Lēmumu izlūkošanas programmatūra ar mākslīgo intelektu

Kā uzņēmumi aprēķina lēmumus - ar mākslīgā intelekta atbalstu, nevis nojausmu vietā

Kopsavilkums

Mūsdienās uzņēmumi saskaras nevis ar datu trūkumu, bet gan ar lēmumu pieņemšanas iespēju pārbagātību. Investīcijas, projekti, budžeti, prioritātes un atkarības rada lēmumu pieņemšanas telpu, kas eksponenciāli pieaug no septiņām līdz astoņām lēmumu grupām no septiņām līdz astoņām lēmumu pieņemšanas grupām eksponenciāli palielinās.

Tradicionālie rīki - Excel, BI informācijas paneļi, prognozes vai tīri prognozējošs mākslīgais intelekts - nav neveiksmīgi intelekta trūkuma dēļ, bet matemātiskās kombinatorikas dēļ.

Lēmumu inteliģences programmatūra ar mākslīgo intelektu risina tieši šo strukturālo problēmu: Tā apvieno mākslīgā intelekta atbalstītu datu apstrādi ar matemātisko optimizāciju un aprēķina labākos iespējamos rīcības virzienus reālās pasaules ierobežojumu apstākļos labākos iespējamos rīcības virzienus, nevis sniedz varbūtības vai prognozes.

1. Ko nozīmē lēmumu intelekts ar mākslīgo intelektu?

Lēmumu inteliģence attiecas uz sistēmas spēju sistemātiski analizēt sarežģītas lēmumu telpas, saprotami un reproducējami. Mākslīgo intelektu izmanto tieši lēmumu pieņemšanas procesu atbalstam, nevis to aizstāšanai.

Īsa definīcija:

Lēmumu inteliģence ar mākslīgo intelektu = reālu lēmumu matemātiska optimizācija, ņemot vērā budžetu, laiku, resursus un atkarību un atkarību ierobežojumiem, ko atbalsta AI atbalstīta datu un procesu automatizācija.

2. Kāpēc klasiskie rīki sasniedz savas robežas, neraugoties uz AI

Excel, BI sistēmas un prognozēšanas rīki - pat ar AI uzlabojumiem - turpina strādāt lineāri un secīgi. Tie ir ideāli piemēroti:

• Pārskatu sagatavošanai un kontrolei
• Pagātnes analīzei
• Vienkāršiem scenārijiem

Tomēr tie ir sistēmiski neveiksmīgi, tiklīdz

• vienlaicīgi jānovērtē vairāki projekti
• Starp lēmumiem pastāv atkarības
• Budžets ir ierobežots
• Lēmumus nevar pieņemt neatkarīgi vienu no otra

Sākot ar šo punktu, lēmumu telpa matemātiski paplašinās ⁽²ⁿ kombināciju). Mākslīgais intelekts nevar "uzminēt" šo sprādzienu - tas ir jāaprēķina.

3. Lēmumu izlūkošanas programmatūra ar mākslīgo intelektu pret mākslīgā intelekta prognozēm

AI prognozes	Lēmumu izlūkošana ar AI
Novērtē nākotnes vērtības	Aprēķina optimālus lēmumus
Nodrošina varbūtības	Nodrošina konkrētu izvēli un secību
Koncentrējas uz datiem	Koncentrējas uz iespējām un ierobežojumiem
Atbalsta interpretāciju	Piespiež pieņemt matemātiski pamatotu lēmumu

Lēmumu inteliģence neaizstāj cilvēka zināšanas. Tā apstiprina, strukturē un pārveido šīs zināšanas ticamā lēmumā, izmantojot mākslīgo intelektu un matemātiku.

