Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych | AI w biznesie #15

Sztuczna inteligencja już dziś pomaga właścicielom wielu firm. Pomaga skoncentrować się na istotnych problemach, ułatwiając automatyzację powtarzalnych zadań w przedsiębiorstwie. Wspomaga i przyspiesza pracę analityków poprzez klasyfikację, zestawianie i wizualizację gromadzonych danych. Ale czy sztuczna inteligencja może również pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych opartych na danych?

Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych – spis treści:

1. Wstęp
2. Podejmowanie decyzji – na czym polega problem?
3. Metody podejmowania decyzji
4. Obszary decyzyjne wspierane przez AI
5. Streszczenie

Wstęp

Wielu właścicieli firm marzy o następującej sytuacji: narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji zbierają w czasie rzeczywistym dane dotyczące różnych aspektów funkcjonowania firmy. Są one połączone z hurtownią danych, dzięki czemu sztuczna inteligencja ma całościowy obraz sytuacji firmy na tle konkurencji i ogólnej sytuacji rynkowej. Wykorzystując te wszystkie dane, sztuczna inteligencja dokonuje dokładnej analizy obecnego stanu firmy, a także jej bliższej i dalszej przyszłości. O możliwościach sztucznej inteligencji w analizie danych biznesowych (BDA, BDI) pisaliśmy w poprzednim artykule.

Co by się jednak stało, gdyby sztuczna inteligencja nie tylko nakreślała możliwe ścieżki rozwoju firmy, ale sugerowała decyzje, co zrobić, aby firma optymalnie się rozwijała i osiągała jak najlepsze zyski? A może nawet jeśli dostarczył właściwych decyzji biznesowych?

Podejmowanie decyzji – na czym polega problem?

Podstawą podejmowania trafnych decyzji wszelkiego rodzaju jest znajomość relacji między zdarzeniami a procesami. Zarówno ludzie, jak i sztuczna inteligencja wciąż popełniają błędy, dążąc do przewidywania przyszłych szans na sukces, zbierając i analizując dane dotyczące przeszłości. Statystycznie szanse na podjęcie trafniejszej decyzji rosną w tzw. systemie zamkniętym, czyli sytuacji, która nie podlega wpływom zewnętrznym. Szanse na sukces również wzrastają, gdy towarzyszy im obszerny zestaw danych opisujących podobne relacje z przeszłości na różne sposoby.

Sztuczna inteligencja ma przewagę nad ludźmi , ponieważ potrafi bezbłędnie analizować znacznie większe ilości danych i widzieć w nich niewidoczne dla ludzkiego oka wzorce. Potrafi na przykład w mgnieniu oka dostrzec cykliczne zmiany w zależnej od lokalizacji zapotrzebowaniu firmy na usługi lub z nieatrakcyjnego wizualnie CV wybrać optymalną kombinację umiejętności kandydata dla firmy.

Jednak kwestia podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję jest bardzo złożona. Przecież inna sprawa to wizualizacja zbioru zebranych danych, a inna wskazanie optymalnego kierunku działania. Dzieje się tak, ponieważ dotyczy decyzji w sytuacjach ryzykownych, opartych na niepełnych danych. Wiąże się to również z wpływem zupełnie nieprzewidywalnych czynników, które mają poważne konsekwencje, zwanych czarnymi łabędziami.

Ludzie mają przewagę nad sztuczną inteligencją , ponieważ podejmując decyzje mogą brać pod uwagę czynniki zewnętrzne, których wpływ na sytuację firmy może nie być oczywisty i bezpośredni. Należą do nich np. wydarzenia polityczne, które wpływają na cenę i dostępność surowców, czy cechy charakteru kandydata na dane stanowisko rekompensujące nieco mniejsze doświadczenie. Osoba może również zaplanować ramy, które określają czynniki brane pod uwagę podczas podejmowania decyzji, czyli patrzeć na proces jako całość.

