AI pomaga już dzisiaj właścicielom wielu biznesów. Pozwala skupić się na istotnych problemach ułatwiając automatyzację powtarzalnych zadań w przedsiębiorstwie. Wspiera i przyspiesza pracę analityków klasyfikując, zestawiając i wizualizując zgromadzone dane. Jednak czy sztuczna inteligencja jest także w stanie pomagać w podejmowaniu opartych na danych decyzji biznesowych?

Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych – omówione zagadnienia:

  1. Wstęp
  2. Podejmowanie decyzji – w czym tkwi problem?
  3. Metody podejmowania decyzji
  4. Obszary decyzyjne wspierane przez AI
  5. Podsumowanie

Wstęp

 

Niejednemu właścicielowi biznesu marzy się następująca sytuacja: narzędzia analityczne bazujące na sztucznej inteligencji zbierają w czasie rzeczywistym dane dotyczące różnych aspektów działania firmy. Podłączone są do hurtowni danych, dzięki czemu AI ma całościowy obraz sytuacji przedsiębiorstwa na tle konkurencji i ogólnej sytuacji na rynku. Korzystając z tych wszystkich danych, AI dokonuje dokładnej analizy aktualnego stanu firmy, a także jej bliższej i dalszej przyszłości. O możliwościach sztucznej inteligencji w analizie danych biznesowych (BDA, BDI) pisaliśmy w poprzednim artykule.

Jednak co stałoby się, gdyby AI nie tylko zarysowała możliwe ścieżki rozwoju przedsiębiorstwa, lecz sugerowała decyzje, co należy robić, aby firma optymalnie się rozwijała i przynosiła jak najlepsze zyski? A nawet – gdyby to sztuczna inteligencja podjęła odpowiednie decyzje biznesowe?

Podejmowanie decyzji – w czym tkwi problem?

Podstawą podejmowania trafnych decyzji każdego typu jest wiedza dotycząca zależności pomiędzy zdarzeniami i procesami. Zarówno człowiek jak i sztuczna inteligencja próbujący przewidzieć przyszłość mają pewne szanse na sukces dzięki zbieraniu i analizie danych dotyczących przeszłości. Statystycznie, szanse na podjęcie trafniejszej decyzji daje bardziej zamknięty system, czyli sytuacja nie podlegająca zewnętrznym wpływom. Szanse na sukces zwiększa także bardziej obszerny zbiór danych opisujących na różne sposoby podobne zależności z przeszłości.

Sztuczna inteligencja ma przewagę nad człowiekiem, ponieważ jest w stanie bezbłędnie analizować znacznie większe ilości danych i dostrzegać w nich wzorce niewidoczne dla ludzkiego oka. Może na przykład w mgnieniu oka dostrzec cykliczne zmiany w zapotrzebowaniu na usługi firmy zależne od lokalizacji albo wyłowić z nieatrakcyjnego wizualnie CV optymalne dla firmy połączenie umiejętności kandydata.

Kwestia podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję jest jednak bardzo złożona. Inną sprawą jest bowiem wizualizacja zbioru zebranych danych, a inną – wskazanie optymalnego sposobu postępowania. Chodzi bowiem o podejmowanie decyzji w sytuacji obarczonej ryzykiem, na podstawie niepełnych danych. W grę wchodzi także wpływ zupełnie nieprzewidywalnych czynników, które mają poważne konsekwencje, nazywanych czarnymi łabędziami.

Człowiek ma przewagę nad sztuczną inteligencją, ponieważ podejmując decyzje może brać pod uwagę czynniki zewnętrzne, których wpływ na sytuację firmy może być nieoczywisty lub pośredni. Mogą to być na przykład wydarzenia polityczne wpływające na ceny i dostępność surowców albo cechy charakteru kandydata na konkretne stanowisko, które rekompensują nieco mniejsze doświadczenie. Człowiek może również zaplanować ramy, które będą określały czynniki brane pod uwagę podczas podejmowania decyzji, czyli spojrzeć na proces w sposób całościowy.

