אנו חיים בעולם של שינויים מיידיים שבו קבלת החלטות מקבלת יותר משמעות וחשיבות מסחרית. נתונים ומידע הם משאבים יקרי ערך שיכולים להביא להצלחה העסקית הכוללת או להוביל להפסדים מסחריים משמעותיים. אבל מה אם טכנולוגיות דיגיטליות יכולות לסייע בקבלת החלטות, ולאפשר לאנשים להיות יותר מושכלים ובטוחים בהשגת יעדים אסטרטגיים או תפעוליים? Decision Intelligence עולה על הבמה לקבלת החלטות מדויקות, מונעות תובנות ובזמן.
מדוע מודיעין החלטות חשוב?
טכנולוגיות החלטות חכמות מעודדות חברות להשתמש בבינה מלאכותית (AI) או Machine Learning (ML) כדי להפוך מידע לא מובנה לתובנות החלטה מדויקות, מהירות ובעלות ביצוע. זה כולל שיטות שונות (תיאוריות החלטות או מיפוי החלטות) וטכנולוגיות (ML ואוטומציה) כדי לקשר נתונים עם תוצאות. בסופו של דבר, זה מוביל להצלחה מסחרית אופטימלית שכן נראה קשר ישיר בין אפקטיביות קבלת החלטות והתנהגות פיננסית. לחברה העומדת בתנאים אלו יש חזון עסקי ברור שבו כל המחלקות והמשרדים מעודכנים יותר לגבי תוצאות האירועים.
אנליסטים של גרטנר הכריזו על DI כאחת המגמות הטכנולוגיות המרשימות ביותר לשנת 2022. כמה נתונים להלן מדברים בעד החשיבות של DI בקבלת החלטות, ומדגישים את הפוטנציאל המדהים שלו:
חברות S&P 500 מבזבזות כ-250 מיליון דולר בשנה בגלל קבלת החלטות לקויה;
מקינזי מדווח כי 72% מהמנהלים הודו שהחלטות רעות מתרחשות בתדירות גבוהה כמו החלטות טובות;
IDC צופה שחברות שיסרבו ליישם את DI יסבלו מאותן השלכות כאילו סירבו לעבור לאינטרנט.
במה שונה מודיעין החלטות מ-AI?
בינה מלאכותית היא תיאוריה ופרקטיקה המאפשרת למכונות לבצע משימות ופעולות שרק בני אדם יכולים לעמוד בהן בדרך כלל (למשל עיבוד שפה או תפיסה חזותית). מודיעין החלטות, בתורו, הוא יישום מסחרי של קבלת החלטות בינה מלאכותית, המאפשר לחברות ועסקים לנצל את מלוא היתרונות של החלטות מונעות נתונים בתחום המסחרי.
DI תמיד נושאת קונוטציה מסחרית, תוך התמקדות בנתונים וסטטיסטיקות. לדוגמה, כאשר מתכננים להרחיב את נתח השוק, להשיק מוצרים חדשים, או אפילו לשכור עובדים חדשים, אנו רומזים ש-DI יסייע לנו. בהתחשב במצב המופשט, נניח שבינה מלאכותית פיתחה אלגוריתם שחוזה את הביקוש למוצר ספציפי בשיווק. לבסוף, הוא הופך ל-DI ברגע שצוות השיווק מיישם את אותה החלטת מוצר ספציפית שנוצרה על בסיס חיזוי מבוסס בינה מלאכותית. מכאן שקבלת החלטות בבינה מלאכותית היא תופעה המשמשת תבנית ייחודית לפעולות בעלי נטייה מסחרית של DI.
מודיעין החלטות מול מודיעין עסקי
כעת, הבנו כיצד AI ו-DI מחוברים זה לזה. אבל בכל זאת, יש הגדרה נוספת הנוגעת ל-DI שצריך להסביר. בואו נבהיר מהי בינה עסקית (BI) ונלמד על התכונות העיקריות שלה השונות מ-DI.
בינה עסקית היא הגדרה רחבה המאחדת ניתוח עסקי, הדמיית נתונים, כריית נתונים, כלים ותשתית נתונים ופרקטיקות אחרות כדי לסייע בקבלת החלטות.
אחת התכונות החשובות של BI היא סינון נתונים כדי לחלץ תובנות. מודיעין החלטות מרחיק לכת מכיוון שהוא יוצר חיבור משפיע בין ביצועים טכניים ויעדים עסקיים כדי ליצור החלטות מקדימות. בינה עסקית עוזרת להכין את הבסיס לקבלת החלטות מבוססות DI, ניתוח, הדמיה והפקת תובנות באמצעות כלים כגון Tableau, Power BI ואחרים.
לסיכום, ניתן להמחיש אינטליגנציה של החלטות כשילוב של מדע נתונים, ניהול כולל ומודיעין עסקי. הוא מחלץ את המידע שנאסף על ידי בעלי עניין, מנהלים ומנכ"לים ומנתב את הזרימה המובנית הזו לכיוון של קבלת החלטות מונעות נתונים.
