当今的商业环境可以说比以往任何时候都更具竞争性和复杂性：客户期望空前高涨，企业的任务是满足（或超越）这些需求，同时创造新产品和体验，为消费者提供更多价值。与此同时，许多组织资源紧张，面临预算限制，并应对供应链延迟等始终存在的业务挑战。
企业及其成功取决于他们每天做出的决策的总和。这些决定（坏的或好的）具有累积效应，并且往往比它们看起来或被处理的更相关。为了跟上这个要求苛刻且不断变化的环境，企业需要能够快速做出决策，许多企业已经转向人工智能驱动的解决方案来做到这一点。这种敏捷性对于保持运营效率、分配资源、管理风险和支持持续创新至关重要。与此同时，人工智能的日益普及加剧了人类决策的挑战。
当组织在没有充分了解背景以及决策将如何影响业务的其他方面的情况下做出决策（利用人工智能或其他方式）时，就会出现问题。虽然速度是决策的一个重要因素，但了解背景也是最重要的，尽管说起来容易做起来难。这就引出了一个问题：企业如何才能做出快速且明智的决策？
一切都始于数据。企业敏锐地意识到数据在其成功中发挥的关键作用，但许多企业仍然难以通过有效的决策将其转化为业务价值。这很大程度上是因为良好的决策需要上下文，不幸的是，数据并不带有理解和完整的上下文。因此，纯粹基于共享数据（无上下文）做出决策是不精确和不准确的。
下面，我们将探讨是什么阻碍了组织在该领域实现价值，以及他们如何能够做出更好、更快的业务决策。
全面了解情况
西门子前首席执行官海因里希·冯·皮耶尔（Heinrich von Pierer）有句名言：“如果西门子只知道西门子所知道的，那么我们的数字会更好”，这强调了组织利用其集体知识和技能的能力的重要性。知识就是力量，做出正确的决策取决于对业务各个部分的全面了解，包括不同方面如何协同工作并相互影响。但由于来自如此多不同的系统、应用程序、人员和流程的大量数据，获得这种理解是一项艰巨的任务。
缺乏共享知识往往会导致许多不良情况：组织决策太慢，导致错失机会；决策是在孤岛中做出的，没有考虑涓滴效应，导致业务成果不佳；或者决策的制定方式不精确且不可重复。
在某些情况下，当公司不加区别地将技术应用于不同的用例并期望它自动解决其业务问题时，人工智能 (AI) 可能会进一步加剧这些挑战。当人工智能驱动的聊天机器人和代理是孤立构建的，而没有做出正确决策所需的上下文和可见性时，这种情况很可能会发生。
在企业中实现快速、明智的业务决策
无论公司的目标是提高客户满意度、增加收入还是降低成本，都没有单一的驱动因素可以实现这些结果。相反，良好决策的累积效应将产生积极的业务成果。
这一切都始于利用一个平易近人、可扩展的平台，该平台允许公司捕获其集体知识，以便人类和人工智能系统都可以对其进行推理并做出更好的决策。知识图日益成为组织揭示数据中上下文的基本工具。
这在实际操作中看起来是什么样的？想象一下，一家零售商想知道进入夏季应该订购多少件 T 恤。必须考虑多种高度复杂的因素才能做出最佳决策：成本、时间安排、过去的需求、预测的需求、供应链突发事件、营销和广告如何影响需求、实体店的物理空间限制等等。我们可以对所有这些方面以及使用知识图提供的共享上下文之间的关系进行推理。
这种共享的环境允许人类和人工智能协作解决复杂的决策。知识图可以快速分析所有这些因素，从本质上将不同来源的数据转化为与整个业务相关的概念和逻辑。由于数据不需要在不同系统之间移动，知识图就可以捕获这些信息，因此企业可以更快地做出决策。
在当今竞争激烈的环境中，组织不能做出不明智的业务决策，而速度就是游戏的名称。知识图谱是释放生成式人工智能的力量以做出更好、更明智的业务决策的关键缺失要素。
