Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Dit artikel gaat dieper in op het transformatieve potentieel van beslissingsintelligentie en benadrukt de toepassingen ervan in sectoren zoals de gezondheidszorg, detailhandel en het bankwezen. Door middel van praktijkvoorbeelden van beslissingsintelligentie wordt duidelijk hoe AI-gestuurde tools een revolutie teweegbrengen in besluitvormingsprocessen. Van voorspellende analyses tot beslissingsautomatisering, de inzichten in dit artikel onderstrepen het belang van datagedreven strategieën voor een concurrentievoordeel.
Men zegt dat verandering de enige constante is. Wie niet bereid is te veranderen, is gedoemd te mislukken. Enkele van de grootste bedrijven, zoals Kodak, HTC en Nokia, zijn allemaal ten prooi gevallen aan veranderende omstandigheden. De hoofdoorzaak van hun falen? Slechte besluitvorming. Bedrijven hebben begeleiding nodig bij het bepalen waar ze hun aandacht op moeten richten; beslissingen vereisen diepgaande kennis en inzichten.
We willen allemaal alles wat alledaags is automatiseren, maar in het tijdperk van AI kunnen zelfs dynamische functies zoals besluitvorming een zekere mate van automatisering hebben, zij het niet 100%. Dit heeft geleid tot modewoorden zoals risicomanagement en oplossingen voor besluitvormingsmanagement. Dit zijn ondersteunende, op AI gebaseerde technologieproducten die helpen bij strategische besluitvorming. Uiteindelijk draait het erom te weten hoe je beslissingen kunt verbeteren door middel van besluitvormingsintelligentie.
Hoe kan AI je het pad en de logica achter elke stap laten zien?
Hoe helpt automatisering bij het nemen van beslissingen?
Volgens een onderzoek van Gartner zei 50% van de mensen dat een goede beslissing wordt bepaald door het resultaat en 50% zei dat het wordt bepaald door het proces. Dat proces wordt gestuurd door betrouwbare data en inzichten om tot die beslissing te komen. Hoe je het ook bekijkt, uiteindelijk is het enige dat je kunt controleren bij het nemen van beslissingen de data die je in het systeem stopt, of dat nu een AI is of een groep mensen.
Kosten van slechte besluitvorming
De gemiddelde geschatte kosten van dit gebrek aan effectieve besluitvorming voor elk bedrijf in de Fortune 500 bedragen 250 miljoen dollar per jaar[1], terwijl de zakelijke impact van niet-genomen of slecht genomen beslissingen wereldwijd jaarlijks meer dan 4 biljoen dollar bedraagt.[2]
Big data, AI en machine learning zijn krachtige tools die onvoorstelbare hoeveelheden data in onrealistisch korte tijd kunnen verwerken. Daarom hebben de meeste bedrijven nu afdelingen opgezet die zich uitsluitend richten op beslissingsintelligentie met behulp van AI. Laten we eens kijken hoe deze modellen zoveel data in zo'n korte tijd kunnen verwerken. De meeste tools voor beslissingsintelligentie zijn gebaseerd op beslissingsmapping, wat een systematische weergave inhoudt van beslissingen en de bijbehorende factoren, waardoor de uitkomsten beter begrepen en geëvalueerd kunnen worden.
Zie machine learning als een extra laag en een leidraad bovenop beslissingsmapping. Machine learning-algoritmen kunnen worden getraind op grote datasets om patronen en verbanden tussen verschillende beslissingsvariabelen te identificeren. Door historische gegevens te analyseren, kunnen deze algoritmen leren van eerdere beslissingen en hun uitkomsten, waardoor ze voorspellingen en aanbevelingen kunnen doen voor toekomstige beslissingen.
Automatisering vormt een waardevolle aanvulling op beslissingsmapping door het besluitvormingsproces te stroomlijnen en te versnellen. AI-gestuurde systemen kunnen repetitieve en tijdrovende taken in de beslissingsanalyse automatiseren, zoals het verzamelen, voorbewerken en analyseren van gegevens. Dankzij deze automatisering kunnen besluitvormers zich richten op taken van een hoger niveau, zoals het interpreteren van resultaten en het overwegen van strategische implicaties.
AI-algoritmen kunnen de impact van beslissingen monitoren en doorlopend feedback geven. Door beslissingen continu te evalueren aan de hand van de gewenste resultaten en strategieën dienovereenkomstig aan te passen, helpt AI-gestuurde besluitvorming besluitvormers flexibel te blijven en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden.