Metody podejmowania decyzji

Aby radzić sobie z ryzykiem, niepewnością i odpowiedzialnością związaną z podejmowaniem decyzji biznesowych, firmy stosują metody ułatwiające i porządkujące ten proces. Są to między innymi:

  • matryca Eisenhowera – porządkująca decyzje na osiach pilności i ważności, która pomaga podejmować decyzje dotyczące kolejności wykonywania zadań
  • SPADE – wieloaspektowe ramy kładące nacisk na jednoosobową odpowiedzialność za decyzje podejmowane na podstawie wymiany doświadczeń całego zespołu
  • Agile Inception – która tworzy ramy dla pierwszej koncepcyjnej i decyzyjnej fazy pracy zwinnego zespołu
  • Integrated Thinking – czyli metoda stawiająca na eksplorację możliwości i szybkie prototypowanie rozwiązań

Jak w ich stosowaniu może pomagać sztuczna inteligencja? Na obecnym etapie rozwoju, AI może pomóc przede wszystkim w przygotowaniu optymalnych rozwiązań dotyczących poszczególnych faz podejmowania decyzji. Jest bowiem stosowana punktowo. Innymi słowy, dzisiejsza AI może odciążyć pracowników z wykonywania żmudnych zadań związanych z wyszukiwaniem i przetwarzaniem informacji, na przykład wyboru optymalnej ceny wprowadzanego na rynek produktu. To do osób podejmujących decyzje należy jednak określenie, w jaki sposób sztuczna inteligencja ma szukać odpowiedzi. Innymi słowy, sami muszą odpowiedzieć na pytania z jakimi produktami ma on konkurować, do jakich sklepów go wprowadzić, oraz jaka będzie docelowa grupa klientów.

Obszary decyzyjne wspierane przez AI

Sztuczna inteligencja znakomicie sprawdza się we wspieraniu lub nawet podejmowaniu decyzji o wąskim zakresie. Na co dzień korzystamy z jej możliwości używając chociażby podpowiedzi podczas pisania e-maili. Na podstawie naszego języka, stylu pisania i wciąż powiększającej się bazy połączeń pomiędzy słowami i frazami, sztuczna inteligencja coraz trafniej podpowiada kolejne słowo, sformułowanie, czy znak interpunkcyjny. Chciałoby się powiedzieć, że łapie w lot nasze intencje – niedopowiedziane jeszcze zdanie czy myśl.

Na podobnej zasadzie działa analiza i podejmowanie decyzji na podstawie niepełnych danych. AI jest w stanie na podstawie wcześniejszych informacji uzupełnić brakujące pola, czyli w pewien sposób “domyślić się”, co powinno znaleźć się w pustej komórce tabeli czy punkcie wykresu.

Dlatego sztuczna inteligencja wspiera dziś różnorodne, lecz wyspecjalizowane obszary decyzyjne. Znajduje zastosowanie między innymi przy:

  • wprowadzaniu dokumentów do baz danych– nawet w sytuacjach, gdy są one dostarczane firmie w formie papierowej lub zawierają niepełne lub źle ustrukturyzowane dane, AI jest w stanie trafnie uporządkować informacje i podjąć decyzję, do którego zbioru należy dokument,
  • odpowiadaniu na pytania zadawane w języku naturalnym – podejmowanie decyzji sprawia, że sztuczna inteligencja potrafi trafnie reagować na zadawane pytania, oraz przejmować inicjatywę zadając pytania dodatkowe, o czym pisaliśmy w przy okazji omawiania tematyki czatbotów, voicebotów i wirtualnym asystentów,
  • zarządzaniu procesami biznesowymi – w sytuacji niepełnych danych AI może podjąć decyzję o przejściu do jednego z kliku alternatywnych, następnych kroków ujętych na mapie procesu
  • automatyzacji procesów – działanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację workflow pomiędzy poszczególnymi programami obsługującymi firmę

Podsumowanie

 

Obszary decyzyjne wspierane dzisiaj przez sztuczną inteligencję mają wąski zakres. Przyszłościowa wizja, którą zarysowaliśmy na początku artykułu, gdzie AI podejmuje decyzje na temat kierunku rozwoju całej firmy, to jeszcze dość odległa perspektywa.

Jednak poszerzanie zakresu działania AI dzięki współpracującym ze sobą modułom służącym do analizy i zarządzania różnymi procesami otwiera nieprzewidywalne możliwości. W przyszłość sztucznej inteligencji we wspieraniu decyzji i procesów biznesowych spróbujemy zajrzeć w następnym artykule.

Przeczytaj również: Czym jest Business Intelligence?

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych | AI in business #15 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania 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. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji