Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Den här artikeln fördjupar sig i den transformerande potentialen hos beslutsintelligens och betonar dess tillämpningar inom branscher som hälso- och sjukvård, detaljhandel och bank. Genom att visa på användningsfall inom beslutsintelligens belyser den hur AI-drivna verktyg revolutionerar beslutsprocesser. Från prediktiv analys till beslutsautomation understryker insikterna här vikten av att anamma datadrivna strategier för en konkurrensfördel.
De säger att förändring är den enda konstanten. Om man inte planerar att förändras är man dömd att misslyckas. Några av de största företagen som Kodak, HTC och Nokia har alla fallit offer för förändrad dynamik. Grundorsaken till misslyckanden? Dåligt beslutsfattande. Företag behöver vägledning om var de ska lägga sitt fokus, beslut kräver djupgående kunskap och insikter.
Vi vill alla automatisera allt som är vardagligt, men i AI:s tidsålder kan även dynamiska funktioner som beslut kännas automatiserade, om än inte till 100 %. Det har resulterat i modeord som riskhantering och beslutshanteringslösningar. Dessa är AI-baserade tekniska produkter som hjälper till vid strategiskt beslutsfattande. I slutändan behöver man veta hur man förbättrar beslut genom beslutsintelligens.
Hur kan AI visa dig vägen och logiken bakom varje steg?
Hur automatisering hjälper beslutsfattande?
Enligt en Gartner-undersökning sa 50 % av de tillfrågade att ett bra beslut definieras av dess resultat och 50 % sa att det bestäms av processen. Processen styrs av tillförlitlig data och insikter för att fatta det beslutet. Oavsett hur man ser på det är det enda man i slutändan kan kontrollera när man fattar beslut den data man matar in i systemet, vare sig det är en AI eller en grupp individer.
Kostnaden för dåligt beslutsfattande
Den genomsnittliga uppskattade kostnaden för denna brist på beslutsfattande är 250 miljoner dollar per år för varje företag på Fortune 500-listan[1], medan den affärsmässiga effekten av ogjorda eller dåligt fattade beslut är över 4 biljoner dollar globalt varje år.[2]
Big data, AI och ML är kraftfulla verktyg som kan bearbeta ofattbara mängder data i orealistiskt snabba tidsramar. Det är därför de flesta företag nu har etablerat avdelningar som enbart fokuserar på beslutsintelligens med AI. Låt oss ta en titt på hur dessa modeller kan bearbeta så mycket data på så korta tidsramar. De flesta DI-verktyg är baserade på beslutsmappning, vilket innebär en systematisk representation av beslut och deras tillhörande faktorer, vilket hjälper till att förstå och utvärdera resultat.
Tänk på maskininlärning som ett lager och en guide ovanpå beslutsmappning. Maskininlärningsalgoritmer kan tränas på stora datamängder för att identifiera mönster och relationer mellan olika beslutsvariabler. Genom att analysera historisk data kan dessa algoritmer lära sig av tidigare beslut och deras resultat, vilket gör det möjligt för dem att göra förutsägelser och rekommendationer för framtida beslut.
Automatisering kompletterar ytterligare beslutskartläggning genom att effektivisera och accelerera beslutsprocessen. AI-drivna system kan automatisera repetitiva och tidskrävande uppgifter som är involverade i beslutsanalys, såsom datainsamling, förbehandling och analys. Denna automatisering gör det möjligt för beslutsfattare att fokusera på uppgifter på högre nivå, såsom att tolka resultat och överväga strategiska konsekvenser.
AI-algoritmer kan övervaka effekterna av beslut och ge kontinuerlig feedback. Genom att kontinuerligt utvärdera beslut mot önskade resultat och justera strategier därefter, hjälper beslutsintelligens med AI beslutsfattare att förbli flexibla och anpassa sig till förändrade omständigheter.
Nästan tre miljarder affärsbeslut fattas årligen, och forskningsresultat från Bain visar en 95-procentig korrelation mellan beslutseffektivitet och ekonomisk prestation.
Integrering med datalager och användningen av AI-drivna tekniker kan effektivisera beslutsprocessen. Framsteg inom NLP och inbäddningstekniker gör det möjligt för beslutsfattare att generera meningsfulla insikter från stora datamängder. Genom att utnyttja maskininlärning och automatisering kan beslutsfattare överbrygga klyftorna mellan beskrivande, diagnostisk och prediktiv analys.
Mängden data som måste bearbetas för prognoser och strategiska beslut har överträffat det mänskliga sinnets kapacitet. Det är därför Gartner förutspådde att i slutet av detta år "kommer mer än 33 % av stora organisationer att ha analytiker som utövar beslutsintelligens, inklusive beslutsmodellering".
Användningsfall för beslutsintelligens
- Demokratiserar prediktiv analys: möjliggör självbetjänande ad hoc-analys, ger användare möjlighet att komma åt och analysera data oberoende och demokratiserar datadrivet beslutsfattande.
- Minska analyseftersläpningen: automatiserar dataförberedelse och analysuppgifter, vilket minskar eftersläpningen och gör det möjligt för organisationer att analysera data mer effektivt, vilket påskyndar beslutsprocessen.
- Att minska misstag och fördomar: algoritmer möjliggör objektivt och konsekvent beslutsfattande genom att upptäcka mönster och minimera mänskliga fel och fördomar, vilket förbättrar beslutens noggrannhet.
- Snabb beslutsprocess: bearbetar data snabbt, vilket möjliggör beslut i realtid och tillgång till aktuell information för agilt och snabbt beslutsfattande.
