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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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".