Egy londoni fogyasztási cikkeket gyártó vállalat vezetősége két üzleti döntést vizsgált meg: hol nyissák meg a következő öt üzletet, és érdemes-e a márka pozicionálását a wellness felé terelni. Mindkét esetben generatív AI-t használtak a döntéshozatal támogatására, de a vezetők úgy érezték, hogy az AI használata nem volt elegendő egyik esetben sem.
A probléma gyökere az volt, hogy a vállalatok gyakran nem a megfelelő módon használják a mesterséges intelligenciát az üzleti döntéshozatalban. A kutatások szerint a döntések két fő kategóriába sorolhatók: ismert döntések, amelyek ismétlődő jellegűek és egyértelmű sikermutatókkal rendelkeznek, valamint feltáró döntések, amelyek újszerűek, bizonytalanok és többdimenziós célokkal bírnak.
Az ismert döntéseknél (mint az üzlethelyszín kiválasztása) az AI-nek konkrét válaszokat kell adnia, optimalizálnia kell a folyamatokat és automatizálnia a rutin feladatokat. Ezekben az esetekben a gépi tanulás és prediktív modellek a leghatékonyabbak, amelyek nagy adathalmazokat elemeznek és konkrét ajánlásokat tesznek. A cél itt az automatizáció és a hatékonyság növelése.
A feltáró döntéseknél (mint a márkapozicionálás megváltoztatása) viszont az AI-nek kreatív ötleteket kell generálnia, új perspektívákat kell nyújtania és feltárnia a lehetőségeket. Itt a generatív AI alkalmazása a megfelelő, amely segít a vezetőknek új irányokat felfedezni, forgatókönyveket kidolgozni és az emberi kreativitást kiegészíteni. A cél itt a felfedezés és az innováció támogatása.
A londoni vállalat esetében a probléma az volt, hogy mindkét döntéstípusnál ugyanazt az AI-megközelítést alkalmazták. Az üzlethelyszín kiválasztásához generatív AI-t használtak, amikor prediktív modellekre lett volna szükség, míg a márkapozicionáláshoz is ugyanazt a technológiát vetették be, de nem a megfelelő módon. A szakértők szerint a döntés jellegéhez kell kalibrálni az AI-eszközöket: rutinfeladatokhoz automatizációt, stratégiai kérdésekhez pedig kreatív támogatást kell nyújtania a mesterséges intelligenciának.
A sikeres AI-implementáció kulcsa tehát nem az, hogy minden döntéshez ugyanazt a technológiát használjuk, hanem hogy felismerjük a döntés típusát és ahhoz igazítsuk az alkalmazott AI-megoldást. Ez segít a vállalatoknak hatékonyabban hasznosítani a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket és elkerülni a költséges hibákat.