O cenário empresarial atual é indiscutivelmente mais competitivo e complexo do que nunca: as expectativas dos clientes estão sempre em alta e as empresas têm a tarefa de atender (ou superar) essas necessidades, ao mesmo tempo em que criam novos produtos e experiências que proporcionarão aos consumidores ainda mais valor . Ao mesmo tempo, muitas organizações estão com falta de recursos, enfrentando restrições orçamentais e lidando com desafios empresariais sempre presentes, como a latência da cadeia de abastecimento.
As empresas e o seu sucesso são definidos pela soma das decisões que tomam todos os dias. Estas decisões (más ou boas) têm um efeito cumulativo e muitas vezes estão mais relacionadas do que parecem ou são tratadas. Para acompanhar este ambiente exigente e em constante evolução, as empresas precisam da capacidade de tomar decisões rapidamente e muitas recorreram a soluções baseadas em IA para o fazer. Esta agilidade é basic para manter a eficiência operacional, alocar recursos, gerir riscos e apoiar a inovação contínua. Simultaneamente, a crescente adoção da IA exagerou os desafios da tomada de decisões humanas.
Os problemas surgem quando as organizações tomam decisões (aproveitando a IA ou não) sem uma compreensão sólida do contexto e de como elas impactarão outros aspectos do negócio. Embora a velocidade seja um fator importante na tomada de decisões, ter contexto é basic, embora seja mais fácil falar do que fazer. Isto levanta a questão: como podem as empresas tomar decisões rápidas e informadas?
Tudo começa com dados. As empresas estão perfeitamente conscientes do papel basic que os dados desempenham no seu sucesso, mas muitas ainda lutam para traduzi-los em valor empresarial através de uma tomada de decisão eficaz. Isto deve-se em grande parte ao facto de que uma boa tomada de decisões requer contexto e, infelizmente, os dados não trazem consigo compreensão e contexto completo. Portanto, tomar decisões baseadas puramente em dados compartilhados (sem contexto) é impreciso e impreciso.
Abaixo, exploraremos o que está inibindo as organizações de obter valor nesta área e como elas podem tomar decisões de negócios melhores e mais rápidas.
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O ex-CEO da Siemens, Heinrich von Pierer, disse a famosa frase: “Se a Siemens soubesse o que a Siemens sabe, então os nossos números seriam melhores”, sublinhando a importância da capacidade de uma organização aproveitar o seu conhecimento e know-how colectivos. Conhecimento é poder, e tomar boas decisões depende de uma compreensão abrangente de cada parte do negócio, incluindo como as diferentes facetas funcionam em uníssono e impactam umas às outras. Mas com tantos dados disponíveis de tantos sistemas, aplicações, pessoas e processos diferentes, obter esse entendimento é uma tarefa difícil.
Esta falta de conhecimento partilhado conduz muitas vezes a uma série de situações indesejáveis: as organizações tomam decisões demasiado lentamente, resultando em oportunidades perdidas; as decisões são tomadas isoladamente, sem considerar os efeitos indiretos, levando a resultados de negócios insatisfatórios; ou as decisões são tomadas de maneira imprecisa e não repetível.
Em alguns casos, a inteligência synthetic (IA) pode agravar ainda mais estes desafios quando as empresas aplicam indiscriminadamente a tecnologia a diferentes casos de utilização e esperam que ela resolva automaticamente os seus problemas de negócio. É provável que isso aconteça quando chatbots e agentes com tecnologia de IA são construídos isoladamente, sem o contexto e a visibilidade necessários para tomar decisões acertadas.
Permitindo decisões de negócios rápidas e informadas na empresa
Quer o objetivo de uma empresa seja aumentar a satisfação do cliente, aumentar as receitas ou reduzir custos, não existe um fator único que possibilite esses resultados. Em vez disso, é o efeito cumulativo de uma boa tomada de decisão que produzirá resultados comerciais positivos.
Tudo começa com o aproveitamento de uma plataforma acessível e escalável que permite à empresa capturar o seu conhecimento coletivo para que tanto os humanos como os sistemas de IA possam raciocinar sobre ele e tomar melhores decisões. Os gráficos de conhecimento estão se tornando cada vez mais uma ferramenta basic para as organizações descobrirem o contexto de seus dados.
Como é isso em ação? Think about um varejista que deseja saber quantas camisetas deve encomendar no verão. Uma infinidade de fatores altamente complexos devem ser considerados para tomar a melhor decisão: custo, prazo, demanda passada, demanda prevista, contingências da cadeia de suprimentos, como o advertising e a publicidade poderiam impactar a demanda, limitações de espaço físico para lojas físicas e muito mais . Podemos raciocinar sobre todas essas facetas e as relações entre o uso do contexto compartilhado que um gráfico de conhecimento fornece.
Este contexto partilhado permite que humanos e IA colaborem para resolver decisões complexas. Os gráficos de conhecimento podem analisar rapidamente todos esses fatores, essencialmente transformando dados de fontes distintas em conceitos e lógica relacionados ao negócio como um todo. E como os dados não precisam se mover entre sistemas diferentes para que o gráfico de conhecimento seize essas informações, as empresas podem tomar decisões significativamente mais rápidas.
No cenário altamente competitivo de hoje, as organizações não podem se dar ao luxo de tomar decisões de negócios mal informadas – e velocidade é o nome do jogo. Os gráficos de conhecimento são o ingrediente crítico que falta para desbloquear o poder da IA generativa para tomar decisões de negócios melhores e mais informadas.
