오늘날의 비즈니스 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하고 복잡합니다. 고객의 기대치는 사상 최고 수준에 이르고 기업은 이러한 요구 사항을 충족(또는 초과)하는 동시에 소비자에게 더 많은 가치를 제공할 새로운 제품과 경험을 창출해야 합니다. . 동시에 많은 조직은 리소스 부족, 예산 제약, 공급망 대기 시간과 같은 항상 존재하는 비즈니스 문제를 처리하고 있습니다.
기업과 기업의 성공은 매일 내리는 결정의 합에 따라 정의됩니다. 이러한 결정(나쁜 것이든 좋은 것이든)은 누적된 영향을 미치며 겉으로 보이는 것보다 더 많은 관련이 있거나 처리되는 경우가 많습니다. 이처럼 까다롭고 끊임없이 진화하는 환경에 부응하려면 기업은 신속하게 의사결정을 내릴 수 있는 능력이 필요하며, 많은 기업이 이를 위해 AI 기반 솔루션을 선택했습니다. 이러한 민첩성은 운영 효율성을 유지하고, 리소스를 할당하고, 위험을 관리하고, 지속적인 혁신을 지원하는 데 매우 중요합니다. 동시에, AI 채택이 증가하면서 인간의 의사 결정의 어려움이 과장되었습니다.
조직이 상황에 대한 확실한 이해와 비즈니스의 다른 측면에 어떤 영향을 미칠지 없이 결정을 내릴 때(AI 등을 활용하여) 문제가 발생합니다. 의사결정에 있어서 속도는 중요한 요소이지만, 말처럼 쉽지는 않지만 상황을 파악하는 것이 가장 중요합니다. 이는 다음과 같은 질문을 던집니다. 기업이 어떻게 신속하고 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있습니까?
모든 것은 데이터에서 시작됩니다. 기업은 핵심 역할을 잘 알고 있습니다. 데이터가 성공을 좌우합니다그러나 많은 사람들은 여전히 효과적인 의사결정을 통해 이를 비즈니스 가치로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 좋은 의사결정을 위해서는 맥락이 필요하다는 사실에 주로 기인하며, 불행하게도 데이터에는 이해와 전체 맥락이 포함되지 않습니다. 따라서 순전히 공유 데이터(맥락 없음)를 기반으로 결정을 내리는 것은 부정확하고 부정확합니다.
아래에서는 조직이 이 영역에서 가치를 실현하는 데 방해가 되는 요소가 무엇인지, 더 빠르고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
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전 지멘스 CEO 하인리히 폰 피에르(Heinrich von Pierer)는 다음과 같이 유명하게 말했습니다., “Siemens가 Siemens가 알고 있는 것만 알았다면 우리의 숫자는 더 좋아졌을 것입니다.” 집단적 지식과 노하우를 활용하는 조직 능력의 중요성을 강조합니다. 지식은 힘이며, 올바른 결정을 내리는 것은 다양한 측면이 조화롭게 작동하고 서로 영향을 미치는 방식을 포함하여 비즈니스의 모든 부분을 포괄적으로 이해하는 데 달려 있습니다. 그러나 매우 다양한 시스템, 애플리케이션, 사람 및 프로세스에서 사용할 수 있는 데이터가 너무 많기 때문에 이러한 이해를 얻는 것은 어려운 일입니다.
이러한 공유된 지식의 부족은 종종 바람직하지 않은 상황으로 이어집니다. 조직은 너무 느리게 결정을 내려 기회를 놓치게 됩니다. 낙수 효과를 고려하지 않고 사일로에서 결정이 내려져 비즈니스 결과가 좋지 않습니다. 또는 반복할 수 없는 부정확한 방식으로 결정이 내려집니다.
경우에 따라 인공 지능(AI)은 기업이 다양한 사용 사례에 이 기술을 무차별적으로 적용하고 비즈니스 문제를 자동으로 해결하기를 기대할 때 이러한 문제를 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. 이는 AI 기반 챗봇과 에이전트가 건전한 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트와 가시성 없이 독립적으로 구축될 때 발생할 가능성이 높습니다.
기업에서 신속하고 정보에 입각한 비즈니스 의사결정 지원
기업의 목표가 고객 만족도 향상이든, 수익 증대이든, 비용 절감이든, 이러한 결과를 가능하게 하는 단일 동인은 없습니다. 대신, 긍정적인 비즈니스 결과를 가져오는 것은 올바른 의사 결정의 누적 효과입니다.
모든 것은 회사가 집단적 지식을 포착하여 인간과 AI 시스템 모두가 이에 대해 추론하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하는 접근 가능하고 확장 가능한 플랫폼을 활용하는 것에서 시작됩니다. 지식 그래프는 조직이 데이터 내의 맥락을 밝혀내는 기본 도구로 점점 더 자리잡고 있습니다.
실제로는 어떤 모습일까요? 여름을 앞두고 얼마나 많은 티셔츠를 주문해야 하는지 알고 싶어하는 소매업체를 상상해 보세요. 최선의 결정을 내리려면 비용, 시기, 과거 수요, 예상 수요, 공급망 비상 상황, 마케팅 및 광고가 수요에 미치는 영향, 오프라인 매장의 물리적 공간 제한 등 매우 복잡한 여러 요소를 고려해야 합니다. . 우리는 이러한 모든 측면과 지식 그래프가 제공하는 공유 컨텍스트 사용 간의 관계를 추론할 수 있습니다.
이러한 공유된 컨텍스트를 통해 인간과 AI는 협력하여 복잡한 결정을 해결할 수 있습니다. 지식 그래프 이러한 모든 요소를 신속하게 분석하여 본질적으로 서로 다른 소스의 데이터를 비즈니스 전체와 관련된 개념 및 논리로 변환할 수 있습니다. 그리고 지식 그래프가 이 정보를 포착하기 위해 데이터가 여러 시스템 간에 이동할 필요가 없기 때문에 기업은 훨씬 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.
오늘날과 같이 경쟁이 치열한 환경에서 조직은 잘못된 정보를 바탕으로 비즈니스 결정을 내릴 수 없으며 속도가 게임의 이름입니다. 지식 그래프는 생성 AI의 힘을 활용하여 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 누락된 중요한 요소입니다.
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