Каждый день сотрудники и руководители корпоративных ИТ-организаций принимают множество решений, которые влияют на успех или неудачу их компании. Чтобы опередить конкурентов и внедрить инновации, все больше организаций обращаются к интеллектуальному принятию решений (decision intelligence, DI) — относительно новой области, объединяющей науку о данных, теорию принятия решений и искусственный интеллект, — для дополнения и улучшения процесса принятия решений, пишет на портале The New Stack Крис Куни, специалист по работе с разработчиками компании Coralogix.

Что такое интеллектуальное принятие решений

DI — это усовершенствованная итерация бизнес-аналитики. Но вместо того, чтобы представлять лицу, принимающему решение, множество внеконтекстных данных, этот процесс использует ИИ и аналитику, чтобы показать инсайты в едином представлении, сделать прогнозы и предложить рекомендации.

Существует три различных уровня, на которых DI может помочь:

  • Поддержка принятия решений. Лицо, принимающее решение, может использовать базовые инструменты, такие как аналитика, оповещения и изучение данных, для обоснования своего решения.

    Пример: ИТ-администратор Боб использует приборную панель для мониторинга сетевого трафика и показателей производительности в режиме реального времени. Инструмент предоставляет аналитику и предупреждения о потенциальных узких местах или угрозах безопасности, чтобы Боб мог принимать обоснованные решения об оптимизации сети или мерах безопасности.
  • Дополнительные рекомендации. Машины работают более проактивно и рекомендуют пользователю решения на основе ранее полученных и проанализированных данных. Пользователь может просмотреть рекомендации и выполнить их.

    Пример: когда система Боба обнаруживает необычное поведение, которое может указывать на нарушение безопасности или проблемы с производительностью, она автоматически генерирует рекомендации по устранению последствий, например, блокирует подозрительные IP-адреса или перераспределяет ресурсы.
  • Автоматизация принятия решений. Машины сами принимают решения, основываясь на критериях и правилах, установленных пользователями. Они также реализуют эти решения автоматически.

    Пример: инструмент Боба применяет предопределенные правила и критерии для определения серьезности и воздействия каждого инцидента. Затем он автоматически запускает предопределенные ответные действия, такие как изоляция затронутых систем или откат изменений, и выполняет весь процесс реагирования на инцидент автономно, без вмешательства Боба.

Почему интеллектуальное принятие решений — это важно

Исследование, проведенное компанией Bain, показало 95%-ную корреляцию между эффективностью решений и финансовыми показателями, а исследование McKinsey сообщает, что компании из списка S&P 500 в среднем теряют 250 млн. долл. в год из-за неэффективного принятия решений.

Принятие решений оказывает определенное финансовое воздействие на организации, но также вызывает стресс на индивидуальном уровне. Так, по данным исследования Oracle, 74% сотрудников и руководителей компаний заявили, что за последние три года количество решений, которые они принимают каждый день, увеличилось в 10 раз, а 85% из них сожалеют, испытывают чувство вины или сомневаются в решении, которое они приняли за последний год. Респонденты также сообщили, что чувствуют себя перегруженными огромным объемом информации, которую они получают, и считают сложным извлекать ценные инсайты из различных информационных панелей и инструментов анализа данных. Это неудивительно, поскольку большинство этих инструментов разработаны для использования специалистами по анализу данных или ИТ-специалистами.

Кроме того, неправильное принятие решений может приводить к упущенным возможностям, подрыву репутации и снижению конкурентоспособности в условиях все более меняющейся бизнес-среды. Сегодня бизнес как никогда нуждается в поддержке принятия решений, и DI становится ключевой концепцией, позволяющей ориентироваться в условиях неопределенности, оптимизировать распределение ресурсов и использовать новые возможности, минимизируя риски.

Ожидается, что в ближайшие несколько лет DI будет развиваться во всех отраслях, но особенно эта концепция важна для корпоративных ИТ-служб в связи с обилием данных, сложностью систем и темпами технологических инноваций, а также проблемами безопасности, характерными для ИТ-сферы.

Использование возможностей интеллектуального принятия решений

Применение платформы DI — обязательное условие для организаций, ориентированных на данные и желающих улучшить процесс принятия решений. Эти платформы объединяют и сопоставляют данные из различных источников и разных форматов, включая внутренние базы данных, внешние источники и потоки реального времени, для создания единой картины.

Используя передовую аналитику и алгоритмы МО, они выявляют скрытые закономерности, тенденции и корреляции в данных, предоставляя лицам, принимающим решения, действенные инсайты и рекомендации в виде интуитивно понятных информационных панелей и отчетов. Платформы DI также предлагают возможность устанавливать определенные правила и критерии для автоматизации принятия решений и выполнения рутинных задач.

Однако эффективность инструментов DI зависит от качества и доступности базовых данных, поэтому компаниям необходимо применять целостный подход к сбору данных, мониторингу систем и видимости экосистемы в целом. Это предполагает внедрение надежных систем управления данными для обеспечения их качества, создание стандартизированных процессов сбора данных и управления ими, а также инвестиции в технологии, обеспечивающие надежную интеграцию и взаимодействие данных в рамках всей организации.

Важно также отметить, что DI призвано не заменить человека, а дать ему возможность принимать более качественные решения. Хотя сотрудники должны проходить соответствующее обучение и поощряться к использованию инструментов анализа данных, они также должны полагаться на свое суждение. Ни один инструмент ИИ пока не может достичь уровня человеческого творчества и этического мышления, необходимого для принятия решений.

Заключение

Внедрение DI — стратегический выбор для современных организаций, особенно в сфере корпоративных ИТ. При наличии надлежащей практики работы с данными на уровне организации, платформы DI позволяют объединить усилия машин и людей для оптимизации ресурсов, расширения возможностей и снижения рисков.