W dynamicznie zmieniających się realiach biznesowych, kadra zarządzająca staje przed coraz większymi wyzwaniami związanymi z podejmowaniem decyzji. Rosnąca ilość danych, złożoność procesów biznesowych oraz presja na szybkość reakcji wymagają nowoczesnych narzędzi wspomagających decyzje. Sztuczna inteligencja (AI) oferuje właśnie takie rozwiązania, które mogą znacząco wesprzeć zarządzanie firmą. W tym artykule omówimy, jak AI może wspierać kadrę zarządzającą w procesie podejmowania decyzji.

1. Definicja i zakres podejmowania decyzji wspomaganego przez sztuczną inteligencję

Wyjaśnienie pojęcia Decision Support Systems (DSS)

Decision Support Systems (DSS) to systemy, które wykorzystują techniki AI do analizy danych, identyfikacji trendów i dostarczania rekomendacji dla osób decyzyjnych. DSS może wspierać różne poziomy decyzyjne, od strategicznych po operacyjne, i obejmować zarówno proste, jak i złożone procesy biznesowe.

„Od końca lat 80. rozwija się też w różnych gałęziach przemysłu tzw. wysokiego ryzyka, medycynie i dla zarządzania zagrożeniami „inteligentne” DSS (IDSS) wykorzystujące technologie sztucznej inteligencji, systemy ekspertowe oraz modelowanie operacyjne i kognitywistyczne procesów decyzyjnych. Celem tych systemów jest zastępowanie lub wspomaganie złożonych, lecz już dobrze zdefiniowanych funkcji rozumowania.„

Zakres zastosowania AI w podejmowaniu decyzji

AI może być wykorzystywana w wielu obszarach zarządzania firmą, takich jak analiza rynku, prognozowanie sprzedaży, zarządzanie zapasami, optymalizacja procesów produkcyjnych, zarządzanie ryzykiem i wiele innych.

Zastosowanie AI do wsparcia kadry zarządzającej nie jest nowym trendem. Już w 2022 roku firma Gartner przewidywała, że do roku 2024 ponad jedna trzecia dużych organizacji wdroży Decision Intelligence, czyli wariant DDS, obejmujący zastosowanie sztucznej inteligencji (AI), wykorzystującej dane, aby wspierać firmy w podejmowaniu decyzji handlowych – lub nawet podejmować decyzje za nie.

2. Rodzaje Systemów DSS

Systemy eksperckie

Systemy eksperckie wykorzystują bazy wiedzy i reguły logiczne do dostarczania rekomendacji. Są one szczególnie przydatne w dziedzinach, gdzie istnieje duża ilość danych historycznych i doświadczeń.

Systemy oparte na modelach

Systemy oparte na modelach wykorzystują modele matematyczne i statystyczne do przewidywania wyników i rekomendacji. Są one skuteczne w analizie złożonych zależności między danymi.

Systemy oparte na danych

Systemy oparte na danych analizują duże zbiory danych w celu identyfikacji wzorców i trendów. Są one przydatne w sytuacjach, gdy potrzebna jest szybka analiza dużych ilości informacji.

Systemy hybrydowe

Systemy hybrydowe łączą różne techniki AI, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby dostarczać kompleksowe wsparcie decyzyjne.

3. Przykłady zastosowań AI wspierających podejmowanie decyzji

3.1. Analiza predykcyjna

Prognozowanie sprzedaży

AI może analizować historyczne dane sprzedażowe, trendy rynkowe i czynniki makroekonomiczne, aby przewidzieć przyszłe wyniki sprzedaży. To pozwala firmom lepiej planować strategie marketingowe i zarządzać zapasami.

Zarządzanie zapasami

Systemy AI mogą optymalizować poziomy zapasów, przewidując popyt i minimalizując ryzyko braku towarów lub nadmiaru.

3.2. Optymalizacja procesów

Zarządzanie łańcuchem dostaw

AI może analizować dane dotyczące dostawców, produkcji i logistyki, aby identyfikować obszary do optymalizacji. To może prowadzić do skrócenia czasu dostaw i redukcji kosztów.

Zarządzanie zasobami ludzkimi

Systemy AI mogą analizować dane HR, takie jak wydajność pracowników, rotacja i szkolenia, aby wspierać decyzje dotyczące zarządzania personelem.

