Por qué, cómo y qué de la Inteligencia de Decisiones impulsada por IA
Acelere su proceso de toma de decisiones con Inteligencia de Decisiones.
Si ha estado involucrado en dominios de datos, análisis, BI o IA durante al menos algunos años, sin duda se habrá encontrado con la siguiente situación. Alguien en una unidad de negocios necesita información para tomar una decisión y, al iniciar una conversación con uno de sus colegas de tecnología, se enfrenta a una pregunta de este último: «¿Qué datos necesita?». La respuesta suele adoptar una de dos formas: “Realmente no lo sé; dame todos los datos que tengas” o “Necesito este conjunto de datos en particular para abordar mi necesidad o proyecto inmediato”.
La respuesta del profesional de datos generalmente aborda la pregunta literalmente: entregar un conjunto de datos o acceder a los datos solicitados a través de una gran cantidad de tecnologías de gestión y visualización de datos, desde almacenes de datos y lagos de datos hasta paneles e informes.
A lo largo de los años, una mayor potencia de procesamiento, una mayor automatización de los canales de datos y una mejor visualización de datos se han combinado para acelerar continuamente la entrega de datos a los usuarios empresariales. Se podría considerar que esto es un éxito, pero sólo si la velocidad de entrega de datos es la métrica que importa. ¿Pero lo hace?
¿Qué sucede cuando los datos se entregan a un usuario empresarial? Es posible que la persona pueda observar una línea de tendencia; probablemente podrán comparar el desempeño del período actual de cualquier punto de datos determinado con períodos anteriores. Algunas organizaciones cuentan con software para resaltar al usuario anomalías o desviaciones de normas pasadas; Algunas organizaciones incluso han comenzado a incorporar automatización basada en ML para ayudar a los usuarios con pronósticos generados automáticamente sobre cómo podría evolucionar una tendencia determinada.
Sin embargo, lo que esta funcionalidad de entrega de información no proporciona es soporte para el proceso de toma de decisiones, que sigue siendo en gran medida responsabilidad del «wetware» humano. Vemos los datos y utilizamos nuestra experiencia, modelos mentales, puntos de datos discretos de paneles e informes para evaluar opciones que conducen a una decisión. Este enfoque del proceso de toma de decisiones carece de escala, gobernanza, orquestación y soporte técnico para todos los pasos dentro de un proceso de toma de decisiones, un proceso que no termina con la entrega de datos a un individuo.
Este enfoque de la toma de decisiones no es sostenible. Para lograr una mejor toma de decisiones, no basta con invertir en el mejor lago de datos, el mejor equipo de ciencia de datos, la mejor tecnología de inteligencia artificial o las mejores herramientas de visualización de datos.
Nuestro argumento es que una de las mayores deficiencias que afectan a la mayoría de las organizaciones es el uso de la pregunta «¿qué datos necesitas?» Proponemos que la solución para superar los rendimientos deficientes de la inversión en datos, BI e IA comience con cambiar la pregunta a «¿qué decisiones debe tomar?»
Para obtener una discusión más detallada sobre los desafíos, oportunidades y beneficios de la inteligencia de decisiones, consulte Un caso a favor de la inteligencia de decisiones: de “¿Qué datos se necesitan?” a «¿Qué decisiones deben tomarse?»
Toma de decisiones
En esencia, la toma de decisiones es el proceso de orientar a quien toma las decisiones, utilizando toda la información relevante, hacia la selección de una de dos o más alternativas basándose en las probabilidades de éxito y las limitaciones de ejecución de la decisión.
- Acceder y organizar datos en una forma que los haga disponibles para su análisis.
- Analizar datos utilizando métodos descriptivos y predictivos, incluida la IA.
- Recomendar una decisión: definir y presentar posibles alternativas u opciones.
- Decidir seleccionando una opción basada en limitaciones y objetivos.
- Ejecutar una decisión actuando en base a la decisión tomada.
- Seguimiento y evaluación de resultados de la decisión y acción.
Ante la oportunidad de acelerar la velocidad de las decisiones a través de inteligencia de decisiones impulsada por IA mientras enfrentan obstáculos técnicos, operativos y organizacionales, las organizaciones líderes están tomando una decisión clara sobre cómo asignan sus inversiones: están conectando estrechamente los seis pasos de un proceso de toma de decisiones. e implementar software de inteligencia de decisiones.
Software de inteligencia de decisiones
Para que IDC lo considere un software de inteligencia de decisiones, el producto de software debe estar empaquetado con el fin de automatizar total o parcialmente todos los pasos del proceso de toma de decisiones. El software de inteligencia de decisiones incluye capacidades para el diseño, la ingeniería y la orquestación de decisiones.
- Diseño de decisiones. El diseño de decisiones proporciona funcionalidad para que los usuarios definan objetivos comerciales o resultados deseados; mapear los flujos de trabajo de toma de decisiones, incluidos los circuitos de retroalimentación y los puntos de aprobación; e identificar opciones y limitaciones que limitan las opciones disponibles para los tomadores de decisiones.
- Ingeniería de decisiones. La ingeniería de decisiones proporciona funcionalidad para organizar los datos disponibles utilizando marcos semánticos y/u ontológicos, y luego analizar los datos utilizando una variedad de métodos específicos de casos de uso que pueden incluir simulación, optimización, análisis descriptivo y predictivo.
- Orquestación de decisiones. La orquestación de decisiones proporciona funcionalidad para monitorear todos los elementos del flujo de trabajo de toma de decisiones (por ejemplo, reglas, algoritmos, conjuntos de datos, jerarquías de aprobación, objetivos, restricciones, decisiones, etc.) y permite su ajuste continuo o periódico basado en procesos automatizados y humanos. ciclos de retroalimentación generados.
Tenga en cuenta que para ver este plano de toma de decisiones en el contexto de los otros tres planos de una arquitectura de inteligencia empresarial, consulte la publicación del blog de IDC Navegando por los planos de la arquitectura de inteligencia empresarial .
Juntas, estas capacidades permiten no solo la recopilación y el análisis de datos, sino también todas las capacidades que se muestran a continuación.
Tenga en cuenta que los analistas de IDC están actualmente trabajando en una evaluación de un conjunto selecto de proveedores de software de inteligencia de decisiones, que se publicará en el primer trimestre de 2024.
Beneficios y promesas: ¿Por qué debería importarle la inteligencia de decisiones?
Toda organización quiere atravesar el proceso de toma de decisiones lo más rápido posible. En algunos casos, pasar por un ciclo puede llevar horas, días, semanas o incluso meses. En otros casos, puede ocurrir casi instantáneamente. Sin embargo, la velocidad es sólo un factor que conduce a una mayor velocidad de decisión; el otro es el control.
Definimos control como gobernanza de decisiones, pero también como calidad, precisión y contextualización. Se debe equilibrar la velocidad y el control en la toma de decisiones. Tener control del proceso de toma de decisiones es importante, pero no puede lograrse a expensas de la velocidad o la organización corre el riesgo de tener una menor adaptabilidad cuando llegue el momento inevitable de corregir el rumbo. La inteligencia de decisiones puede desempeñar un papel fundamental en:
- Identificar los procesos de toma de decisiones tal como existen en las operaciones en curso en lugar de lo previsto en la documentación de procesos obsoleta.
- Mejorar la retención del conocimiento sobre cómo se toman las decisiones y por quién.
- Garantizar la coherencia en la toma de decisiones en toda la organización y sus tomadores de decisiones.
En conjunto, estos beneficios, a su vez, son fundamentales para lograr los resultados comerciales deseados, como mayores ingresos, menores costos, mejores márgenes, etc. Para lograr el éxito y la diferenciación en la era digital, las organizaciones deben considerar lo siguiente:
- Guíe a los tecnólogos involucrados en la ingeniería y gestión de datos, y aún más importante, a aquellos involucrados en el análisis de datos, la ciencia de datos y la inteligencia artificial, para que pasen de preguntar qué datos necesitan sus electores a qué decisiones deben tomar.
- Evalúe los atributos de decisión para identificar las mejores oportunidades para la automatización y el aumento de decisiones, respectivamente. Diferenciar entre toma de decisiones basada en datos e informada por datos. Resaltar el papel de las personas frente a las máquinas y las carencias y competencias de ambas.
- Comience a desarrollar un cuadro de personal con especialización en diseño de decisiones, ingeniería y orquestación.
- Invierta en iniciativas de alfabetización de datos para garantizar que todo el personal se sienta más cómodo aceptando la incertidumbre y desarrolle un escepticismo saludable ante las recomendaciones generadas por sistemas opacos.
- Asegúrese de que el software de inteligencia de decisiones proporcione la transparencia necesaria a través del monitoreo y la catalogación de decisiones para generar confianza entre todos los usuarios.
- Reconsidere el objetivo de sus iniciativas e inversiones en datos, análisis e inteligencia artificial. Si no ayudan a mejorar la velocidad de decisión, considere reasignar recursos a proyectos que sí lo hagan.
- Centrarse en la gestión del cambio. Uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones es abordar la creciente brecha entre el crecimiento exponencial de la tecnología para la automatización de la toma de decisiones impulsada por la IA y la lenta evolución de la capacidad de las personas para aceptar y adoptar la nueva tecnología en sus rutinas.
Traducción del artículo original de IDC
Why, How, and What of AI-Powered Decision Intelligence | IDC Blog
OCTUBRE 23 DE 2023