Güçlü operasyonel mükemmellik ve üretkenlik, özellikle pazarlama organizasyonlarında hayati rekabet avantajları haline geldikçe, karmaşık karar verme giderek daha zorlayıcı hale geldi. Genel olarak, en başarılı şirketler ve yatırımcılar, lider yetiştirmeden işe alma ve yatırım kararlarına kadar hızlı ve doğru karar vermeye bağlıdır.

Araştırmalar, işletmelerin yılda üç milyar kadar karar verdiğini gösteriyor ve Gartner tarafından yakın zamanda yapılan bir anket, kararların %65'inin iki yıl öncesine göre daha karmaşık (daha fazla paydaş veya seçenek içeren) olduğunu bildirdi.

Günümüzde birçok işletme ve onlara hizmet eden pazarlamacılar, büyük miktarda veri ile iş kararları arasındaki boşluğu doldurmak için daha iyi içgörüye ihtiyaç duyuyor. Şirketlerin yalnızca %24'ü "veri odaklı" olduklarını söylerken, diğerleri kaçırılan fırsatlar, verimsizlikler ve artan iş riskleriyle karşı karşıya. Ortalama bir S&P şirketi, zayıf karar verme nedeniyle yılda 250 milyon dolar kaybediyor.

Karar zekası, içgörüler ve kararlar arasındaki boşluğu dolduran bir çerçevedir. Kuruluşları daha iyi, tutarlı ve veriye dayalı kararlar alma konusunda güçlendirir. Liderler ve ekipler, şirketin her seviyesinde bilinçli kararlar alabilir!

Karar zekası nedir?

Karar zekası (DI), daha iyi kararlar almak için verileri, analizi, yapay zekayı, otomasyonu ve deneyimi birleştiren gelişen bir disiplindir. DI, optimizasyon, simülasyon ve karar analizi tekniklerini kullanarak karar vericilere eyleme dönüştürülebilir içgörülerle rehberlik etmeye yardımcı olur.

Ağırlıklı olarak sezgi ve deneyime dayanan geleneksel karar verme yaklaşımlarının aksine DI, metodik, analitik ve veriye dayalı yaklaşımları bünyesinde barındırır.

DI'nin odak noktası sadece teknoloji değil, aynı zamanda insanın karar verme süreçlerini nasıl artırdığıdır. Bilgisayar bilimi, istatistik, psikoloji, ekonomi ve işletme dahil olmak üzere çeşitli alanlardan uzmanlık alan çok disiplinli bir alandır.

DI yazılım sağlayıcısı Quantellia'nın baş bilim teklifi ve kurucu ortağı ve “LINK: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World” kitabının yazarı Dr. Loren Pratt'a göre DI'nin bir diğer önemli konsepti de kararları tasarlamaktır. Evleri, binaları ve uçakları tasarlayan kuruluşlar gibi - önce bir plan oluşturarak.

Bir plan gibi, bir karar tasarımı da bu karara dahil olan herkesin - paydaşlar dahil - kendi mantığı etrafında hizalanmasına yardımcı olur. Kararları bir tasarım sorunu gibi ele alarak fikir oluşturma, belgeleme, işleme, iyileştirme, kalite güvencesi ve tasarım odaklı düşünme gibi birçok tasarım en iyi uygulamasını hayata geçirebileceğinizi keşfetti.

2019'da Google'ın ilk Karar Sorumlusu Cassie Kozyrkov, verilerin ötesinde bir sonraki iş avantajına odaklanmak için veri bilimini davranış bilimi, ekonomi ve yönetim bilimi ile zenginleştirmek için yeni bir karar zekası mühendisliği disiplini kurdu.

Akıllı kararlar tasarlanır, simüle edilir, otomatikleştirilir, izlenir ve ayarlanır.

Daha derine inin: Neden veri odaklı karar -yapım, başarılı müşteri deneyiminin temelidir

Karar istihbaratı ne değildir?

Karar bilimi. Karar bilimi genellikle verilerin niteliksel yönüyle ilişkilendirilmiştir. DS kapsayıcı terimdir, "karar zekası" ise operasyonel taraftır.

Stratejik zeka . Genel olarak stratejik zeka, stratejiyi yönlendirmek ve desteklemek için BI içgörülerini kullanmak anlamına gelir. İşletmelere mevcut endüstri trendlerini sağlayan ve gelecekteki bir eylem rotasında gezinmek için tüketici davranışını anlamlandıran buna pazar zekası da diyoruz.

Hesaplanmış kararlar. Kozyrkov, her çıktı veya tavsiyenin bir karar olmadığını söylüyor. Karar analizi terminolojisinde, yalnızca kaynakların geri alınamaz bir şekilde tahsis edilmesi gerçekleştikten sonra bir karar verilir. Fikrinizi ücretsiz olarak değiştirebiliyorsanız, henüz bir karar verilmemiştir.

