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Podría decirse que el panorama empresarial actual es más competitivo y complejo que nunca: las expectativas de los clientes están en su punto más alto y las empresas tienen la tarea de satisfacer (o superar) esas necesidades, mientras crean nuevos productos y experiencias que brindarán a los consumidores un valor aún mayor. Al mismo tiempo, muchas organizaciones tienen escasez de recursos, enfrentan restricciones presupuestarias y enfrentan desafíos comerciales siempre presentes, como la latencia de la cadena de suministro. Las empresas y su éxito se definen por la suma de las decisiones que toman cada día. Estas decisiones (buenas o malas) tienen un efecto acumulativo y a menudo están más relacionadas de lo que parecen o se tratan. Para mantener el ritmo en este entorno exigente y en constante cambio, las empresas necesitan la capacidad de tomar decisiones rápidamente, y muchas han recurrido a soluciones impulsadas por IA para hacerlo. Esta agilidad es fundamental para mantener la eficiencia operativa, asignar recursos, gestionar riesgos y respaldar la innovación continua. Al mismo tiempo, la creciente adopción de la inteligencia artificial ha exagerado los desafíos de la toma de decisiones humana. Los problemas surgen cuando las organizaciones toman decisiones (aprovechando la IA o de otro modo) sin una comprensión sólida del contexto y cómo afectarán a otros aspectos del negocio. Si bien la velocidad es un factor importante a la hora de tomar decisiones, tener contexto es clave, aunque es más fácil decirlo que hacerlo. Esto plantea la pregunta: ¿Cómo pueden las empresas tomar decisiones rápidas e informadas? Todo comienza con los datos. Las empresas son muy conscientes del papel clave que desempeñan los datos en su éxito, pero muchas todavía luchan por traducirlos en valor empresarial mediante una toma de decisiones eficaz. Esto se debe en gran medida a que una buena toma de decisiones requiere contexto y, lamentablemente, los datos no aportan una comprensión y un contexto completos. Por tanto, tomar decisiones basadas únicamente en datos compartidos (sin contexto) es impreciso e impreciso. A continuación, exploraremos qué impide que las organizaciones obtengan valor en esta área y cómo pueden emprender el camino para tomar decisiones comerciales mejores y más rápidas. Obtener el panorama completo El ex CEO de Siemens, Heinrich von Pierer, dijo: «Si Siemens supiera sólo lo que Siemens sabe, entonces nuestras cifras serían mejores», subrayando la importancia de la capacidad de una organización para aprovechar su conocimiento y su know-how colectivo. El conocimiento es poder, y tomar buenas decisiones depende de comprender plenamente cada parte del negocio, incluido cómo los diferentes aspectos funcionan al unísono y se influyen entre sí. Pero con tantos datos disponibles de tantos sistemas, aplicaciones, personas y procesos diferentes, lograr esta comprensión es una tarea difícil. Esta falta de conocimiento compartido a menudo conduce a una serie de situaciones indeseables: las organizaciones toman decisiones con demasiada lentitud, lo que resulta en oportunidades perdidas; Las decisiones se toman en silos sin considerar los efectos en cascada, lo que conduce a malos resultados comerciales; o las decisiones se toman de forma imprecisa y no repetible. En algunos casos, la inteligencia artificial (IA) puede exacerbar aún más estos desafíos cuando las empresas aplican indiscriminadamente la tecnología a diferentes casos de uso y esperan que resuelva automáticamente sus problemas comerciales. Es probable que esto suceda cuando los chatbots y los agentes basados en IA se crean de forma aislada, sin el contexto y la visibilidad necesarios para tomar buenas decisiones. Permitiendo decisiones comerciales rápidas e informadas Ya sea que el objetivo de una empresa sea aumentar la satisfacción del cliente, aumentar los ingresos o reducir los costos, no existe un factor único que pueda lograr estos resultados. Más bien, es el efecto acumulativo de una buena toma de decisiones lo que produce resultados comerciales positivos. Todo comienza aprovechando una plataforma accesible y escalable que permita a la empresa capturar conocimiento colectivo para que tanto los humanos como los sistemas de inteligencia artificial puedan razonar al respecto y tomar mejores decisiones. Los gráficos de conocimiento se están convirtiendo cada vez más en una herramienta fundamental para que las organizaciones descubran el contexto dentro de sus datos. ¿Cómo se ve en acción? Imagine un minorista que quisiera saber cuántas camisetas debería pedir antes del verano. Tomar la mejor decisión requiere considerar una multitud de factores altamente complejos: costos, tiempos, demanda pasada, demanda prevista, contingencias de la cadena de suministro, cómo el marketing y la publicidad podrían afectar la demanda, limitaciones de espacio físico para las tiendas físicas y más. . Podemos pensar en todos estos aspectos y las relaciones entre el uso del contexto compartido proporcionado por un gráfico de conocimiento. Este contexto compartido permite que los humanos y la IA colaboren para resolver decisiones complejas. Los gráficos de conocimiento pueden analizar rápidamente todos estos factores, esencialmente transformando datos de fuentes dispares en conceptos y lógica relacionados con el negocio en su conjunto. Y como los datos no necesitan moverse entre diferentes sistemas para que el gráfico de conocimiento capture esta información, las empresas pueden tomar decisiones mucho más rápido. En el panorama altamente competitivo actual, las organizaciones no pueden darse el lujo de tomar decisiones comerciales mal informadas y la velocidad es el nombre del juego. Los gráficos de conocimiento son el ingrediente fundamental que falta para aprovechar el poder de la IA generativa y tomar decisiones comerciales mejores y más informadas.