כיצד מודיעין החלטות מאפשר קבלת החלטות עסקית?
מומחים מגדירים שלושה סוגים של האופן שבו DI יכול לסייע בתהליך קבלת ההחלטות. הם תלויים ברמת האוטונומיה ובמידת ההתערבות האנושית בתהליך.
הרמה הראשונה היא תמיכת החלטות הכוללת לוגיקה של מכונות וכלים נלווים כגון ניתוח, התראות וחקר נתונים. יחד עם זאת, בני אדם מקבלים החלטות רק בעצמם ברמה זו.
הגדלת החלטות היא הרמה השנייה שבה מכונות ממלאות תפקיד פרואקטיבי ומשמעותי יותר. הם מנתחים ומעריכים נתונים ומייצרים המלצות ותחזיות בזמן שגורמים אחראיים בודקים ומאמתים אותם. בני אדם יכולים לקבל את ההצעה באופן מיידי או לשתף פעולה עם מכונה כדי לתקן ולשפר אותה.
הרמה השלישית מרמזת על אוטומציה של החלטות, אשר מפחיתה משמעותית את מעורבותם של בני אדם עם האצלה הכוללת של ביצוע משימות למכונות. מכשירים משתמשים באופן אוטומטי בכללים, הוראות ותחזיות מבוססות בינה מלאכותית, בעוד שבני אדם פועלים כמפקחים ברמה גבוהה שעוקבים אחר הסיכונים ומוכנים לבחון את התוצאות.
ראוי להזכיר כי מודל שלוש רמות זה אינו נוקשה ויש לו הזדמנות להשתנות. יתרה מכך, חלק מההחלטות אינן דורשות הגדלה או אוטומציה מכיוון שהן נדירות ורגישות, ובני אדם מתמודדים איתן בצורה טובה יותר. עם זאת, מודל DI יעיל כולל שלוש רמות עם יכולת לשדרג לאחור או להעלות את רמת האוטומציה כדי להתאים לצרכים מסוימים.
מהם המרכיבים של מודיעין החלטות?
אינטליגנציה של החלטות משלבת טכנולוגיות (למשל בינה מלאכותית ואוטומציה של תהליכים, למידת מכונה וכו') כדי להשיג החלטות סבירות מבחינה כלכלית. AI ולמידת מכונה נועדו לאסוף נתונים ולספק מידע מובנה כדי לקבל תובנות, אבל הם לא עוסקים בביצוע החלטות ובתוצאות. יחד עם זאת, אפליקציות תהליכים עסקיים (למשל אוטומציה רובוטית של תהליכים, כריית תהליכים וגילוי תהליכים) ממוקדות במשימה, מה שאומר שהן מבצעות עבודות ללא רבב אך אינן תורמות לאפקטיביות קבלת ההחלטות.
אינטליגנציה של החלטות מאחדת AI, אוטומציה של תהליכים ולמידת מכונה, ומחברת נתונים עם החלטות ותוצאות. הוא מספק תובנות המבוססות על מידע מעובד, משתמש בהן כדי לקבל את ההחלטות הנכונות, ומספק משוב על ידי בדיקת יעילות ההחלטות.
טכנולוגיית DI נפוצה מכילה בדרך כלל:
הסבר והצדקה של המלצות המערכת;
משוב על החלטות קודמות (סיבות לקבל או לדחות המלצה);
השוואת השפעה בפועל ומתוכננת.
לאיזו השפעה עסקית אתה יכול לצפות ממודיעין החלטות?
יותר ויותר מותגים בינלאומיים בתחומים שונים מאמצים טכנולוגיות DI. גוגל פתחה מחלקה עם 17,000 עובדים שהתמודדו עם DI בשנת 2018. באופן דומה, עליבאבא יצרה מעבדת מודיעין החלטות כדי להפחית עלויות ולשפר את היעילות בניתוח נתונים, הסדר הון, תהליך תוכן, תמחור מלאי והקצאת נכסים ב-2018.
כיום חברות רבות מתמודדות עם בעיות עם היעדר פתרונות בינה מלאכותית, ומכאן שאין להן מכשירי קנה מידה עסקי רלוונטיים ומכשירי טרנספורמציה דיגיטלית במסחר אלקטרוני. מודיעין החלטות, להיפך, מבטל את הקשיים הללו ומעניק לחברות את היכולת להשיג את ההשפעה העסקית הצפויה.
גרטנר צופה כי 33% מהארגונים יקצו אנליסטים של DI עד 2023. כתוצאה מכך, יותר ויותר יזמים מחפשים סקירה רחבה של מהי אינטליגנציה של החלטות כדי להפיק תועלת מטכנולוגיה חדשנית בחיפוש אחר פתרון רווחי ורווחי. בהתחשב בחברה שלנו, קבוצת Innowise עומדת בקצב אספקת פתרונות DI ו-BI בכל מורכבות והיקף, והיא מוכנה להציע פתרון עסקי שמייעל את תהליכי העבודה ומגביר את המכירות.