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Decision Intelligence: die neue Ära der künstlichen Intelligenz

KI & ML

BI und Datenanalytik

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Wir leben in einer Welt des raschen Wandels, in der die Entscheidungsfindung immer an größere Bedeutung und wirtschaftliche Wichtigkeit gewinnt. Daten und Informationen sind wertvolle Ressourcen, die zum Erfolg eines Unternehmens beitragen oder zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten führen können. Aber digitale Technologien können auch die Entscheidungsfindung unterstützen und erleichtern es den Unternehmen, strategische oder operative Ziele zu erreichen. Decision Intelligence liefert sichere Informationen für präzise, erkenntnisgestützte und rechtzeitige Entscheidungen.

Warum ist Decision Intelligence (DI) wichtig?

Intelligente Entscheidungstechnologien Unternehmen ermutigen, die Künstliche Intelligenz (AI) oder Maschinelles Lernen (ML), um unstrukturierte Informationen in genaue, schnelle und praktikable Entscheidungsergebnisse umzuwandeln. Dazu gehören verschiedene Methoden (Entscheidungstheorien oder Entscheidungsmapping) und Technologien (ML und Automatisierung), um Daten mit Ergebnissen zu verknüpfen. Letztendlich führt dies zu einem optimalen Geschäftserfolg, da ein direkter Zusammenhang zwischen der Effizienz der Entscheidungsfindung und dem finanziellen Verhalten besteht. Das Unternehmen, das diese Bedingungen erfüllt, hat eine klare Geschäftsvision, bei der alle Abteilungen und Büros besser über die Ergebnisse der Ereignisse informiert sind.Die Analysten von Gartner haben Decision Intelligence zu einem der wichtigsten Technologietrends für 2022 erklärt. Die folgenden Zahlen sprechen für ihre Bedeutung bei der Entscheidungsfindung und unterstreichen ihr bemerkenswertes Potenzial:

S&P 500-Unternehmen verschwenden jährlich etwa 250 Millionen Dollar durch schlechte Entscheidungen;
McKinsey berichtet, dass 72 % der Führungskräfte zugeben, dass schlechte Entscheidungen genauso häufig getroffen werden wie gute;
IDC prognostiziert, dass Unternehmen, die sich weigern, Decision Intelligence zu implementieren, die gleichen Konsequenzen erleiden werden, wie wenn sie sich weigern, online zu gehen.

Was ist der Unterschied zwischen DI und KI?

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, Aufgaben und Operationen auszuführen, die normalerweise nur Menschen bewältigen können (z. B. Sprachverarbeitung oder visuelle Wahrnehmung). Bei Decision Intelligence wiederum handelt es sich um eine kommerzielle Anwendung der KI zur Entscheidungsfindung, die Unternehmen und Betrieben bei datengestützten Entscheidungen im kommerziellen Bereich unterstützt.

Decision Intelligence hat immer eine kommerzielle Konnotation und konzentriert sich auf Zahlen und Statistiken. Wenn Sie beispielsweise planen, den Marktanteil Ihres Unternehmens zu vergrößern, neue Produkte auf den Markt zu bringen oder sogar neue Mitarbeiter einzustellen, können Sie sich von DI unterstützen lassen. Nehmen wir einmal an, dass ein KI-Algorithmus entwickelt wurde, der die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt im Marketing vorhersagt. Sobald das Marketingteam diese spezifische Produktentscheidung umsetzt, die auf Grundlage einer KI-gestützten Vorhersage getroffen wurde, wird es zu DI. Die Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz ist also ein Phänomen, das als besondere Vorlage für kommerziell ausgerichtete Aktivitäten dient.

Decision Intelligence vs. Business Intelligence

Jetzt haben wir verstanden, was KI und DI miteinander verbindet. Aber es gibt noch eine weitere Definition für Decision Intelligence, die erklärt werden muss. Dazu müssen wir zuerst klären, was Business Intelligence (BI) ist, und worin sich deren Hauptmerkmale von DI unterscheiden.

Business Intelligence ist ein weit gefasster Begriff, der Geschäftsanalyse, Datenvisualisierung-Tools, Data Mining, Datentools und -infrastruktur sowie andere Verfahren zur Unterstützung der Entscheidungsfindung umfasst.

Eine der wichtigsten Funktionen von BI ist das Filtern von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Decision Intelligence geht noch weiter, da sie eine wirkungsvolle Verbindung zwischen technischer Leistung und Geschäftszielen herstellt, um zukunftsweisende Entscheidungen zu treffen. Business Intelligence hilft dabei, die Grundlage für eine DI-basierte Entscheidungsfindung zu schaffen, indem mit Hilfe von Tools wie Tableau, Power BI und anderen Daten analysiert, visualisiert und Erkenntnisse extrahiert werden.