Begränsningarna/potentiella problemen är-
Risker med partiskt beslutsfattande: AI är alltid lika bra som den data den använder. Även om maskininlärning kan hjälpa till att bli bättre på sitt jobb, måste kärninformationen vara opartisk. Om AI-algoritmerna tränas på partisk eller ofullständig data kommer de att generera orättvisa resultat. Till exempel - i filmen "kodad bias" förklarar huvudpersonen hur ansiktsigenkännings-AI inte upptäckte mörkhyade personers ansikten på grund av brist på den typen av data som matades in i systemet.
Etiska implikationer: "Spårvagnsproblemet" är ett klassiskt etiskt dilemma där ett hypotetiskt scenario involverar en spårvagn som skenar mot en grupp människor, och AI:n måste bestämma sig för om den ska omdirigera spårvagnen för att döda färre människor eller bibehålla sin kurs och skada fler individer. I samband med AI och beslutsfattande belyser detta tankeexperiment utmaningen med att programmera maskiner för att fatta etiskt komplexa beslut.
Robust styrning: Detta inkluderar riktlinjer för att hantera frågor som integritet, säkerhet, transparens och ansvarsskyldighet. Det innebär också att etablera mekanismer för övervakning och granskning av AI-system för att upptäcka och mildra potentiella fel eller partiskheter.
Dessa nivåer representerar olika grader av AI-involvering i beslutsprocessen.
Nivå 1. Beslutsstöd: AI används för att ge insikter, rekommendationer och analyser för att stödja mänskliga beslutsfattare. AI-algoritmer analyserar data, identifierar mönster och presenterar relevant information för att hjälpa beslutsfattare att fatta välgrundade val. Beslutsstödsverktyg hjälper till med datautforskning, scenarioanalys och riskbedömning.
Nivå 2. Beslutsförstärkning: Algoritmer samarbetar med mänskliga beslutsfattare och förbättrar deras förmågor. AI-system genererar rekommendationer, men den slutgiltiga beslutsfattandet ligger kvar hos människan.
Nivå 3. Beslutsautomation: Behörighet att fatta beslut autonomt baserat på fördefinierade regler, algoritmer och modeller. Denna nivå tillämpas vanligtvis på rutinmässiga, repetitiva beslut.
Marknaden för beslutsintelligens upplever en meteorartad tillväxt, med ett beräknat värde på 22,7 miljarder dollar år 2027, vilket återspeglar en årlig tillväxttakt (CAGR) på 17,8 % från 2022 enligt marknaden och marknaderna . Denna expansion drivs av olika teknikcentrerade företag, inklusive Google, som har etablerat ett team på 17 000 anställda som är dedikerade till beslutsintelligens.
Unilever och Reckitt Benckiser har redan använt DI-teknik för att förbättra sina leveranskedjor. I takt med att data-, insikts- och analysutvecklingen mognar fokuserar organisationer på att optimera budgetar och initiativ, och betonar vikten av att utnyttja affärscentrerade beslutsunderrättelselösningar som Peak, Sisu Data, Domo, Tellius och Diwo.
Bankverksamhet – Identifiera kunder som kan ha problem med att betala tillbaka sina lån, så att banken kan kontakta dem och erbjuda hjälp innan de går i konkurs.
Hälsovård – Identifiera patienter som riskerar att utveckla vissa sjukdomar, vilket hjälper vårdorganisationer att screena dem tidigt och tillhandahålla förebyggande vård. AI-system som Enlitic Cure analyserar medicinska rapporter och föreslår diagnoser för att prioritera fall och förbättra medicinska resultat.
Tillverkning - Identifiera potentiella defekter i produkter, vilket gör det möjligt för företag att förebygga eller åtgärda dem innan de når kunderna.
Detaljhandeln – Förutsäg de bästa priserna för produkter baserat på faktorer som kundefterfrågan och marknadstrender, vilket hjälper återförsäljare att optimera sin prissättning och leveranskedja.
Energisektorn – AI-programvara som Athena optimerar energiproduktion från källor som solpaneler och förutspår batterikapacitetsbehov.
Eldistributionsoperatörer i Norden använder anpassade affärsanalysplattformar för att samla in och analysera korrekt data och generera rapporter för bättre beslutsfattande.
Datakvalitet: Att ta data från olika silos i en organisation och rensa den för modellering är en långdragen process.
Organisationsförändring: DI är inte en transformation på avdelningsnivå, därför är företagsomfattande acceptans och vilja till förändring en preliminär process.
Komplexitet: De tre nivåerna av DI kräver olika verktyg och långvarig bearbetning.
Testning: Det är en iterativ process och det är avgörande att testa om verktygets AI-varians är låg.
Konventionen begränsar anpassning: Det måste finnas en fin balans, den konventionella metoden kan begränsa användbarheten och skalbarheten medan anpassning kan öka kostnaden för distribution.
Leverantörslåsning: Det här är långa projekt som kan kräva leverantörslåsningar. Vilket kan vara ett problem om fel leverantör väljs. Beslutsinformationssystem kan vara en kostsam historia.
Polestar Analytics ligger i framkant av denna revolution. Med branschexpertis inom alla nivåer av DI är vårt team dedikerat till att tillhandahålla värdefull transformation i denna digitala tidsålder.
Inom en snar framtid kommer AI-baserade datadrivna beslutslösningar också att vägleda våra beslutsfattandemöjligheter. De tre nivåerna av autonomt beslutsfattande kan vara olika, men de visar alla den kraft som AI och därmed DI har på lång sikt. Som företagsledare hjälper vi organisationer att sätta upp sina beslutsintelligenslösningar. Man bör hålla ett öga på nästa generations teknik. DI kan vara precis runt hörnet.