Роль ИИ в принятии бизнес-решений | ИИ в бизнесе №15

Опубликовано: 2022-09-14

Искусственный интеллект уже сегодня помогает владельцам многих предприятий. Это помогает сосредоточиться на важных проблемах, облегчая автоматизацию повторяющихся задач на предприятии. Он поддерживает и ускоряет работу аналитиков, классифицируя, сопоставляя и визуализируя собранные данные. Но способен ли искусственный интеллект помочь в принятии бизнес-решений на основе данных?

Роль ИИ в принятии бизнес-решений – содержание:

  1. Введение
  2. Принятие решений – в чем проблема?
  3. Методы принятия решений
  4. Области принятия решений, поддерживаемые ИИ
  5. Резюме

Введение

Многие владельцы бизнеса мечтают о следующей ситуации: аналитические инструменты на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени собирают данные о различных аспектах деятельности компании. Они подключены к хранилищу данных, что дает ИИ целостное представление о ситуации компании по сравнению с ее конкурентами и общей ситуации на рынке. Используя все эти данные, ИИ делает точный анализ текущего состояния компании, а также ее ближайшего и отдаленного будущего. О возможностях искусственного интеллекта в анализе бизнес-данных (BDA, BDI) мы писали в предыдущей статье.

Однако что произойдет, если ИИ не только наметит возможные пути развития компании, но и подскажет решения, что делать, чтобы компания росла оптимальным образом и получала максимально возможную прибыль? Или даже, если он принимал правильные бизнес-решения?

Принятие решений – в чем проблема?

Основой для принятия точных решений любого типа является знание взаимосвязи между событиями и процессами. И люди, и искусственный интеллект продолжают совершать ошибки, стремясь предсказать будущие шансы на успех, собирая и анализируя данные о прошлом. Статистически шансы на принятие более точного решения возрастают в так называемой закрытой системе, то есть в ситуации, не подверженной внешним воздействиям. Шансы на успех также увеличиваются, когда они сопровождаются обширным набором данных, по- разному описывающих аналогичные прошлые отношения.

Искусственный интеллект имеет преимущество перед человеком , поскольку он может безупречно анализировать гораздо большие объемы данных и видеть в них закономерности, невидимые человеческому глазу. Он может, например, в мгновение ока определить циклические изменения спроса на услуги в зависимости от местоположения компании или выбрать из визуально непривлекательного резюме кандидата оптимальное сочетание навыков для компании.

Однако вопрос принятия решений искусственным интеллектом очень сложен. Ведь другое дело — визуализировать набор собранных данных, другое — указать оптимальный порядок действий. Это связано с тем, что речь идет о решениях в рискованных ситуациях на основе неполных данных. Он также предполагает влияние совершенно непредсказуемых факторов, имеющих серьезные последствия, называемых черными лебедями.

Преимущество человека перед искусственным интеллектом в том, что при принятии решений он может учитывать внешние факторы, влияние которых на ситуацию в компании может быть неочевидным или непосредственным. К ним относятся, например, политические события, влияющие на цену и доступность сырья, или черты характера кандидата на определенную должность, компенсирующие чуть меньший опыт. Человек также может планировать рамки, определяющие факторы, учитываемые при принятии решений, то есть смотреть на процесс в целом.

Методы принятия решений

Компании используют различные методы, чтобы упростить и упорядочить процесс, чтобы справиться с рисками, неопределенностями и обязанностями, связанными с принятием бизнес-решений. Это включает:

  • Матрица Эйзенхауэра - которая организует решения по осям срочности и важности, чтобы помочь принять решения о порядке выполнения задач.
  • SPADE — многогранная структура, в которой подчеркивается ответственность одного человека за решения, основанные на обмене опытом всей команды.
  • Agile Inception — обеспечивает основу для первого концептуального этапа и этапа принятия решений в работе Agile-команды.
  • Интегрированное мышление — метод, ориентированный на изучение возможностей и быстрое создание прототипов решений.