Zusammenfassend lässt sich Decision Intelligence als eine Kombination aus Data Science, Gesamtmanagement und Business Intelligence darstellen. Sie extrahiert die von Stakeholdern, Managern und CEOs gesammelten Informationen und kanalisiert diesen strukturierten Fluss, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wie kann Decision Intelligence die Entscheidungsfindung in Unternehmen unterstützen?

Experten definieren drei Arten, wie DI den Entscheidungsprozess unterstützen kann. Sie hängen vom Grad der Autonomie und dem Ausmaß des menschlichen Eingriffs in den Prozess ab.

Die erste Stufe ist die Entscheidungsunterstützung, die Maschinenlogik und Hilfsmittel wie Analysen, Warnungen und Datenexploration umfasst. Auf dieser Ebene trifft der Mensch seine Entscheidungen ausschließlich selbst.

Die zweite Stufe ist die Entscheidungserweiterung, bei der Maschinen eine proaktive und wichtigere Rolle spielen. Sie analysieren und bewerten Daten und generieren Empfehlungen und Vorhersagen, die von den Verantwortlichen überprüft und validiert werden. Der Mensch kann den Vorschlag annehmen oder mit der Maschine zusammenarbeiten, um ihn zu ändern und zu verbessern.

Die dritte Stufe ist die Entscheidungsautomatisierung, bei der die Beteiligung des Menschen erheblich reduziert und die Ausführung der Aufgabe vollständig an Maschinen delegiert wird. Die Maschinen benutzen automatische Regeln, Anweisungen und KI-basierte Vorhersagen, während die Menschen als Aufsichtspersonen agieren, die die Risiken überwachen und die Ergebnisse überprüfen.

Dieses dreistufige Modell ist nicht starr und kann sich ändern. Außerdem erfordern einige Entscheidungen keine Erweiterung oder Automatisierung, da sie selten und sensibel sind und von Menschen besser bewältigt werden können. Nichtsdestotrotz umfasst ein effektives DI-Modell drei Stufen mit der Möglichkeit, den Automatisierungsgrad zu senken oder zu erhöhen, um bestimmten Anforderungen gerecht zu werden.

Aus welchen Komponenten besteht Decision Intelligence?

Decision Intelligence kombiniert Technologien (z. B. KI und Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen usw.), um zu wirtschaftlich sinnvollen Entscheidungen zu gelangen. KI und maschinelles Lernen werden dazu eingesetzt, Daten zu sammeln und strukturierte Informationen bereitzustellen, um Erkenntnisse zu gewinnen, aber sie befassen sich nicht mit der Ausführung und den Ergebnissen von Entscheidungen. Gleichzeitig arbeiten Anwendungen für Geschäftsprozesse (z. B. Robotic Process Automation, Process-Mining und Process-Discovery) aufgabenorientiert, d. h. sie führen Aufgaben fehlerfrei aus, tragen aber nicht zur Effektivität von Entscheidungen bei.

Decision Intelligence vereint KI, Prozessautomatisierung und maschinelles Lernen und verknüpft Daten mit Entscheidungen und Ergebnissen. Sie liefert Erkenntnisse auf der Grundlage von verarbeiteten Informationen, nutzt diese, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, und gibt Rückmeldungen, indem sie die Wirksamkeit der Entscheidungen überprüft.

Eine gängige DI-Technologie beinhaltet in der Regel:

Erklärung und Begründung von Systemempfehlungen;
Rückmeldungen zu früheren Entscheidungen (Gründe für die Annahme oder Ablehnung einer Empfehlung);
Vergleich der tatsächlichen und geplanten Auswirkungen.

Welche geschäftlichen Auswirkungen können Sie von Decision Intelligence erwarten?

Immer mehr internationale Marken aus verschiedenen Bereichen setzen DI-Technologien ein. Google eröffnete 2018 eine Abteilung mit 17.000 Mitarbeitern, die sich mit DI befassen. In ähnlicher Weise hat Alibaba 2018 ein Decision Intelligence Lab eingerichtet, um Kosten zu senken und die Effizienz bei Datenanalyse, Kapitalbeschaffung, Content-Prozessen, Preisgestaltung für Bestände und Asset Allocation zu verbessern.

Heute haben viele Unternehmen Probleme, weil sie keine KI-Lösungen einsetzen und daher nicht über relevante Instrumente zur Skalierung des Geschäfts und zur digitalen Transformation im E-Commerce verfügen. Decision Intelligence beseitigt diese Schwierigkeiten und gibt Unternehmen die Möglichkeit, die gewünschten geschäftlichen Ziele zu erreichen.

Gartner prognostiziert, dass 33 % der Unternehmen bis 2023 DI-Analysten einsetzen werden. Infolgedessen suchen immer mehr Unternehmer nach einem umfassenden Überblick darüber, wie sie Decision Intelligence einsetzen können, um durch gewinnbringende Lösungen von dieser innovativen Technologie zu profitieren. Innowise bietet DI- und BI-Lösungen unabhängig von Komplexität und Umfang, um die Arbeitsabläufe zu optimieren und den Umsatz zu steigern.

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Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 6. September 2022

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