Net als bij veel door AI mogelijk gemaakte technologieën, moet je vertrouwen opbouwen in Decision Intelligence om de adoptie te vergroten en het te normaliseren in je processen. Gelukkig kan DI worden afgestemd op de specifieke behoeften van je organisatie, waardoor je het gebruik van DI kunt opvoeren naarmate je comfortniveau en vertrouwen toenemen. Hier zijn een paar voorbeelden van hoe een organisatie in de loop van de tijd een stap verder kan gaan:

• Mogelijke beslissingen: Gebruikers worden geholpen door DI-technologie om beslissingen te nemen met behulp van DI-data-analyse, data-exploratie en waarschuwingen. In dit scenario fungeert de DI als een gids voor mogelijke beslissingen.
• Aanbevelingen: DI wordt gebruikt om zowel de gegevens te analyseren als voorspellingen te doen die een aanbevolen beslissing opleveren. De voorspellingen en aanbevelingen van de DI maken zelfverzekerdere beslissingen mogelijk. Bijvoorbeeld, een risicomanager kan DI-inzichten gebruiken om rode vlaggen te identificeren en op die aanwijzingen te handelen.
• Besluitvorming: DI krijgt de bevoegdheid om beslissingen te nemen op basis van positieve eerdere prestaties. In realtime handelsscenario's bijvoorbeeld kan DI transacties automatisch uitvoeren op basis van vooraf ingestelde parameters, waardoor het rendement op investeringen wordt geoptimaliseerd.

Het onderscheid tussen vormen van intelligence

Hoewel verweven, bestaan er belangrijke verschillen tussen Business Intelligence, Decision intelligence en Artificial Intelligence. Het verschil zit voornamelijk in wat het kan.

• Business Intelligence omvat het gebruik van data-analysetools en -technieken om zin te geven aan ruwe gegevens, waardoor organisaties inzichten krijgen die hen kunnen helpen geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen. Business Intelligence tools geven dus alleen inzicht.
• Decision Intelligence is een stap verder en specifiek gevormd voor besluitvorming in zakelijke contexten. Deze discipline omvat de tools, processen en kaders die niet alleen inzicht geven, maar ook suggesties doen. Waar BI bijvoorbeeld patronen in het klantengedrag kan herkennen, suggereert DI om een nieuwe financiële dienst te lanceren.
• Artificial Intelligence vertegenwoordigt de simulatie van menselijke intelligentie in machines. Van Natural Language Processing tot Machine Learning. AI gaat nog een stap verder en ontwikkeld de eigen intelligentie op basis van eerdere AI onderstreept zowel BI en DI, wat de automatiering van data-analyse en de voorspelling van resultaten ten goede komt. Dit maakt het besluitvormingsproces efficiënter en meer data-gedreven.

De noodzaak van Decision Intelligence voor succes

Kwalitatief goede beslissingen kunnen van invloed zijn op financieel succes. Een lichte inschattingsfout in beleggingsstrategie of non-compliance kan miljoenen kosten. Volgens Forbes verspilt het gemiddelde S&P 500-bedrijf ongeveer $250 miljoen per jaar als gevolg van ineffectieve besluitvorming. Goed genomen beslissingen en het vermogen van een bedrijf om hun inzichten om te zetten in actie zijn van cruciaal belang voor het financiële succes van een bedrijf.

DI bespaart werknemers tijd die anders zou worden besteed aan taken zoals het handmatig doorzoeken van gegevens, waardoor snellere aanbevelingen aan leidinggevenden worden geboden en ze zich kunnen concentreren op andere belangrijke zaken. Bovendien zijn deze resultaten vaak vrij van de menselijke fouten die kunnen optreden bij het analyseren van grote hoeveelheden gegevens, waardoor tijd en geld worden bespaard.

Bovendien helpt de voortdurende leercyclus van DI de kwaliteit van de beslissingen te verbeteren, waardoor praktische en concrete aanbevelingen worden gedaan op basis van parameters die zijn ingesteld door de gebruiker (die geen technologie- of dataspecialist hoeft te zijn!).

Overwegingen voordat je Decision Intelligence inzet

Het introduceren van nieuwe technologieën gaat gepaard met een waarschuwing. Bereid je voor om de onderstaande factoren in overweging te nemen voordat je met Decision Intelligence aan de slag gaat.

• Beschikbaarheid van gegevens: Als je datasets te klein of beperkt van reikwijdte zijn, zal ook je uitkomst beperkt zijn. Je moet overwegen om samen te werken met een dienstverlener die je ruim voldoende hoogwaardige gegevens biedt om ervoor te zorgen dat je onderzoek robuust en vruchtbaar is. Daar kan bij helpen. Van historische en actuele nieuwsberichten tot juridische en regelgevingsinformatie bundelt LexisNexis gegevens uit betrouwbare bronnen, zodat je de juiste gegevens in je DI-toepassingen kunt invoeren.
• Gegevenskwaliteit: Als je gegevens niet voldoen aan de normen van consistentie, tijdigheid, nauwkeurigheid en volledigheid, heb je toegang nodig tot een set gegevens die dat wel doen. DI produceert alleen resultaten op het niveau van wat het heeft geleerd en verbetert door zijn voortdurende leercyclus - die gebaseerd is op de kwaliteit van de initiële gegevens.
• Verandermanagement: Niemand wil het idee hebben dat hij zijn baan kwijtraakt vanwege een machine. Weet dat je weerstand kunt ondervinden van werknemers. Dit stelt je in staat om de uitdaging aan te gaan en weerstand te doorbreken. Moedig adoptie aan. Transparantie over het proces en hoe het ten goede komt aan werknemers zal helpen bij het inleiden van de verandering.
• Menselijke vooringenomenheid: AI-toepassingen, waaronder DI, worden getraind met behulp van gegevens uit het verleden om toekomstige beslissingen te nemen. Vooringenomen gegevens en algoritmen kunnen discriminatie in DI-analyse versterken door de patronen van vooringenomenheid te reproduceren. Grondig toezicht kan dergelijke valkuilen verminderen. Het samenstellen van een divers team kan je helpen om de gegevens op de juiste manier te beheren, zodat je het risico op het behoud van vooringenomenheid in je DI kunt vermijden.

Blijf op de hoogte van de trends in Decision Intelligence

Effectieve besluitvorming is de hoeksteen voor zakelijke groei en succes. Toch hangt de doeltreffendheid ervan af van de kwaliteit van de onderliggende gegevens. Geavanceerde technologie zonder kwalitatief goede gegevens leidt soms tot verkeerde beslissingen. Zoals Asif Syed, Vice President of Data Strategy bij Hartford Steam Boiler, deelde met MIT: "In de meeste gevallen kun je geen hoogwaardige voorspellende modellen bouwen met alleen interne gegevens."

Nexis® Data as a Service bevordert innovatie, risicobeheersing en stimuleert het concurrentievoordeel. bevordert innovatie, risicobeheersing en stimuleert het concurrentievoordeel door relevante externe gegevens te combineren met de interne gegevens die zelf gegenereerd zijn.

Klaar om dieper in de wereld van besluitvorming te duiken? Download ons gratis eBook, "De Toekomst van Besluitvorming."