Karar zekası uygulamaları

DI, kaynak tahsisi, risk yönetimi, stratejik planlama ve evet, pazarlama gibi çeşitli karar verme problemlerine uygulanır. Karmaşık enerji, finans, politika ve pazarlama kararları için sistemler ve platformlar geliştirirken kullandım.

Son başlangıç ​​platformumuz, pazara açılan yöneticiler için DI'yi destekledi ve karar verme sürecini dokuz aydan daha fazla görünürlük, eğitim ve etkilerle çok kısa bir süreye indirdi.

DI, finansal hizmetlerde kredi başvurularında veya dolandırıcılık tespitinde uygulanmıştır. Perakendede ne kadar envanterin satın alınacağını, optimum stok seviyelerini veya fiyat tahminlerini belirlemek için kullanılmıştır. Dr. Loren Pratt'a göre, karar istihbaratını kullanmak, bir sağlık hizmeti krizinde kanıta dayalı kararları olumlu yönde etkileyebilir.

Diğer kullanım örnekleri arasında müşteri memnuniyeti, pazarlama ilişkilendirmesi ve rekabetçi ve pazara açılma stratejileri yer alır. Bu kararların çerçevesinin tasarımları GTM için standarttı; ancak uygulama, bir kurumsal platform, eğitim ve veri desteği oluşturmayı gerektiriyordu. Ama sonunda, bu karar verme süresi dokuzdan bire üç aya düştü. Platformu kucaklayan 90 milyon dolarlık yeni bir gelir akışı keşfeden bir giyim şirketi de dahil olmak üzere ortalama etki 10 milyon doların üzerindeydi.

Daha derine inin: Otomatikleştirme kararlar gerçek zamanlı durum bağlamı ile

Karar zekasının faydaları

McKinsey Kıdemli Ortağı Kate Smaje, kuruluşların eskiden on ay süren işi artık 10 günde başardığını belirtiyor. DI'ye sahip olmak, rekabetçi kalabilmek için gereken kararların sürekli artan hızını destekler.

İlk fayda, DI'nin liderlere karmaşık kararları daha odaklı ve kapsamlı bilgilerle yönlendirmede yardımcı olmasıdır. Kararları tasarlarken, organizasyonlar arası bilgileri belirli amaç veya hedeflere göre yapılandırabilirsiniz. Bu tür bir görünürlüğe sahip olmak, rekabet halindeki hedefler arasındaki değiş tokuşlarda gezinmeyi kolaylaştırır. Stratejik ve üst düzey taktiksel kararların çoğunda bulunan analiz felçlerini daha fazla ortadan kaldırır.

Ardından, DI riski ve belirsizliği azaltır. Gerçek zamanlı verilere ve içgörülere sahip karar vericiler, potansiyel riskleri belirlemek ve proaktif olarak azaltmak için DI'dan yararlanabilir. Takaslardaki görünürlük sayesinde kuruluşlar, rekabet avantajını engelleyen maliyetli hatalardan kaçınmak için risk/ödül planlarını daha iyi uygulayabilir.

Karar İstihbaratı, etkinliği ve üretkenliği artırır. DI, belirli karar verme süreçlerini otomatikleştirerek ve karar vericilere gerçek zamanlı veriler ve içgörüler sağlayarak, karar vermeyi kolaylaştırmaya ve üretkenliği artırmaya yardımcı olabilir. Karar gecikmesini azaltıyorsunuz. Bu süreçler, daha fazla seçeneği keşfetmek veya diğer önemli görevlere ve girişimlere tahsis etmek için zaman ve kaynak ayırmak üzere sistemlere inşa edilebilir veya programlanabilir.

Son olarak, DI'dan yararlanan kuruluşlar, tipik olarak ivmeyi veya dönüşümü engelleyen daha akıllı ve daha hızlı karmaşık kararları değerlendirerek ve ardından bunlara göre hareket ederek veri ve teknolojiden yararlanarak daha güçlü bir rekabet avantajı elde eder.

Karar zekasının sınırları ve zorlukları

Veri, yapay zeka ve otomasyon söz konusu olduğunda, DI'de de mevcut olan bazı zorlukların ve sınırlamaların olması şaşırtıcı değildir.

Etik/önyargı. DI, metodik olarak önyargıyı azaltmaya ve etik kararları güçlendirmeye yardımcı olabilir. Aynı zamanda, herhangi bir veri güdümlü ve otomatikleştirilmiş sistemde, insanlar tarafından oluşturulan DI'den yararlanan kararlar, önyargılı veya ayrımcı verilere veya algoritmalara dayalı olarak geliştirilme riskini hâlâ koruyor. Farkındalık eğitimi, diğer tüm kurumsal veri odaklı çabalarla birlikte bir zorunluluktur.