Jaarlijks worden er bijna drie miljard zakelijke beslissingen genomen, en onderzoek van Bain toont een correlatie van 95% aan tussen de effectiviteit van beslissingen en de financiële prestaties.
Integratie met datawarehouses en het gebruik van AI-gestuurde technieken kunnen het besluitvormingsproces stroomlijnen. Vooruitgang in NLP en inbeddingstechnieken stellen besluitvormers in staat om zinvolle inzichten te genereren uit grote hoeveelheden data. Door machine learning en automatisering in te zetten, kunnen besluitvormers de kloof overbruggen tussen beschrijvende, diagnostische en voorspellende analyses.
De hoeveelheid data die verwerkt moet worden voor prognoses en strategische beslissingen overstijgt de capaciteiten van het menselijk brein. Daarom voorspelde Gartner dat tegen het einde van dit jaar "meer dan 33% van de grote organisaties analisten in dienst zal hebben die zich bezighouden met beslissingsintelligentie, inclusief beslissingsmodellering."
Gebruiksscenario's voor beslissingsintelligentie
- Democratisering van voorspellende analyses: maakt zelfservice ad-hoc analyses mogelijk, waardoor gebruikers zelfstandig toegang krijgen tot gegevens en deze kunnen analyseren, en wordt datagestuurde besluitvorming gedemocratiseerd.
- Het terugdringen van de analyseachterstand: automatiseert taken voor gegevensvoorbereiding en -analyse, waardoor de achterstand wordt verminderd en organisaties gegevens efficiënter kunnen analyseren, wat het besluitvormingsproces versnelt.
- Het beperken van fouten en vooroordelen: algoritmen zorgen voor objectieve en consistente besluitvorming door patronen te detecteren en menselijke fouten en vooroordelen te minimaliseren, waardoor de nauwkeurigheid van beslissingen wordt verbeterd.
- Snel besluitvormingsproces: verwerkt gegevens snel, waardoor realtime beslissingen mogelijk zijn en toegang tot actuele informatie wordt geboden voor wendbare en tijdige besluitvorming.
De beperkingen/potentiële problemen zijn:
Risico's van bevooroordeelde besluitvorming: AI is altijd zo goed als de data waarop het zich voedt. Hoewel machine learning kan helpen om beter te worden in zijn werk, moet de kerninformatie onbevooroordeeld zijn. Als de AI-algoritmes worden getraind op bevooroordeelde of onvolledige data, zullen ze oneerlijke resultaten opleveren. Bijvoorbeeld: in de film Coded Bias legt de protagonist uit hoe gezichtsherkennings-AI de gezichten van mensen met een donkere huidskleur niet detecteerde vanwege een gebrek aan dat soort data die aan het systeem werd aangeleverd.
Ethische implicaties: Het 'trolleyprobleem' is een klassiek ethisch dilemma waarbij een hypothetisch scenario een op hol geslagen tram beschrijft die op een groep mensen afrijdt. De AI moet beslissen of de tram moet worden omgeleid om minder mensen te doden, of dat de tram zijn koers moet aanhouden en meer mensen in gevaar moet brengen. In de context van AI en besluitvorming illustreert dit gedachte-experiment de uitdaging van het programmeren van machines om ethisch complexe beslissingen te nemen.
Robuust bestuur: Dit omvat richtlijnen voor kwesties zoals privacy, beveiliging, transparantie en verantwoording. Het omvat ook het instellen van mechanismen voor het monitoren en controleren van AI-systemen om potentiële fouten of vooroordelen op te sporen en te verhelpen.
Deze niveaus vertegenwoordigen verschillende graden van betrokkenheid van AI bij het besluitvormingsproces.
Niveau 1. Besluitvormingsondersteuning: AI wordt ingezet om inzichten, aanbevelingen en analyses te leveren ter ondersteuning van menselijke besluitvormers. AI-algoritmen analyseren data, identificeren patronen en presenteren relevante informatie om besluitvormers te helpen weloverwogen keuzes te maken. Hulpmiddelen voor besluitvormingsondersteuning helpen bij data-exploratie, scenario-analyse en risicobeoordeling.
Niveau 2. Besluitvormingsondersteuning: Algoritmen werken samen met menselijke besluitvormers en versterken hun mogelijkheden. AI-systemen genereren aanbevelingen, maar de uiteindelijke beslissingsbevoegdheid blijft bij de mens.