Как искусственный интеллект может помочь в их применении? На текущем этапе развития ИИ может в первую очередь помочь подготовить оптимальные решения для конкретных этапов принятия решений. Это потому, что он применяется точечно. Другими словами, сегодняшний ИИ может избавить сотрудников от выполнения утомительных задач по поиску и обработке информации, например, по выбору оптимальной цены на товар. Однако лица, принимающие решения, должны определить, как искусственный интеллект должен искать ответы. Другими словами, они должны будут указать свои конкурентоспособные продукты, торговые точки, а также целевую группу клиентов, и это лишь некоторые из них.

Области принятия решений, поддерживаемые ИИ

Искусственный интеллект превосходен в поддержке или даже принятии узких решений. Мы ежедневно используем его возможности, используя, например, подсказки при написании электронных писем. Основываясь на нашем языке, стиле письма, а также постоянно растущей базе связей между словами и фразами, искусственный интеллект все более точно предлагает следующий термин, фразу или знак препинания. Хочется сказать, что он на лету улавливает наши намерения – еще не сказанную фразу или мысль.

Анализ и принятие решений на основе неполных данных работают по аналогичному принципу. Анализируя предыдущую информацию, ИИ может заполнить пропущенные поля, то есть как-то «угадать», что должно быть в пустой ячейке таблицы или точке диаграммы.

Поэтому сегодня искусственный интеллект поддерживает разнообразные, но специализированные области принятия решений. Он находит применение, в том числе:

  • внесение документов в базы данных — даже в ситуациях, когда они доставляются в компанию в бумажном виде или содержат неполные или плохо структурированные данные, ИИ может точно систематизировать информацию и решить, к какой коллекции относится документ,
  • отвечать на заданные вопросы на естественном языке — принятие решений делает искусственный интеллект способным точно отвечать на заданные вопросы и проявлять инициативу, задавая уточняющие вопросы, о чем мы писали при обсуждении чат-ботов, голосовых ботов и виртуальных помощников,
  • управление бизнес-процессами — в ситуации неполных данных ИИ может решить перейти к одной из клик альтернативных следующих шагов, включенных в карту процесса
  • автоматизация процессов — действие искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рабочие процессы между различными программами, поддерживающими компанию.
The role of AI in business decision-making

Резюме

Области принятия решений, поддерживаемые искусственным интеллектом, сегодня имеют узкий охват. Видение будущего, изложенное в начале, — простое предположение, дни, когда ИИ возглавлял компании, возможно, вообще маловероятны.

Однако расширение сферы применения ИИ за счет модулей для совместной работы для анализа и управления различными процессами открывает непредсказуемые возможности. Мы постараемся заглянуть в будущее искусственного интеллекта в поддержке бизнес-решений и процессов в нашей следующей статье.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

The role of AI in business decision-making | AI in business #15 robert whitney avatar 1background

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор по JavaScript, который тренирует ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, научив других эффективно сотрудничать при написании кода.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

  1. Искусственный интеллект в бизнесе — Введение
  2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
  3. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
  4. Приложения ИИ в бизнесе — обзор
  5. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
  6. Автоматическая обработка документов
  7. ИИ и социальные сети — что они говорят о нас?
  8. Автоматический переводчик. Интеллектуальная локализация цифровых продуктов
  9. Текстовые чат-боты с искусственным интеллектом
  10. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
  11. Технология виртуального помощника, или как разговаривать с ИИ?
  12. НЛП для бизнеса сегодня и завтра
  13. Как искусственный интеллект может помочь с BPM?
  14. Заменит ли искусственный интеллект бизнес-аналитиков?
  15. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
  16. Что такое бизнес-аналитика?
  17. Планирование постов в социальных сетях. Чем может помочь ИИ?
  18. Автоматизированные посты в социальных сетях
  19. Искусственный интеллект в управлении контентом
  20. Креативный ИИ сегодня и завтра
  21. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
  22. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
  23. RPA и API в цифровой компании
  24. Новые услуги и продукты, работающие с ИИ
  25. Будущий рынок труда и будущие профессии
  26. Зеленый ИИ и ИИ для Земли
  27. ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании