Introduction to Decision Intelligence – Benefits of AI-Driven Decision-Making - Banner image
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Einführung in die Entscheidungsintelligenz – Vorteile der KI-gestützten Entscheidungsfindung

Laut Gartner, werden bis 2021 fast 33 % der großen Unternehmen Entscheidungsintelligenz und -Modellierung in ihren Arbeitsprozessen einsetzen. Bis 2025 werden Data Stories zur am weitesten verbreiteten Quelle wertvoller Erkenntnisse, und 75 % davon werden gemäß den festgelegten Parametern automatisch generiert. Was ist der Grund für eine so große Popularisierung der KI-gesteuerten Entscheidungsfindungs-Technologie in modernen Unternehmen?

Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, was Entscheidungsintelligenz ist und wie die Entscheidungsfindung mit KI bessere Ergebnisse für jede Entscheidung erzielen kann, die Sie für Ihr Unternehmen treffen.

Was ist Decision Intelligence?

Um das Konzept der Entscheidungsintelligenz besser zu erklären, beginnen wir damit, die Entscheidung als solche sorgfältig zu definieren. Laut dem Cambridge-Wörterbuch „ist eine Entscheidung eine Wahl, die man trifft, nachdem man über mehrere Möglichkeiten nachgedacht hat.“

Sowohl im Geschäftsleben als auch im alltäglichen Leben werden wir in der Regel von der aktuellen Situation und dem Umfeld, unserem Wissen um das Thema, vorherige Erfahrungen, Voreingenommenheit, Emotionen, Wünschen und Intuition getrieben, wenn wir eine Entscheidung treffen. Unsere Entscheidung kann auch von Stereotypen, Missverständnissen und letztendlich von der subjektiven Wahrnehmung der Realität beeinflusst werden.

So verarbeitet das menschliche Gehirn die Kombination aus äußeren und inneren Faktoren, um eine Entscheidung zu treffen, und berücksichtigt deshalb nie alle Einflussfaktoren und kann sich nie ein ganzheitliches Bild machen.

Aber wenn es um eine KI-gestützte Entscheidungsmaschine geht, wird sie zu einem Game-Changer. Das System der künstlichen Intelligenz verarbeitet und analysiert riesige Datenfelder in Echtzeit, trifft auf Basis der historischen Daten intelligente Vorhersagen und schlägt auf Basis der Datensätze und anfänglich vorgegebener Parameter die bestmöglichen Entscheidungen vor.

Es gibt also zwei Hauptunterschiede zwischen menschlicher und KI-Entscheidungsfindung:

  • KI berücksichtigt alle verfügbaren Informationen, während ein Mensch begrenzte Daten berücksichtigt.
  • Künstliche Intelligenz ist letztlich objektiv und vernachlässigt emotionale Faktoren.

Wie funktionieren intelligente Modelle zur Entscheidungsfindung?

Modelle der Entscheidungsintelligenz
Modelle der Entscheidungsintelligenz

Es gibt eine ganze Reihe von Technologien und Algorithmen, die eine Entscheidungsmaschine antreiben:

  • Maschinelles Lernen. ML-Algorithmen arbeiten mit einer bestimmten Menge an strukturierten Daten und treffen Vorschläge oder Entscheidungen gemäß den festgelegten Parametern. Das einfachste Beispiel sind Betrugsbekämpfungssysteme von Banken. Greifen Nutzer beispielsweise von der verdächtigen IP auf ihre Banking-App zu, entscheidet das System über die Notwendigkeit einer zusätzlichen Nutzerauthentifizierung.
  • Tiefes Lernen. Tiefes Lernen ist die nächste Stufe der Evolution des maschinellen Lernens. Dabei berücksichtigt eine Entscheidungsmaschine bei jedem neuen Vorschlag die zuvor getroffenen Entscheidungen und deren Ergebnisse.
  • Visuelle Entscheidungsmodellierung. Die KI-Entscheidungsfindung dient als zuverlässiger Ausgangspunkt, aber die Entscheidungen werden immer noch von den Geschäftsinhabern und / oder ihren Mitarbeitern getroffen. Die visuelle Entscheidungsmodellierung ist eines der Merkmale von Entscheidungsintelligenz-Software, um den menschlichen Entscheidungsträgern die verfügbaren Optionen und deren Ergebnisse aufzuzeigen.
  • Komplexe systematische Modellierung. Einer der Vorteile von Entscheidungsintelligenz besteht darin, schnell eine komplexe Geschäftslogik aufzubauen, die von den verfügbaren Daten und dem endgültigen Ziel geleitet wird.
  • Vorausschauende Analytik. Die Entscheidungen, die KI-Systeme treffen, basieren auf ziemlich genauen Vorhersagen. Das einfachste Beispiel ist die Preisvorhersage und die automatisierte Optimierung im Einzelhandel. In diesem Fall basieren die Vorschläge von Decision Intelligence auf aktuellen und historischen Preisschwankungen, prognostizierter Nachfrage, bevorstehenden Trends und unzähligen Erkenntnissen zum Kundenverhalten.

Vorteile von Decision Intelligence für Unternehmen

Im Folgenden sind fünf Hauptvorteile von Entscheidungsintelligenz-Lösungen aufgeführt, die Unternehmen erwarten können.

  • Datengesteuerte Entscheidungen. Während 91% der Unternehmen glauben, dass datengesteuerte Entscheidungsfindungs-Methoden ihr Geschäftswachstum ankurbeln kann, verlassen sich nur 57 % von ihnen auf ihre Daten. Um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, müssen Sie die verfügbaren Daten richtig analysieren, einige Vorhersagen treffen und die beste Option auswählen. KI kann sich das Datenfeld genauer ansehen und unsichtbare Muster und mögliche Anomalien finden, die das Ergebnis erheblich beeinflussen können.
  • Schnelle Entscheidungen. Laut der McKinsey-Umfrage, sind nur 20 % der Unternehmen mit ihrer Entscheidungsgeschwindigkeit zufrieden. Andere geben zu, dass sie zu viel Zeit damit verschwenden, die richtige Wahl zu treffen, die nicht immer die richtige ist. KI-Entscheidungssysteme beschleunigen den Prozess so weit wie möglich, da sie riesige Datenmengen fast sofort verarbeiten können.
  • Mehrere Optionen zur Lösung von Problemen. KI-gestützte Entscheidungsfindungs-Algorithmen können auch sehr flexibel sein und mehrere Ergebnisse einer bestimmten Entscheidung hervorheben, wenn einer der Parameter geändert wird. Diese Funktion kann dem Unternehmen helfen, unter Berücksichtigung seiner aktuellen Ziele und Wachstumsstrategien die beste Wahl aus einer Vielzahl von Optionen zu treffen.
  • Beseitigung von Fehlern und Vorurteilen. Es gibt mindestens fünf Arten von Vorurteilen, die die Ergebnisse von Geschäftsentscheidungen direkt beeinflussen können. Entscheidungsintelligenz ermöglicht es, sie alle zu vermeiden, da der richtig programmierte Algorithmus einen letztlich objektiven Blick auf die verfügbaren Daten wirft.

Doch treffen smarte Systeme immer bessere Entscheidungen als Menschen? Obwohl sie von großen Eingabedaten geleitet werden und nicht anfällig für kognitive Verzerrungen sind, benötigen sie dennoch eine menschliche Überprüfung, insbesondere in den Fällen, in denen die getroffene Entscheidung zu Interessen- und Wertekonflikten führen kann.

Decision Intelligence-Anwendungsfälle in allen Branchen

Lassen Sie uns herausfinden, wie Unternehmen aus verschiedenen Branchen Decision-Intelligence-Lösungen nutzen, um datengesteuerter, nachhaltiger, widerstandsfähiger, optimierter und kostengünstiger zu werden.

Bank- und Finanzwesen

Morgan Stanley ist ein Finanzberatungsunternehmen, das seinen Kunden hilft, intelligenter zu investieren, unterstützt durch ihre internen Finanzberater und intelligente Entscheidungsfindungsmodelle. Ihre Vermögensverwaltungsplattform basiert auf Entscheidungsintelligenz.

Ausgehend vom Ziel des Kunden (z. B. in Immobilien investieren oder mit dem Sparen für die Studiengebühren für die Kinder beginnen) schlägt das KI-System die Gewinnstrategien vor, die auch von menschlichen Beratern überprüft werden, bevor sie dem Kunden angeboten werden.

Auch die Lloyds Banking Group nutzt für die meisten ihrer Geschäftsprozesse eine KI-Lösung zur Entscheidungsfindung. Mit seiner Hilfe analysieren sie das Verhalten ihrer Kunden, prognostizieren ihre Bedürfnisse und Schmerzpunkte, passen ihre Produkte und Dienstleistungen an und treffen bessere Entscheidungen darüber, wann sie mit einer stark personalisierten Kommunikation beginnen sollten.

