문을 함으로써 주도권을 잡습니다.
- 비즈니스 프로세스 관리 – 데이터가 불완전한 상황에서 AI는 프로세스 맵에 포함된 대체 다음 단계의 파벌 중 하나로 이동할 수 있습니다.
- 프로세스 자동화 – 인공 지능의 작용으로 회사를 지원하는 서로 다른 프로그램 간의 워크플로 자동화 가능
요약
오늘날 인공 지능이 지원하는 의사 결정 영역은 범위가 좁습니다. 서두에서 제시한 미래의 비전은 추측에 불과하며 AI가 기업을 이끄는 시대는 거의 불가능합니다.
그러나 다양한 프로세스를 분석하고 관리하기 위한 협업 모듈을 통해 AI의 범위를 확장하면 예측할 수 없는 가능성이 열립니다. 우리는 다음 기사에서 비즈니스 의사 결정 및 프로세스를 지원하는 인공 지능의 미래를 조사하려고 노력할 것입니다.
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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 지도하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 다른 사람들에게 효과적으로 협력하는 방법을 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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