4. Būtība: optimizācija intuīcijas vietā - mākslīgais intelekts kā pastiprinātājs

Lēmumu inteliģences programmatūra izmanto kombinatoriskās optimizācijas metodes, kuras papildina mākslīgais intelekts:

• Branch & Bound
• Dinamiskā programmēšana
• Greedy optimizācija
• Metaheiristikas
• Ansambļu un dublēšanas loģika

Mākslīgais intelekts jo īpaši atbalsta:

• lēmumu iespēju strukturēšanu
• ievades datu automatizāciju
• pieņēmumu ticamības pārbaudi

Mērķis joprojām ir skaidrs: ne labs lēmums, bet labākais lēmums, ņemot vērā visus reālās pasaules ierobežojumus.

5. Tipiskas ar mākslīgo intelektu saistītu lēmumu inteliģences pielietošanas jomas

C līmenis un valde

• Stratēģisko projektu portfeļi
• Kapitāla piešķiršana
• M&A lēmumi

FINANŠU DIREKTORS

• Budžeta optimizācija
• Investīciju secības noteikšana
• ROI maksimizācija ar ierobežotiem līdzekļiem

COO / CTO

• Tehnoloģiju un produktu ceļveži
• Lēmumu pieņemšana "veikt vai pirkt" pieņemšana
• Resursu plānošana

Publiskais sektors

• Infrastruktūras portfeļi
• Daudzgadu budžeti
• Prioritāšu noteikšana ar ierobežotu budžetu

6. Kāpēc lēmumu inteliģence ir vairāk nekā mākslīgā intelekta funkcija

Lēmumu inteliģence nav tērzēšanas robots, instrumentu panelis vai front-end triks. Mākslīgais intelekts ir neatņemama sastāvdaļa, bet ne lēmumu pieņēmējs.

Faktiskā lēmumu pieņemšanas loģika paliek:

• deterministiskā
• pārbaudāms
• izskaidrojama

Tieši tas padara lēmumu inteliģences programmatūru ar mākslīgo intelektu atbildīgu valdes locekļiem, finanšu direktoriem un uzraudzības padomēm.

7. Pārvaldība, pārredzamība un atbildība

Mūsdienu lēmumu inteliģences programmatūras galvenā priekšrocība ir tās auditējamība:

• katrs lēmums ir matemātiski izskaidrojams
• Pieņēmumi ir dokumentēti
• Ierobežojumi ir pārredzami

Tādējādi lēmumu izlūkošana kļūst par pārvaldības rīku, nevis melno kasti.

8. Stratēģiskā pievienotā vērtība: izmērāma, reproducējama, mērogojama

• 30-60 % labāka ietekme uz budžetu
• būtiski samazināts nepareizi piešķirto līdzekļu apjoms
• ātrāka lēmumu pieņemšana
• mazāk politisku diskusiju, vairāk faktu

Lēmumi netiek apspriesti - tie tiek aprēķināti.

9. Klasifikācija: Lēmumu izlūkošana ar mAInthink un StratePlan

Ievērojams lēmumu inteliģences programmatūras ar mākslīgo intelektu piemērs ir StratePlan no mAInthink GmbH.

Pieeja:

• Stratēģija nāk no vadītāja vai tirgus speciālista
• Mākslīgais intelekts atbalsta strukturēšanu un automatizāciju
• StratePlan aprēķina optimālu šīs stratēģijas īstenošanu
• Rezultāti tiek sakārtoti pēc prioritātēm, secīgi sakārtoti un apstiprināti

Cilvēka zināšanas netiek aizstātas - tās tiek uzlabotas.

10. Secinājumi

Lēmumu izlūkošanas programmatūra ar mākslīgo intelektu iezīmē skaidru paradigmas maiņu:

Atteikšanās no viedokļiem, prognozēm un kristāla bumbām - pāreja uz aprēķinātiem, pārredzamiem un atbildīgiem lēmumiem.

Galvenais vadības jautājums vairs nav:

Kam mēs ticam?

Bet drīzāk:

Kāds ir objektīvi labākais lēmums šajos apstākļos?

Uzņēmumi, kas spēj matemātiski atbildēt uz šo jautājumu, pieņem strukturāli labākus lēmumus - pastāvīgi.

Izmēģiniet lēmumu inteliģences programmatūru jau tagad!