Мы живем в эпоху интеллекта. Каждый божий день создается около 2,5 квинтиллиона байтов данных, и темпы только ускоряются с непрерывным ростом Интернета вещей (IoT), а также цифровым преобразованием бизнес-процессов в организациях. 90 процентов данных в мире были сгенерированы за последние 2 года.
Добро пожаловать в корпоративную аналитику
Появление искусственного интеллекта, машинного обучения и расширенной аналитики, которые становятся массовыми, обеспечивает огромную ценность для превосходных бизнес-результатов, таких как автоматизация процессов и оптимизация на основе данных. Ежегодно предприятия тратят 1 триллион долларов на цифровую трансформацию, чтобы обновить свою ИТ-инфраструктуру и получить больше от данных.
Невероятный успех таких компаний, как мюнхенская компания Celonis, привлекла 290 миллионов долларов в раунде финансирования серии C, что дало стартапу оценку в 2,5 миллиарда долларов в ноябре этого года, что подчеркивает этот потенциал.
Ну и что дальше?
Использование этих данных не только для улучшения бизнес-процессов, но и для дополнения решений менеджера в достижении более ценных результатов, таких как определение стратегии, изобретение новых бизнес-моделей и потоков доходов, лучшее понимание потребностей клиентов или более быстрое реагирование на новые возможности, остается самой большой проблемой предприятий в 21 веке. Расширение решений для повышения производительности предприятия — одна из самых прорывных тенденций нашего времени с общим рыночным потенциалом более 2,9 трлн долларов в 2025 году, и, по прогнозам, в ближайшее время на него будет приходиться 44% всего рынка решений ИИ.
Однако, несмотря на то, что многие компании реализовали и применили решения или прогнозирование на основе данных в рамках управления эффективностью своего предприятия, большинство фирм изо всех сил пытаются получить ценную информацию из корпоративных данных и преобразовать ее в бизнес-результаты.
Проблемы современного бизнеса принципиально отличаются
Так почему же компаниям так трудно стать интеллектуальным предприятием? Ну, это потому, что проблемы, с которыми сталкиваются сегодняшние предприятия, коренным образом отличаются от тех, с которыми они сталкивались в последние 30 лет.
- Неопределенность: в то время как компании в последние десятилетия могли сосредоточиться на управлении рисками, поддающейся количественной оценке угрозе, им теперь необходимо иметь дело с неопределенностью. 80 процентов существующих решений и процессов будут заменены в ближайшие годы. Средняя продолжительность жизни компании сокращается до менее чем 10 лет по сравнению с 60 годами в 1980-х годах. Это ставит перед каждой компанией, работающей с данными, сложную задачу. Даже если у них есть доступ к большому количеству данных, как они узнают, устарели они или нет? Мы живем во времена, когда вы не можете просто полагаться на исторические данные из прошлого, чтобы предсказать будущее.
- Хранилища данных. Цифровая трансформация делает все больше и больше корпоративных процессов цифровыми и позволяет компаниям собирать данные практически обо всем. Однако большая часть этих данных разрознена внутри компаний. Продажи имеют свои данные CRM, финансы — свои данные ERP, а ваш отдел кадров — данные о ваших сотрудниках. Чтобы извлечь выгоду из данных для дополнения решений, данные должны быть интегрированы между бизнес-подразделениями и объединены с данными за пределами компании, такими как понимание рынка, веб-данные или социальные сети.
- Сложность: У будущего бизнеса есть чувства. Отличная линия от SAP, подчеркивающая сложность современной бизнес-среды. В отличие от прежних времен, когда значение термина данные было очевидным и относилось к неопровержимым фактам транзакционных данных в корпоративной ИТ-инфраструктуре, наиболее ценные данные в эпоху разведки являются неструктурированными, неструктурированными и сильно контекстуализированными. Речь идет о скрытой потребности клиентов, чувствах сотрудников или интуиции экспертов. Это все данные. Но принципиально отличается от того, к чему мы привыкли.
- Скорость: Наконец, скорость создания данных растет в геометрической прогрессии. Большая часть ценных данных появляется во время выполнения, что требует от моделей машинного обучения не только предоставления информации, близкой к реальному времени, но и адаптации к изменениям и непрерывного обучения.
Будущее корпоративной аналитики — за гибридом
Сегодня менеджеры больше, чем когда-либо, ищут информацию на основе данных, чтобы усилить свою интуицию. Так что же является секретным соусом для извлечения более действенной информации из корпоративных данных и управления эффективностью бизнеса в таком сложном мире?
Наш ответ — гибридный интеллект. Компании настолько увлечены технологиями, что забывают об одном из, а может быть, и самом ценном источнике информации: человеческой интуиции.
Как это работает?
Гибридный интеллект сочетает человеческую интуицию с технологией искусственного интеллекта, которая использует данные в постоянно обучающейся системе. Наша технология создана для того, чтобы предоставить компаниям все возможности, необходимые для получения уникальной информации, фокусировки, ускорения и управления производительностью предприятия.
- Интеграция организационных знаний по всей организации: корпоративные данные, информация о клиентах, знания сотрудников и рыночные данные объединяются на единой платформе, чтобы создать основу для корпоративной аналитики за счет устранения разрозненности.
- Возможности искусственного интеллекта для обучения на протяжении всей жизни, которые используют такие методы, как активное обучение, метаобучение, совместное интерактивное обучение и объяснимый искусственный интеллект для преобразования данных и организационных знаний в действенные идеи и распознавания невидимых закономерностей.
- Расширение возможностей принятия решений для бизнес-приложений для конечных пользователей, которые поддерживают людей во время их рабочего процесса, не требуя каких-либо навыков работы с данными или статистических знаний. Эти приложения предоставляют ИИ интерфейс для подключения и взаимодействия с сотрудниками как для поддержки их решений, так и для получения дополнительного доступа к обучающим данным.
Хотите узнать больше о том, как наша гибридная интеллектуальная технология может помочь вам преобразовать неопределенность в эффективность бизнеса? "Связаться с нами".