Pengambilan keputusan AI berfungsi sebagai masa depan intelijen dalam bisnis. Selama beberapa dekade, tulang punggung bisnis modern adalah data. Ini telah membantu pengusaha dan pengusaha membentuk keputusan mereka.

Selain itu, ini memungkinkan mereka untuk belajar secara mendalam tentang pelanggan mereka. Namun, dengan semua data ada harganya; otak manusia tidak bisa memproses semuanya. Di situlah kecerdasan buatan (AI) dan pengambilan keputusannya dalam intelijen bisnis masuk.

Pengambilan keputusan AI memungkinkan bisnis atau perusahaan membuat keputusan yang lebih cepat, akurat, dan konsisten dengan memanfaatkan kumpulan data dengan AI. Kecerdasan buatan dapat menganalisis kumpulan data besar tanpa kesalahan. Ini membantu tim bisnis untuk lebih fokus pada pekerjaan yang relevan dengan bidang mereka.

Pembuat keputusan perusahaan percaya bahwa AI tersedia dalam hal pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer. Mereka adalah aspek paling tepercaya dari setiap landasan bisnis saat ini untuk meningkatkan keuntungan dan mencapai tujuan yang ditetapkan. Buat keputusan bisnis lebih efektif dengan AI. Pelajari kapan dan bagaimana melengkapi pengambilan keputusan manusia yang didukung oleh data dan analisis serta kecerdasan buatan.

Apa itu kecerdasan buatan?

Kecerdasan Buatan atau AI mengacu pada kemampuan mesin untuk mereplikasi pembelajaran manusia dan fungsi kognitifnya. AI bertujuan pada proses pemecahan masalah dan pengambilan keputusan yang cepat tanpa kesalahan manusia. Dalam istilah teknologi, mereka menyebut mesin itu sebagai bot cerdas.

Dengan kemajuan teknologi, dunia AI telah berkembang selama bertahun-tahun. Saat ini, AI dapat dialami dalam tiga level spektrum AI yang dikenali.

1.    Kecerdasan yang dibantu: Ini berfokus pada mengotomatisasi tugas-tugas dasar. Misalnya, mesin di jalur perakitan.

2.    Kecerdasan yang ditambah: Dengan kecerdasan yang ditambah, muncul simetri. Ini adalah proses dua arah. Tujuannya adalah agar mesin belajar dari input manusia. Manusia pada gilirannya mendasarkan akurasi keputusan mereka pada informasi cerdas.

3.    Kecerdasan otomatisasi: Sederhananya, ini mencakup mesin yang mengotomatiskan proses lengkap, dengan manusia di luar lingkaran. Misalnya, robot otonom dan mobil self-driving.

Apa itu pengambilan keputusan AI

Pertanyaan populer adalah apa itu pengambilan keputusan dalam AI? Pengambilan keputusan AI sangat penting ketika pemrosesan data dilakukan sepenuhnya atau sebagian oleh platform AI. Tanpa manusia dalam gambar, proses ini membantu mengukur data, membuat prediksi yang akurat, dan keputusan yang tepat .

AI dapat menangani deteksi anomali, pemrosesan data, analisis kompleks, dan tren bercak. Keputusan akhir kemudian sepenuhnya otomatis atau diambil alih oleh manusia.

Lihatlah model pengambilan keputusan AI:

Derajat pengambilan keputusan

1.    Pendukung keputusan Dengan bantuan analitik prediktif, diagnostik, atau deskriptif, manusia dapat memutuskan dengan akurat. Keuntungannya terletak pada penggabungan kecerdasan manusia dengan wawasan berbasis data. Akal sehat dan keahlian jika digabungkan dapat memaksimalkan AI dalam bisnis.

2.    Augmentasi keputusan Itu menggunakan analitik prediktif atau preskriptif untuk merekomendasikan beberapa alternatif keputusan. Sinergi kemampuan AI dan pengetahuan manusia mengarah pada analisis cepat dari volume data yang besar, sehingga mengurangi kompleksitas.

3.    Otomatisasi keputusan Seperti augmentasi keputusan, otomatisasi keputusan bergantung pada analitik preskriptif atau prediktif. Manusia mendapat manfaat dari skalabilitas, kecepatan, dan konsistensinya dalam pengambilan keputusan.

Kapan memanfaatkan AI dalam pengambilan keputusan?