Veri kullanılabilirliği. Liderler ve proje yöneticileri, veri erişimi ve kullanılabilirlik sınırlamalarının farkında olmalıdır. Daha küçük veri kümelerinde karar etkinliği bulmak genellikle zordur. Bazen işler ters gider, ancak verilerden çok şansa dayanır. Karmaşık ve sık olmayan kararlar için, bir kuruluşun kararları ölçmek için bir yaklaşım tanımlama konusunda yardıma ihtiyacı olabilir. Bu gibi durumlarda, teknolojik sınırlamalar bir çözümü engelleyebilir. Kuruluşların bu tür karar verme süreçlerini resmileştirmeleri gerekir ve yalnızca teknolojiyi kullanabilirler. Ayrıca, neyin eksik olabileceğini veya neyin mümkün olduğunun altını çizmeye değer.

Rezistans. DI'nin önemli bir parçası, karar verme sürecinde daha fazla şeffaflık, tutarlılık ve eğitim sağlamaktır. Karar vericilerin geleneksel kültürü, deneyimlerini veya içgüdülerini göz ardı ettiğini veya belirli gündemlerine aykırı olduğunu hissettiği için başlangıçta dirençli olacaktır. DI çabalarından sorumlu olanlar, DI'nin çabalarına nasıl fayda sağladığını ve bireyler ve kuruluşlar için daha iyi sonuçlara nasıl yol açtığını iletmelidir.

Liderler, net iletişim ve iyi tanımlanmış uygulama kapsamı yoluyla bu zorlukların ve sınırlamaların üstesinden gelebilir. Her yeni girişim büyüyebilir ve bir kuruluşun karar alma kültürünü geliştirebilir.

İpuçları ve faktörler

• Odaklanmış bir karar seçin. İş açısından kritik karar vermenin iyileştirilmesi gereken işlevlerde (ör. veriye dayalı, yapay zeka destekli) DI uygulayarak başlayın. Alternatifler, büyük karmaşık kararları veya otomasyon yoluyla ölçeklenebilen ve hızlandırılabilen kararları içerir.
  
• Sonuçlarla başlayın. Kuruluşunuzda bir veri akışı var, ancak bir karar modeli tasarlamak için yalnızca bu sonuçla ilgili verileri toplamalısınız. Erken setinize başladıktan sonra ek veriler ekleyin veya ek bilgilerin teorilerini test edin.

• Kararların haritasını çıkarın. Kararlarınızla ilgili varsayımları, düşünceleri, duyguları, endişeleri ve korkuları belgeleyin. Bunları üç ayda bir veya altı ayda bir gözden geçirin. Kuruluşunuzun karar verme gücünü artıracaktır.

• Her şeyi otomatikleştirmeyin. Özellikle karmaşık ve hassas kararlar söz konusu olduğunda insanlar gereklidir.

• Karar verme yetkisi olmalıdır. Bu kararın etki noktasına en yakın kişilere karar verme yetkisi verin. Sahiplik, etkili karar vermeyi teşvik edecektir.
  
• Yeni karar verme alışkanlıkları geliştirin. Karar vericilere, eleştirel düşünme, takas analizi, önyargıyı tanıma ve karşıt görüşleri dinleme gibi sistematik en iyi uygulamaları uygulamayı öğretin.

• Dar Çerçevelemeye Dikkat Edin. Chip ve Dan Heath'in "Decisive" (Decisive) adlı kitabında yazarlar, karar verme sürecini iyileştirmenin basit bir yolunun, çerçevenin kapsamını sınırlamaktan kaçınmak olduğunu açıklıyor. Bir karar nadiren sadece bir "evet" veya "hayır"dır. Her zaman birden fazla seçenek vardır, bu nedenle herhangi bir karar için en az üç tane hazır bulundurun.

Çözüm

Karar vericiler, karmaşık kararlar almak için sıklıkla daha fazla bilgiye, zamana ve deneyime ihtiyaç duyar. Bain tarafından yapılan bir araştırma, iş performansının kararların etkinliğiyle %95 oranında ilişkili olduğunu ortaya koydu. Karar zekası sistemleri, kararları açıklayarak ve gerekçelendirerek, geçmiş kararların geri bildirimlerinden öğrenerek ve karar etkinliğini artırmak için etkiyi karşılaştırarak etkinliği artırır.

Karar zekası, daha iyi kararlar vermenize yardımcı olabilecek çok önemli bir araçtır. DI, veri bilimi, yapay zeka ve insan uzmanlığını birleştirerek belirsizliği azaltmaya ve etkinliği artırmaya yardımcı olabilir. Bununla birlikte, DI'nin zorlukları ve sınırlamaları vardır. Bu risklerin farkında olmalı ve bunları azaltmak için adımlar atmalısınız.