Einzelhandel

Die Möglichkeit, bessere Preise für bestimmte Warenkategorien in Abhängigkeit von externen Faktoren, Kundennachfrage, Trends und Stimmungen vorherzusagen, ist einer der einfachsten und dennoch effektivsten Anwendungsfälle für Entscheidungsintelligenz für Einzelhändler und Gewerbetreibende.

Beispielsweise ist Remi AI die Software, die Einzelhandelsunternehmen hilft, bessere Preisentscheidungen zu treffen, ihre Preispolitik an die Zahlungsfähigkeit und Erwartungen ihrer Kunden anzupassen und dadurch ihre Lieferkette zu optimieren und ihre Umsatzvolumen vorhersehbarer zu machen.

Gesundheitswesen

Enlitic Cure ist eine Datenanalyse- und Entscheidungsfindungsplattform, die geschaffen wurde, um die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz und menschlichen Ärzten zu kombinieren. Die Decision-Intelligence-Lösung ermöglicht es Ärzten, medizinische Bildgebungsberichte schneller zu analysieren, die Diagnose vorzuschlagen und hilft ihnen bei der Priorisierung der Fälle, um die medizinischen Ergebnisse zu verbessern.

Energie

In Bezug auf die Anwendungsfälle von Entscheidungsintelligenz im Energiesektor ist Athena AI software erwähnenswert. Dieses System hilft seinen Benutzern, ihre Energieressourcen besser zu verwalten und automatisiert Entscheidungen über Energie- und Kosteneinsparungen zu treffen. Es prognostiziert auch die Erzeugung von Solarenergie und optimiert die Kapazität der Batterien entsprechend.

Es ist noch eine Untersuchung zu erwähnen. Infopulse hat für Ellevio – einen der führenden Stromverteilungsbetreiber in Schweden – eine Entscheidungsfindungs-Software mit künstlicher Intelligenz entwickelt. Mithilfe seiner Entscheidungsmaschine kann Ellevio Geschäftsdaten aus sieben verschiedenen Quellen sammeln, strukturieren und analysieren, aufschlussreiche Berichte erstellen und optimierte Entscheidungen treffen.

Ökologie

Ökologische Probleme, Klimaveränderungen und durch sie verursachte Naturkatastrophen sind globale Probleme, aber auf der Mikroebene stellen sie Unternehmen vor große Risiken. Einer der Vorteile von Entscheidungsintelligenz ist die Möglichkeit, die möglichen Risiken anhand historischer und aktueller Daten vorherzusagen und mithilfe von KI Strategien für Risikomanagement, Reaktion und Schadensbegrenzung vorzuschlagen.

One Concern ist die KI-Plattform zur Entscheidungsfindung, welche es Unternehmen ermöglicht, die möglichen Risiken von Umweltkatastrophen zu analysieren und sich ihrer bewusst zu sein. Mit der ultimativen Klimadatenanalyse können sie auch bessere Entscheidungen über ihre Geschäftsstrategien treffen. Beispielsweise können Gastgewerbebetriebe den sichereren Standort für den Bau eines neuen Hotels auswählen und dabei nicht nur die Wetterbedingungen, sondern auch das Marktumfeld, die COVID-19-Situation und die Kundennachfrage berücksichtigen.

Fazit

Der Einsatz von Business-Intelligence-Lösungen auf der Basis von KI ist eine Gelegenheit für Unternehmen, bessere und schnellere Entscheidungen in wichtigen Geschäftsprozessen zu treffen. Auf diese Weise können die Unternehmen nicht nur die ultimativen Vorteile iner datengesteuerten Arbeitsweise nutzen, sondern auch die größtmögliche Bandbreite an relevanten Informationen bei der Entscheidung für den nächsten Schritt berücksichtigen.

Infopulse kann Sie bei der Entwicklung anspruchsvoller Business-Intelligence-Lösungen für Ihr Unternehmen unterstützen. Wenden Sie sich an uns, um auf unser fundiertes Fachwissen zuzugreifen, damit wir Ihre Entscheidungsplattform mit langfristigen Prognosen perfekt an Ihre aktuellen Geschäftsanforderungen anpassen können!

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