Apakah keputusan harus diotomatisasi, ditambah, atau didukung AI bergantung pada dua faktor. Pertama adalah batas waktu di mana organisasi perlu memutuskan. Faktor kedua adalah kompleksitasnya.

Dimensi waktu menunjukkan rentang waktu antara saat organisasi mendeteksi peluang atau ancaman dan saat organisasi bertindak. Jangka waktu bervariasi untuk pekerjaan yang ada. Misalnya, perdagangan saham frekuensi tinggi mungkin hanya membutuhkan beberapa mikrodetik. Keputusan pembayaran mungkin memerlukan waktu beberapa minggu untuk membuat keputusan yang relevan. Bahkan mungkin meregang hingga beberapa bulan atau tahun untuk akuisisi atau merger strategis.

Berdasarkan kerangka kerja Cynefin, kompleksitas dapat bervariasi pada suatu kontinum, seperti yang dinyatakan di bawah ini:

·         Situasi sederhana biasanya dapat diprediksi dan sederhana. Mereka beroperasi pada hubungan sebab-akibat yang sederhana. Misalnya, proses penggajian.

·         Keadaan yang rumit membutuhkan lebih banyak keahlian dalam pemecahan masalah atau analisis untuk menentukan sebab dan akibat. Misalnya, kampanye pemasaran dan manajemen aset.

·         Situasi kompleks mencakup banyak hubungan dan saling ketergantungan. Oleh karena itu, analisis yang efektif mungkin memerlukan pendekatan holistik atau sistemik. Selain itu, simulasi diperlukan untuk memahami bagaimana pengambilan keputusan dalam intelijen bisnis memengaruhi elemen yang tersebar luas. Misalnya, distribusi rantai pasokan.

·         Situasi kacau disebabkan oleh sebab dan akibat yang tidak jelas atau saling ketergantungan yang dinamis. Bahkan perubahan terkecil dapat menyebabkan pengaruh yang tidak masuk akal. Misalnya, bencana alam atau crash pasar saham. Oleh karena itu, mengambil keputusan yang akurat membutuhkan pembelajaran dan eksperimen yang lebih praktis.

Bagaimana AI dapat mengubah pengambilan keputusan

Kecerdasan buatan adalah lambang bisnis karena kemampuan belajarnya. Keputusan berbasis data yang lebih tinggi setara dengan pembelajaran yang lebih baik. AI mampu melatih dirinya sendiri untuk membangun model pengumpulan data. Model-model ini dapat membuat keputusan dan kategorisasi yang akurat atas data yang disediakan. Demikian juga, model bekerja pada data secara real-time membuat prediksi, kategorisasi, dan rekomendasi. Hal ini pada gilirannya membantu untuk membuat keputusan komersial yang lebih baik.

Perusahaan terkenal seperti Amazon memanfaatkan data transaksi pelanggan. Dengan menggunakan pendekatan ini, perusahaan dapat belajar lebih baik tentang segmen pelanggan yang membeli produk tertentu secara bersama-sama. Model ini membantu merekomendasikan produk pelengkap di situs web juga. Ini memungkinkan situs web untuk memberikan rekomendasi pelanggan yang lebih baik dan meningkatkan pembelian.

Sampai saat ini, titik sentral pengambilan keputusan adalah manusia. Data yang dianalisis manusia digunakan untuk memutuskan pelanggan mana yang akan ditargetkan, atau berapa biaya yang harus ditanggung peluncuran produk. Selain itu, kampanye pemasaran terlalu berisiko dalam skenario ini.

Manfaat: kecerdasan buatan & pengambilan keputusan

Kecerdasan buatan sangat penting untuk masa depan. Ini membentuk dasar dari pembelajaran komputer. Melalui kecerdasan buatan, komputer dapat memanfaatkan sejumlah besar data. Selain itu, kecerdasan yang dipelajari dapat membuat keputusan yang optimal dalam beberapa fraksi waktu, tidak seperti manusia. Hari ini, AI menjadi bertanggung jawab atas segalanya; baik itu terobosan medis pada penelitian kanker atau penelitian inovatif tentang perubahan iklim.

Mari kita dapatkan gambaran umum tentang keuntungan AI sebelum melanjutkan dengan signifikansinya di berbagai bidang:

·         Meningkatkan proses pengambilan keputusan dalam bisnis: Ini memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan segera dengan analisis cepat kumpulan data besar.