3.3. Analiza ryzyka

Zarządzanie ryzykiem operacyjnym

AI może analizować dane historyczne i aktualne, aby identyfikować obszary wysokiego ryzyka i proponować strategie zarządzania nimi.

Zarządzanie ryzykiem kredytowym

Systemy AI mogą analizować dane finansowe klientów i rynkowe, aby oceniać ryzyko kredytowe i podejmować decyzje dotyczące udzielania pożyczek.

4. Korzyści z wykorzystania AI w podejmowaniu decyzji

Główne firmy konsultingowe są zgodne, że potencjał zysków z wykorzystania AI jako wsparcia procesów decyzyjnych może być ogromny, przy odpowiednim planowaniu i wdrożeniu.

W jednym ze swoich raportów firma PwC podkreśla, że sztuczna inteligencja może przyczynić się do 15,7 biliona dolarów zysków w skali globalnej do 2030 r., poprzez wzrost produktywności.

Z kolei zgodnie z rezultatami badania przeprowadzonego przez McKinsey firmy, które wykorzystują analitykę wspomaganą przez sztuczną inteligencję, odnotowują wzrost wydajności na poziomie aż do 25%. Nie jest to zaskakujące, ponieważ systemy sztucznej inteligencji przetwarzają ogromne zestawy danych z niespotykaną dotąd prędkością, odkrywając spostrzeżenia, które kiedyś były poza zasięgiem.

Kilka przykładów firm, które w ten sposób zwiększyły swoje zyski to:

• Aeon Co., japoński gigant handlu detalicznego, który wdrożył prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji i ograniczył marnowanie żywności o 20% (za MIT Sloan Management Review),
• Amazon, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do personalizacji rekomendacji, w niektórych kategoriach osiągnął 35% wzrost sprzedaży (za Forbes).

Główne korzyści z wdrożenia AI w firmie jako wsparcia w podejmowaniu decyzji obejmują:

4.1. Szybkość i dokładność

AI może przetwarzać ogromne ilości danych w ułamku sekundy, dostarczając szybkich i dokładnych analiz, które wspierają decyzje w czasie rzeczywistym. To pozwala na bardziej elastyczne i efektywne zarządzanie firmą.

4.2. Obiektywność

Systemy AI są wolne od subiektywnych uprzedzeń i emocji, co zapewnia obiektywne podejście do analizy danych i podejmowania decyzji. To redukuje ryzyko błędów ludzkich i zwiększa rzetelność procesu decyzyjnego.

4.3. Skalowalność

AI może skalować się wraz z rozwojem firmy, dostarczając wsparcie decyzyjne na różnych poziomach zarządzania i w różnych obszarach biznesowych. To pozwala na elastyczne dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb firmy.

4.4. Redukcja kosztów

Automatyzacja procesów decyzyjnych może znacząco obniżyć koszty operacyjne i zwiększyć efektywność firmy. AI może zastąpić niektóre zadania wykonywane przez ludzi, co pozwala na oszczędność czasu i zasobów.

5. Wyzwania i ograniczenia we wdrażaniu AI jako wsparcia dla osób decyzyjnych

5.1. Zaufanie do AI

Kadra zarządzająca musi mieć zaufanie do systemów AI, co wymaga odpowiedniego szkolenia i zrozumienia działania tych systemów. Ważne jest, aby decydenci rozumieli, jak AI przetwarza dane i jakie są jej ograniczenia.

5.2. Etyka i prywatność

Wykorzystanie AI w podejmowaniu decyzji wiąże się z istotnymi wyzwaniami etycznymi i związanymi z prywatnością danych. Firmy muszą zapewnić, że systemy AI są zgodne z obowiązującymi przepisami prawnymi, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (GDPR) w Unii Europejskiej.

Obejmuje to:

• przejrzystość – użytkownicy i interesariusze muszą rozumieć, jak AI przetwarza ich dane i jakie decyzje są podejmowane na ich podstawie,
• zgoda – firmy muszą uzyskać świadomą zgodę na przetwarzanie danych osobowych,
• minimalizacja danych – należy zbierać tylko te dane, które są niezbędne do osiągnięcia celów AI,
• bezpieczeństwo danych – konieczne jest zapewnienie odpowiednich środków bezpieczeństwa, aby chronić dane przed nieautoryzowanym dostępem.