Metody podejmowania decyzji

Firmy stosują różne metody, aby proces był łatwiejszy i bardziej uporządkowany, aby radzić sobie z ryzykiem, niepewnością i obowiązkami związanymi z podejmowaniem decyzji biznesowych. Obejmują one:

• Macierz Eisenhowera – która organizuje decyzje na osiach pilności i ważności, aby pomóc w podejmowaniu decyzji o kolejności wykonywania zadań
• SPADE – wieloaspektowy framework, który kładzie nacisk na jednoosobową odpowiedzialność za decyzje oparte na dzieleniu się doświadczeniem całego zespołu
• Agile Inception – zapewnia ramy dla pierwszej fazy koncepcyjnej i decyzyjnej pracy zespołu zwinnego
• Integrated Thinking – metoda, która skupia się na eksploracji możliwości i szybkim prototypowaniu rozwiązań

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w ich zastosowaniu? Na obecnym etapie rozwoju AI może przede wszystkim pomóc w przygotowaniu optymalnych rozwiązań dla określonych faz podejmowania decyzji. Dzieje się tak, ponieważ jest stosowany punkt po punkcie. Innymi słowy, dzisiejsza sztuczna inteligencja może uwolnić pracowników od wykonywania żmudnych zadań wyszukiwania i przetwarzania informacji, na przykład wyboru optymalnej ceny produktu. Jednak to od decydentów zależy, w jaki sposób sztuczna inteligencja powinna szukać odpowiedzi. Innymi słowy, będą musieli wskazać konkurencyjne produkty, lokalizacje detaliczne, a także docelową grupę klientów, żeby wymienić tylko kilka.

Obszary decyzyjne wspierane przez AI

Sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się we wspieraniu, a nawet podejmowaniu wąskich decyzji. Korzystamy z jego możliwości na co dzień, korzystając np. z podpowiedzi podczas pisania e-maili. Bazując na naszym języku, stylu pisania, a także stale rosnącej bazie powiązań między słowami i frazami, sztuczna inteligencja coraz trafniej podpowiada kolejny termin, frazę czy znak interpunkcyjny. Chciałoby się powiedzieć, że w locie wyłapuje nasze intencje – jeszcze niedopowiedziane zdanie lub myśl.

Na podobnej zasadzie działają analizy i podejmowanie decyzji na podstawie niepełnych danych . Analizując poprzednie informacje, AI może uzupełnić brakujące pola, czyli w jakiś sposób „zgadnąć”, co powinno znajdować się w pustej komórce tabeli lub punkcie wykresu.

Dlatego sztuczna inteligencja wspiera dziś różnorodne, ale wyspecjalizowane obszary podejmowania decyzji. Znajduje zastosowanie między innymi w:

• wprowadzanie dokumentów do baz danych – nawet w sytuacjach, gdy są one dostarczane do firmy w formie papierowej lub zawierają niekompletne lub słabo ustrukturyzowane dane, AI może precyzyjnie uporządkować informacje i zdecydować, do jakiego zbioru należy dokument,
• odpowiadanie na pytania zadawane w języku naturalnym – podejmowanie decyzji sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest w stanie trafnie odpowiadać na zadawane pytania i przejmować inicjatywę poprzez zadawanie pytań uzupełniających, o czym pisaliśmy przy okazji omawiania chatbotów, voicebotów i wirtualnych asystentów,
• zarządzanie procesami biznesowymi – w sytuacji niekompletnych danych AI może zdecydować się na przejście do jednej z klik alternatywnych kolejnych kroków zawartych w mapie procesu
• automatyzacja procesów – działanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację przepływów pracy pomiędzy różnymi programami obsługującymi firmę

Streszczenie

Obszary podejmowania decyzji wspierane przez sztuczną inteligencję mają dziś wąski zakres. Nakreślona na początku wizja przyszłości jest jedynie domysłem, czasy, w których AI przewodziła firmom, są prawdopodobnie w ogóle mało prawdopodobne.

Jednak rozszerzenie zakresu sztucznej inteligencji poprzez moduły współpracy do analizy i zarządzania różnymi procesami otwiera nieprzewidywalne możliwości. Postaramy się spojrzeć w przyszłość sztucznej inteligencji we wspieraniu decyzji i procesów biznesowych w naszym następnym artykule.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej pracowitej społeczności pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Aplikacje AI w biznesie - przegląd
5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznes NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest analiza biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty działające z AI
25. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji