あまりにも昔から、大企業での意思決定はゆっくりと進むプロセスでした。 あなたは、印刷物を持ってボードルームに座って、過去四半期の数字を理解しようとしているチームを持っていました。 ある時、誰かが「正しいと感じるものを持って進んでいこう」と言い、そしてそれは物事がどのように進むかでした。 その頃には、それは十分にうまく機能したかもしれません。 しかし、今ではすべてが速くなり、より複雑になり、正直に言えば、試行とエラーの余地が少なくなっています。 この新しい現実において、意思決定情報は非常に驚異的なことを行い始めています. それはビジネスが動作する方法を変えています. 彼らが決断する方法だけでなく、彼らが決断について全体的にどう考えているかだけでなく. そして何よりも、それは、企業が遅い反応、混乱したプロセス、曖昧な推測を通じてお金を失うのを止めるのを助けています。 The shift is not just technical 変化は技術だけではない。 これは単により多くのテクノロジーであると仮定するのは簡単です. 別のシステム. 別の略称. しかし、意思決定情報は、あなたが接続して忘れるだけのツールではありません. それはより新しい考え方のようなものです. それは、企業がデータを使用する方法、ビジネスルールをどのように適用し、制御を失うことなく特定のタスクを自動化する方法を組み合わせています。 データを片隅に、ルールをもう片隅に、人々が手動でギャップを埋めようとする代わりに、意思決定インテリジェンスはそれらをすべて集めます。 Real results where it counts 実際の結果は、そこで数える。 配送トラックが遅れている場合や燃料のピークがある場合、伝統的なシステムは、遅すぎるまで問題に気づかないかもしれません。誰かが誰かを呼び出し、それを修正するために困るかもしれません。しかし、意思決定情報が存在すると、システムは雪球を発見する前に問題を検出します。それは別のルートを示唆するかもしれません。それはタイミングを調整するかもしれません。 それは、それがどのように設定されているかによって、自らリソースを転換することもできます。 エンタープライズレベルでは、これらのシステムは、Drools や InRule などのルールベースのプラットフォームやロジックオーケストレーション・エンジンによって動作し、操作ワークフローと直接統合されます。 そのようなアジリティは、単に時間を節約するだけでなく、あなたの予算を保護します。企業はすでにこれを行っています。 価格設定では、すべての市場で同じ割引を提供する代わりに、決定情報プラットフォームは複数の価格ポイントをテストすることができます。 それはさまざまなグループがどのように反応するかを見ることができます。 People still make the important calls 人々は依然として重要な通話をする このようなシステムで人々が心配する一つのことは、コントロールを失うことである。何となく機械が支配するだろうし、誰も決断がなされた理由を知らないだろう。これが働く方法ではない。決断インテリジェンスでは、すべてが目に見える。システムが何を見たか、何の論理を使ったか、なぜ特定の道を推奨したかを示す記録が常にあります。 そして、ここに興味深い部分があります。人々はシステムがどれほど明確かつ信頼できるかを見ると、実際にはそれをより多く行うことを望んでいます。彼らが仕事を辞めたいからではなく、より良いサポートを望んでいるからです。彼らはミスが少なくなり、答えを探すのに費やした時間が少なくなります。彼らは単なる腸や伝統ではなく、実際の事実に基づいて決断を下したいのです。 The little things matter more than you think The little things matter more than you think 大きな決断に多くの焦点が当てはまりますが、会社の予算に本当にかかるものは、小さなものです。一日に何百回も起こる小さな不効率。誰かがどのように請求書を承認するか、どのように株を再編成するか、またはスケジュールを調整するか、これらの小さな行動はすべて合計します。 意思決定のインテリジェンスにより、これらの瞬間はよりスムーズになっていきます。 システムは必ずしも大きな決定をする必要はありません。 多くの場合、必要なのは、適切なタイミングで適切なアドバイスを提供することです。 たとえば、低遅延ルールチェックやマイクロ決断APIsを使用する組み込みAIアシスタントは、ミリ秒でフロントラインスタッフのための次に最適なアクションを表面化することができます。これらは、サーバーレス機能やコンテナ化されたAPIを通じて展開されるサービスとしての決定モデルを使用して、しばしば統合されます。私の仕事では、ITオペレーションチームのためのマイクロ決断サービスを構築し、イベント対応を改善し、SLAやコスト効率に測定可能な影響を与えるトリガーワークフローを発行します。またはデータの不一致を捕らえたり、誰かがよりスマートなアクションを取るように押しつける。 Decision intelligence builds better habits 決断インテリジェンスはより良い習慣を生み出す ビジネスが意思決定インテリジェンスを使用し始めたとき、それは単に一つの問題を解決するのではなく、人々の考え方を変え始めます。突然、チームは反応するだけではありません。 この変化は必ずしも劇的なものではありません。それは少しずつ起こります。マネージャーは製品を立ち上げる前にシミュレーションを実行します。 Any Logic やカスタム シナリオ モデリング エンジンなどの意思決定シミュレーション ツールにより、マネージャーは複雑な環境でアクションをテストできます。私の経験では、シミュレーション モデルとリアルタイム ダッシュボードを組み合わせると、組織が複数のパス予測を実行し、プロジェクトの実行におけるボトルネックを特定し、資源を積極的に再分配することができ、時には遺産計画システムで問題が発生する数日前にあります。サプライチェーンは、勧告が間に合って現れたため大きな遅延を回避します。これらの小さな勝利は新しいタイプのリズムに変わります。 The human side is still at the center 人間側は依然として中心にあります。 一部の人々は、自動化は人間を減らすことを意味すると考えています。これが意味するわけではありません。意思決定のインテリジェンスは人々を置き換えるためにここにありません。それはより良いツールを与えるためにここにあります。 彼らは革新できる、彼らは実際の問題を解決できる、彼らはビジネスを動かすことができる、それらは単にそれを浮かべるだけではなく、その変化は、どのソフトウェアよりも影響力があります。 Real-World Impact Across Industries 業界における現実世界の影響 さまざまな分野の企業はすでに、決定情報を現実的かつ測定可能な方法で展開しています。金融サービスでは、一つの大規模な機関が、手動のスプレッドシートから自動化された論理に移行し、財務計画システムを置き換え、ルール変更サイクルを数週間から1日に短縮しました。 しかし、他にもたくさんあります。 ホームサービス会社の例は、論理主導のダッシュボードと自営業意思決定ツールを使用して顧客入力を自動化し、毎日8時間以上の純利益を生み出しています。 サプライチェーンおよび小売業界では、企業は決定情報を利用して、最適な在庫と廃棄物削減の決定を下し、実際の時間で価格を変更し、需要の変化と地域の状況に基づいています。 Closing Thoughts 思考閉鎖 今日の企業は、時間を節約し、コストを削減し、全体的なパフォーマンスを向上させるために意思決定インテリジェンスを活用しています。彼らは、それを取り入れるのに最適な時間を待っているのではありません。 それは、スマートであることではなく、今日の世界では、スマートが勝ちます。 あなたが選択の絶え間ない洪水に圧倒されていると感じたビジネスリーダーなら、意思決定情報は、月のトレンドであるためではなく、あなたが長年生きてきた問題を解決するためです。 それは役に立つだけでなく、変革的です。 
 
 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

AIによる意思決定インテリジェンスが企業コスト最適化をどのように変革しているか

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