Niveau 3. Beslissingsautomatisering: De bevoegdheid om autonoom beslissingen te nemen op basis van vooraf gedefinieerde regels, algoritmen en modellen. Dit niveau wordt doorgaans toegepast op routinematige, repetitieve beslissingen.
De markt voor beslissingsintelligentie groeit razendsnel, met een verwachte waarde van 22,7 miljard dollar in 2027, wat neerkomt op een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 17,8% vanaf 2022, aldus Market & Markets . Deze expansie wordt gedreven door diverse technologiebedrijven, waaronder Google, dat een team van 17.000 medewerkers heeft opgezet dat zich volledig richt op beslissingsintelligentie.
Unilever en Reckitt Benckiser hebben DI-technologie al ingezet om hun toeleveringsketen te verbeteren. Naarmate de hype rond data, inzichten en analyses zich verder ontwikkelt, richten organisaties zich op het optimaliseren van budgetten en initiatieven, waarbij het belang van bedrijfsgerichte oplossingen voor beslissingsintelligentie zoals Peak, Sisu Data, Domo, Tellius en Diwo wordt benadrukt.
Bankwezen - Klanten identificeren die mogelijk problemen hebben met het terugbetalen van hun leningen, zodat de bank contact met hen kan opnemen en hulp kan aanbieden voordat ze in gebreke blijven.
Gezondheidszorg - Identificeer patiënten die risico lopen op het ontwikkelen van bepaalde ziekten, zodat zorgorganisaties hen vroegtijdig kunnen screenen en preventieve zorg kunnen bieden. AI-systemen zoals Enlitic Cure analyseren medische rapporten en suggereren diagnoses om gevallen te prioriteren en de medische resultaten te verbeteren.
Productie - Identificeer potentiële defecten in producten, zodat bedrijven deze kunnen voorkomen of verhelpen voordat ze de klant bereiken.
Detailhandel - Voorspel de beste prijzen voor producten op basis van factoren zoals klantvraag en markttrends, zodat retailers hun prijsstelling en toeleveringsketen kunnen optimaliseren.
Energiesector - AI-software zoals Athena optimaliseert de energieopwekking uit bronnen zoals zonnepanelen en voorspelt de benodigde batterijcapaciteit.
Netbeheerders in de Scandinavische landen gebruiken op maat gemaakte business analytics-platforms om nauwkeurige gegevens te verzamelen en te analyseren, en om rapporten te genereren voor betere besluitvorming.
Datakwaliteit: Het verzamelen van data uit verschillende bronnen binnen een organisatie en deze vervolgens opschonen voor modellering is een tijdrovend proces.
Organisatieverandering: DI is geen transformatie op afdelingsniveau, daarom is acceptatie en bereidheid tot verandering binnen de hele organisatie een voorwaarde.
Complexiteit: De 3 niveaus van DI vereisen diverse tools en een langdurig verwerkingsproces.
Testen: Het is een iteratief proces en het is cruciaal om te testen of de variantie van de AI van de tool laag is.
De conventie beperkt de mogelijkheden tot maatwerk: er moet een delicate balans zijn. De conventionele aanpak kan de bruikbaarheid en schaalbaarheid beperken, terwijl maatwerk de implementatiekosten kan verhogen.
Vendor lock-in: Dit zijn langlopende projecten die mogelijk vendor lock-in vereisen. Dat kan een probleem zijn als de verkeerde leverancier wordt gekozen. Een beslissingsintelligentiesysteem kan een kostbare aangelegenheid zijn.
Polestar Analytics loopt voorop in deze revolutie. Met branche-expertise op alle niveaus van data-integratie zet ons team zich in voor waardevolle transformatie in dit digitale tijdperk.
In de nabije toekomst zullen datagestuurde AI-oplossingen voor besluitvorming ook onze besluitvormingsprocessen sturen. De drie niveaus van autonome besluitvorming mogen dan verschillen, ze laten allemaal de kracht zien die AI en daarmee beslissingsintelligentie (DI) op de lange termijn in zich dragen. Als bedrijfsleider helpen we organisaties bij het opzetten van hun beslissingsintelligentieoplossingen. Het is belangrijk om de technologie van de volgende generatie in de gaten te houden. DI zou zomaar eens om de hoek kunnen staan.