·         Meningkatkan kampanye penjualan dan pemasaran: Aplikasi pengambilan keputusan dalam kecerdasan buatan seperti Proses Pembelajaran Alami memungkinkan bisnis memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan berbagai merek, nada, dan kata-kata yang paling menarik bagi mereka.

·         Lebih memahami target pelanggan: Alat AI seperti algoritme dengan pembelajaran mesin dan chatbot menawarkan pemahaman yang lebih baik tentang kepuasan dan harapan pelanggan.

·         Meningkatkan keputusan perusahaan yang menangani data kompleks: AI secara unik memposisikan dirinya untuk memahami jumlah data yang besar. Hal ini terutama benar ketika hasilnya didefinisikan dengan jelas dan dapat diukur.

Bagaimana AI membantu dalam pengambilan keputusan

Baca lebih lanjut untuk mempelajari bagaimana kecerdasan buatan membantu dalam pengambilan keputusan.

AI dan Keputusan Bisnis

Sebelum kebangkitan AI dan aplikasi komersialnya, para eksekutif biasanya mengandalkan data yang tidak konsisten dan tidak lengkap. Dengan AI datang model dan simulasi berbasis data untuk dicari. Hari ini, sistem AI dimulai dari awal, menggunakan diet bisnis data besar biasa.

Bisnis menerapkan kecerdasan tambahan ke dalam tindakan. Akhirnya, ia menawarkan eksekutif, model revolusioner, sebagai dasar dari proses pengambilan keputusan mereka. Beberapa aplikasi AI meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan ini. Tercantum di bawah ini adalah beberapa di antaranya. AI memanfaatkan kognitif otomatis serta tugas-tugas fisik. Hal ini memungkinkan manusia untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat. Sederhananya, itu mengotomatiskan pengambilan keputusan dengan beberapa intervensi manusia.

AI meningkatkan otomatisasi dan mengurangi tenaga kerja padat manusia dan tugas-tugas yang membosankan. Misalnya, prakiraan cuaca cerdas. Saat ini, tugas bertenaga AI diketahui menjembatani kesenjangan antara ilmuwan iklim dan data.

Dengan bantuan AI, perusahaan lebih siap untuk memerangi bencana menggunakan algoritme pengambilan keputusan AI. Sisi baiknya, dunia telah menyaksikan dampak terobosan AI pada manusia dan ekonomi. AI sekarang bekerja sebagai hibrida modal, membantu pertumbuhan ekonomi dan manusia.

Penelitian ditetapkan oleh McKinsey Global Institute . Ini menyarankan pengiriman 13 triliun dolar output tambahan pada tahun 2030. Ini diperkirakan akan meningkatkan PDB global sebesar 1,2 persen per tahun. Ini, bersama peneliti lain, percaya AI memiliki dampak revolusioner pada proses pengambilan keputusan buatan manusia.

Keputusan pemasaran

Perusahaan sering menghadapi beberapa kompleksitas ketika membuat keputusan pemasaran tertentu. Tepatnya, kompleksitas pasar yang didorong oleh pelanggan yang termasuk dalam pengambilan keputusan meningkat setiap hari. Kebutuhan dan keinginan pelanggan harus dipahami terlebih dahulu. Akhirnya, produk harus diselaraskan dengan kebutuhan dan keinginan yang relevan.

Memahami perilaku konsumen yang dinamis juga penting untuk keputusan pemasaran jangka panjang dan jangka pendek. Metode pemodelan dan simulasi AI yang tepat dapat membantu orang untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang sudut pandang pembeli.

Teknik kecerdasan buatan untuk pengambilan keputusan yang rasional, seperti sistem pendukung keputusan, dapat membantu memprediksi perilaku pelanggan dengan lebih baik. Menggunakan sistem ini memungkinkan sistem AI untuk mendukung keputusan waktu nyata dan pengumpulan, perkiraan, dan analisis tren pasar yang diperbarui.

Pengelolaan hubungan pelanggan

AI telah berimprovisasi dan menambahkan lebih banyak fleksibilitas pada manajemen hubungan pelanggan. Ini memiliki beberapa fungsi otomatis termasuk, perekaman data, manajemen kontak, analisis data, dan peringkat prospek.

Selain itu, model persona pembeli oleh AI dapat memprediksi nilai seumur hidup pelanggan. Fitur-fitur ini membantu tim pemasaran untuk bekerja lebih lancar dan efisien.