Harnessing AI and Knowledge Graphs for Enterprise Decision-Making – Hobicode
Dalam dunia bisnis saat ini, persaingan dan kompleksitasnya bisa dikatakan lebih tinggi dari sebelumnya. Harapan pelanggan mencapai puncaknya dan bisnis dituntut untuk memenuhi (atau melebihi) kebutuhan tersebut, sambil menciptakan produk dan pengalaman baru yang akan memberikan nilai tambah bagi konsumen. Di sisi lain, banyak organisasi terbatas sumber daya, menghadapi kendala anggaran, dan berurusan dengan tantangan bisnis yang selalu ada seperti keterlambatan rantai pasokan.
Keberhasilan bisnis dan organisasi ditentukan oleh sejumlah keputusan yang mereka buat setiap hari. Keputusan-keputusan ini (baik atau buruk) memiliki efek kumulatif dan seringkali lebih berkaitan dari yang terlihat atau diperlakukan. Untuk dapat bersaing di lingkungan yang menuntut dan terus berkembang ini, bisnis memerlukan kemampuan untuk membuat keputusan dengan cepat, dan banyak yang beralih ke solusi berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk melakukannya. Ketangkasan ini sangat penting untuk menjaga efisiensi operasional, mengalokasikan sumber daya, mengelola risiko, dan mendukung inovasi yang berkelanjutan. Namun, meningkatnya adopsi AI telah memperparah tantangan dalam pengambilan keputusan manusia.
Masalah muncul ketika organisasi membuat keputusan (memanfaatkan AI atau tidak) tanpa pemahaman yang kuat tentang konteks dan bagaimana keputusan tersebut akan memengaruhi aspek lain dari bisnis. Meskipun kecepatan adalah faktor penting dalam pengambilan keputusan, memiliki konteks sangat penting, meskipun lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Hal ini menimbulkan pertanyaan: Bagaimana bisnis bisa membuat keputusan yang cepat dan terinformasi?
Semuanya dimulai dengan data. Bisnis sangat sadar akan peran kunci yang dimainkan data dalam kesuksesan mereka, namun banyak yang masih kesulitan menerjemahkannya menjadi nilai bisnis melalui pengambilan keputusan yang efektif. Hal ini sebagian besar disebabkan oleh fakta bahwa pengambilan keputusan yang baik memerlukan konteks, dan sayangnya, data tidak membawa bersama pemahaman dan konteks penuh. Oleh karena itu, membuat keputusan berdasarkan data bersama (tanpa konteks) tidak akurat dan tidak tepat.
Di bawah ini, kita akan menjelajahi apa yang menghambat organisasi dalam mewujudkan nilai di area ini, dan bagaimana mereka dapat memulai langkah untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih cepat.
### Memahami Gambaran Lengkap
Mantan CEO Siemens Heinrich von Pierer pernah mengatakan dengan terkenal, “Jika Siemens hanya tahu apa yang diketahui Siemens, maka angka-angka kami akan lebih baik,” yang menekankan pentingnya kemampuan sebuah organisasi untuk memanfaatkan pengetahuan dan keahlian kolektifnya. Pengetahuan adalah kekuatan, dan membuat keputusan yang baik bergantung pada pemahaman yang komprehensif dari setiap bagian bisnis, termasuk bagaimana berbagai aspek bekerja bersama dan saling memengaruhi. Namun, dengan begitu banyak data yang tersedia dari berbagai sistem, aplikasi, orang, dan proses yang berbeda, mendapatkan pemahaman ini adalah tugas yang sulit.
Ketidakmampuan untuk berbagi pengetahuan seringkali mengarah pada sejumlah situasi yang tidak diinginkan: Organisasi membuat keputusan terlalu lambat, yang mengakibatkan kesempatan terlewat; keputusan dibuat dalam sebuah silo tanpa mempertimbangkan efek domino, menyebabkan hasil bisnis yang buruk; atau keputusan dibuat dengan cara yang tidak tepat dan tidak dapat diulang.
Dalam beberapa kasus, kecerdasan buatan (AI) dapat memperburuk tantangan ini ketika perusahaan menerapkan teknologi ini secara sembarangan untuk berbagai kasus penggunaan dan mengharapkan teknologi tersebut secara otomatis dapat memecahkan masalah bisnis mereka. Hal ini kemungkinan terjadi ketika chatbot dan agen berbasis AI dibangun secara terisolasi tanpa konteks dan visibilitas yang diperlukan untuk membuat keputusan yang tepat.
### Memungkinkan Keputusan Bisnis yang Cepat dan Terinformasi di Perusahaan
Apakah tujuan perusahaan adalah untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, meningkatkan pendapatan, atau mengurangi biaya, tidak ada satu pendorong tunggal yang akan memungkinkan pencapaian tersebut. Sebaliknya, adalah efek kumulatif dari pengambilan keputusan yang baik yang akan menghasilkan hasil bisnis yang positif.
Semuanya dimulai dengan memanfaatkan platform yang dapat diakses dan dapat berkembang yang memungkinkan perusahaan untuk menangkap pengetahuan kolektifnya sehingga baik manusia maupun sistem AI dapat merasionalkannya dan membuat keputusan yang lebih baik. Graf pengetahuan semakin menjadi alat dasar bagi organisasi untuk mengungkap konteks dalam data mereka.
Bagaimana hal ini terlihat dalam aksi? Bayangkan seorang pengecer yang ingin tahu berapa banyak kaos yang harus dipesan menjelang musim panas. Sejumlah faktor yang sangat kompleks harus dipertimbangkan untuk membuat keputusan terbaik: biaya, waktu, permintaan sebelumnya, permintaan yang diproyeksikan, kontingen rantai pasokan, bagaimana pemasaran dan iklan dapat memengaruhi permintaan, batasan ruang fisik untuk toko bata-dan-mortir, dan lain sebagainya. Kita dapat merasionalkan semua faktor dan hubungan antara menggunakan konteks bersama yang disediakan oleh graf pengetahuan.
Konteks bersama ini memungkinkan manusia dan AI untuk berkolaborasi untuk memecahkan keputusan kompleks. Graf pengetahuan dapat dengan cepat menganalisis semua faktor ini, pada dasarnya mengubah data dari sumber yang berbeda menjadi konsep dan logika yang terkait dengan bisnis secara keseluruhan. Dan karena data tidak perlu berpindah antar sistem yang berbeda agar graf pengetahuan dapat merekam informasi ini, bisnis dapat membuat keputusan dengan jauh lebih cepat.
Di dalam lanskap yang sangat kompetitif saat ini, organisasi tidak dapat membiarkan keputusan bisnis yang tidak terinformasi—dan kecepatan adalah kunci. Graf pengetahuan adalah bahan penting yang hilang untuk membuka kekuatan AI generatif untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, lebih terinformasi.