5.3. Integracja z istniejącymi systemami

Integracja AI z obecnymi systemami IT może być wyzwaniem technicznym i wymagać znacznych inwestycji.

Firmy muszą w tym zakresie m.in.:

• zidentyfikować interfejsy – określić, jak AI może komunikować się z istniejącymi systemami,
• zapewnić kompatybilność – upewnić się, że dane mogą być przekazywane między systemami bez utraty jakości,
• przeprowadzić migrację danych – przenieść istniejące dane do nowych systemów AI,
• szkolić personel – przeszkolić pracowników w zakresie obsługi nowych systemów.

6. Jak wdrożyć AI jako wsparcie w podejmowaniu decyzji w firmie

6.1. Analiza potrzeb i priorytetów

Aby skutecznie wdrożyć AI w podejmowaniu decyzji, firmy powinny:

• zidentyfikować obszary do optymalizacji – określić, które procesy biznesowe mogą skorzystać na wsparciu AI,
• ocenić dostępne dane – sprawdzić, jakie dane są dostępne i czy są one wystarczające do wdrożenia AI,
• określić cele i KPI – ustalić, jakie wskaźniki wydajności (KPI) będą mierzone po wdrożeniu AI i jaki poziom ROI należy wypracować poprzez wdrożenie sztucznej inteligencji.

6.2. Wybór odpowiednich technologii

Zgodnie z wynikami opublikowanego przez firmę Gartner badania Gartner: “Top Strategic Technology Trends for 2023”, aż 65% CIO wyraża niepewność co do tego, który DSS oparty na AI będzie najlepiej odpowiadał celom ich organizacji. Raport podkreśla znaczenie dopasowania wyboru technologii do strategii biznesowej.

Wybór odpowiednich technologii AI wymaga:

• analizy potrzeb biznesowych – zrozumienia, jakie funkcje i możliwości są potrzebne w konkretnym przypadku,
• porównania dostępnych rozwiązań – oceny różnych systemów AI pod kątem ich wydajności, skalowalności i kosztów,
• konsultacji z ekspertami – skorzystania z opinii specjalistów ds. sztucznej inteligencji, aby wybrać najlepsze rozwiązanie.

6.3. Szkolenie kadry zarządzającej

Odpowiednie szkolenie kadry zarządzającej jest kluczowe dla sukcesu wdrożenia AI. Powinno ono obejmować:

• zrozumienie technologii – pracownicy powinni mieć podstawową wiedzę na temat AI i jej zastosowań,
• rozwój umiejętności analitycznych – kadra zarządzająca powinna być w stanie interpretować wyniki analiz AI i podejmować na ich podstawie decyzje,
• zarządzanie zmianą – pracownicy powinni być przygotowani na zmiany związane z wdrożeniem AI.

Podsumowanie i nasze rekomendacje

Podsumowując, wdrożenie AI w podejmowaniu decyzji może przynieść wiele korzyści, takich jak szybkość, dokładność, obiektywność i redukcja kosztów.

Badanie przeprowadzone przez PwC wykazało, że 61% dyrektorów uważa, że ​​włączenie AI do ich codziennej pracy jest niezbędne do utrzymania konkurencyjności na rynku. W szybko zmieniającym się krajobrazie konkurencyjnym, zrozumienie definicji i kluczowych koncepcji AI i ML jest strategiczną koniecznością dla firm, które chcą prosperować w przyszłości opartej na danych. Tezę tę udowadniają statystyki – obecnie aż 73% firm inwestuje w AI w celu zwiększenia produktywności (źródło: McKinsey).

Sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejszym narzędziem wspierającym kadrę zarządzającą w podejmowaniu decyzji.

Chociaż wdrożenie AI wiąże się z pewnymi wyzwaniami, odpowiednie planowanie i przygotowanie mogą przynieść znaczące korzyści dla firmy.

Zachęcamy do dalszego zgłębiania tematu AI w zarządzaniu firmą na naszym blogu, aby maksymalnie wykorzystać jej potencjał i zapewnić konkurencyjność w dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu.

This post is also available in: English (Angielski)