AI'nın ticari karar vermedeki rolü | iş dünyasında yapay zeka #15

Yayınlanan: 2022-09-14

Yapay zeka, bugün birçok işletmenin sahiplerine zaten yardımcı oluyor. İşletmede tekrarlanan görevlerin otomasyonunu kolaylaştırarak ilgili sorunlara odaklanmaya yardımcı olur. Toplanan verileri sınıflandırarak, harmanlayarak ve görselleştirerek analistlerin çalışmalarını destekler ve hızlandırır. Ancak yapay zeka, veriye dayalı iş kararları verilmesine de yardımcı olabilir mi?

Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü - içindekiler tablosu:

giriiş
Karar verme – sorun nedir?
Karar verme yöntemleri
AI tarafından desteklenen karar verme alanları
Özet

giriiş

Birçok işletme sahibi şu durumun hayalini kurar: Yapay zekaya dayalı analitik araçlar, şirketin operasyonlarının çeşitli yönleri hakkında gerçek zamanlı veriler toplar. Bir veri ambarına bağlılar ve AI'ya şirketin rakiplerine karşı durumuna ve genel pazar durumuna ilişkin bütünsel bir görünüm sağlıyorlar. AI, tüm bu verileri kullanarak şirketin mevcut durumunun yanı sıra yakın ve uzak geleceği hakkında doğru bir analiz yapar. Yapay zekanın iş veri analizindeki (BDA, BDI) yetenekleri hakkında bir önceki yazımızda bahsetmiştik.

Bununla birlikte, AI sadece bir şirketin gelişimi için olası yolları özetlemekle kalmaz, aynı zamanda şirketin en iyi şekilde büyümesi ve mümkün olan en iyi karı elde etmesi için ne yapılması gerektiğine dair kararlar önerirse ne olur? Ya da doğru iş kararları verdiyse?

Karar verme – sorun nedir?

Her türden doğru karar vermenin temeli, olaylar ve süreçler arasındaki ilişkinin bilgisidir. Hem insanlar hem de yapay zeka, geçmişteki verileri toplayıp analiz ederek gelecekteki başarı şansını tahmin etmeyi amaçlarken hata yapmaya devam ediyor. İstatistiksel olarak, dış etkilere maruz kalmayan bir durum olan kapalı bir sistemde daha doğru karar verme şansı yükselir . Benzer geçmiş ilişkileri farklı şekillerde açıklayan kapsamlı bir veri seti eşlik ettiğinde başarı şansı da artar .

Yapay zekanın insanlara göre bir avantajı var çünkü çok daha büyük hacimli verileri kusursuz bir şekilde analiz edebiliyor ve insan gözünün göremediği kalıpları görebiliyor. Örneğin, bir şirketin konuma bağlı hizmet talebindeki döngüsel değişiklikleri göz açıp kapayıncaya kadar belirleyebilir veya görsel olarak çekici olmayan bir özgeçmişten adayın şirket için en uygun beceri kombinasyonunu seçebilir.

Bununla birlikte, yapay zeka tarafından karar verme konusu çok karmaşıktır. Sonuçta, bir dizi toplanan veriyi görselleştirmek başka bir konudur ve en uygun eylem planını belirtmek başka bir şeydir. Bunun nedeni , riskli durumlarda, eksik verilere dayalı kararlarla ilgili olmasıdır. Ayrıca, siyah kuğu adı verilen ciddi sonuçları olan tamamen öngörülemeyen faktörlerin etkisini de içerir.

İnsanlar, karar verirken şirketin durumu üzerindeki etkisi açık veya doğrudan olmayan dış faktörleri hesaba katabildikleri için yapay zekaya göre bir avantaja sahiptir . Bunlar, örneğin, hammaddelerin fiyatını ve mevcudiyetini etkileyen siyasi olayları veya belirli bir pozisyon için biraz daha az deneyimi telafi eden bir adayın karakter özelliklerini içerir. Kişi, karar verirken dikkate aldığı faktörleri belirleyen bir çerçeve de planlayabilir, yani sürece bir bütün olarak bakabilir.

Karar verme yöntemleri

Şirketler, iş kararları vermeyle ilgili riskler, belirsizlikler ve sorumluluklarla başa çıkmak için süreci daha kolay ve daha düzenli hale getirmek için çeşitli yöntemler kullanırlar. Bunlar şunları içerir:

Eisenhower matrisi – görevlerin gerçekleştirilme sırasına ilişkin kararların alınmasına yardımcı olmak için aciliyet ve önem eksenleri üzerine kararları organize eden
SPADE – tüm ekibin deneyimini paylaşmaya dayalı kararlar için tek kişinin sorumluluğunu vurgulayan çok yönlü bir çerçeve
Agile Inception – Agile ekibinin çalışmasının ilk kavramsal ve karar verme aşaması için çerçeve sağlar
Entegre Düşünme - olasılıkların araştırılmasına ve çözümlerin hızlı prototiplenmesine odaklanan bir yöntem

Yapay zeka uygulamalarına nasıl yardımcı olabilir? Mevcut geliştirme aşamasında, AI, öncelikle karar vermenin belirli aşamaları için en uygun çözümlerin hazırlanmasına yardımcı olabilir. Bunun nedeni nokta nokta uygulanmasıdır. Başka bir deyişle, günümüzün yapay zekası, çalışanları, örneğin bir ürün için en uygun fiyatı seçmek gibi sıkıcı bilgi bulma ve işleme görevlerini yerine getirmekten kurtarabilir. Bununla birlikte, yapay zekanın cevapları nasıl araması gerektiğini belirlemek karar vericilere kalmıştır. Başka bir deyişle, rekabetçi ürünlerini, perakende satış yerlerini ve hedef müşteri grubunu birkaçını belirtmek zorunda kalacaklar.

AI tarafından desteklenen karar verme alanları

Yapay zeka, dar kararları desteklemekte ve hatta vermekte üstündür. Örneğin, e-posta yazarken istemleri kullanarak yeteneklerini günlük olarak kullanırız. Dilimize, yazı stilimize ve kelimeler ve ifadeler arasında sürekli büyüyen bir bağlantı tabanına dayanan yapay zeka, bir sonraki terimi, ifadeyi veya noktalama işaretini önermede giderek daha doğru. Niyetlerimizi anında yakaladığını söylemek isteriz – henüz söylenmemiş bir cümle veya düşünce.

Eksik verilere dayalı analiz ve karar verme benzer bir prensipte çalışır. AI, önceki bilgileri analiz ederek eksik alanları doldurabilir, yani bir şekilde bir tablonun boş bir hücresinde veya bir grafiğin noktasında ne olması gerektiğini "tahmin eder".

Bu nedenle, günümüzde yapay zeka, çeşitli ancak uzmanlaşmış karar verme alanlarını desteklemektedir. Diğer şeylerin yanı sıra uygulama bulur:

belgeleri veritabanlarına girme – şirkete kağıt olarak teslim edildikleri veya eksik veya kötü yapılandırılmış veriler içerdiği durumlarda bile, AI bilgileri doğru bir şekilde düzenleyebilir ve belgenin hangi koleksiyona ait olduğuna karar verebilir,
doğal dilde sorulan soruları yanıtlama – karar verme, yapay zekanın sorulan sorulara doğru yanıt vermesini ve sohbet robotlarını, sesli robotları ve sanal asistanları tartışırken hakkında yazdığımız gibi, takip eden sorular sorarak inisiyatif almayı mümkün kılar.
iş süreci yönetimi - eksik veri durumunda, yapay zeka süreç haritasında yer alan alternatif sonraki adımlardan birine geçmeye karar verebilir
süreç otomasyonu – yapay zekanın eylemi, şirketi destekleyen farklı programlar arasındaki iş akışlarının otomasyonunu sağlar

The role of AI in business decision-making

Özet

Günümüzde yapay zeka tarafından desteklenen karar verme alanları kapsam olarak dardır. Başlangıçta özetlenen gelecek vizyonu sadece bir tahmindir, AI'nın şirketlere liderlik ettiği günler muhtemelen hiç olası değildir.

Bununla birlikte, farklı süreçleri analiz etmek ve yönetmek için işbirlikçi modüller aracılığıyla AI'nın kapsamını genişletmek, öngörülemeyen olasılıklar açar. Bir sonraki yazımızda iş kararlarını ve süreçlerini desteklemede yapay zekanın geleceğine bakmaya çalışacağız.

İçeriğimizi beğendiyseniz, Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest'teki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazar: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama yaparken nasıl etkili bir şekilde işbirliği yapacaklarını öğreterek ekip üretkenliğini yükseltmektir.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zeka - Giriş
Yapay zekanın iş dünyasındaki tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
Yapay zekanın iş dünyasındaki tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İş dünyasında yapay zeka uygulamaları - genel bakış
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
AI ve sosyal medya - bizim hakkımızda ne diyorlar?
Otomatik çevirmen. Dijital ürünlerin akıllı yerelleştirilmesi
AI destekli metin sohbet robotları
Sesli robotların çalışması ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya AI ile nasıl konuşulur?
İş NLP'si bugün ve yarın
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
İş Zekası Nedir?
Sosyal medya gönderilerini planlamak. AI nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. AI, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
AI ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
Geleceğin iş piyasası ve gelecek meslekler
Dünya için Yeşil AI ve AI
Eğitim Teknolojisi. Eğitimde yapay zeka