可以说，当今的商业环境比以往任何时候都更具竞争力和复杂性：客户期望处于历史最高水平，企业的任务是满足（或超过）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，与预算限制作斗争，并应对供应链延迟等始终存在的业务挑战。

企业及其成功是由他们每天做出的决策的总和来定义的。这些决定（坏或好）具有累积效应，并且通常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发展的环境，企业需要能够快速做出决策，许多企业已经转向 AI 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。同时，AI 的日益普及夸大了人类决策的挑战。

当组织在没有深入了解上下文以及它们将如何影响业务的其他方面的情况下做出决策（利用 AI 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，但拥有上下文是最重要的，尽管说起来容易做起来难。这就引出了一个问题：企业如何做出快速和明智的决策？

这一切都始于数据。企业敏锐地意识到数据在其成功中发挥的关键作用，但许多企业仍在努力通过有效的决策将其转化为商业价值。这主要是因为良好的决策需要背景，而不幸的是，数据并不能带来理解和完整的背景。因此，仅根据共享数据 （sans context） 做出决策是不精确和不准确的。

下面，我们将探讨阻碍组织在这一领域实现价值的因素，以及他们如何做出更好、更快的业务决策。

全面了解

西门子前首席执行官海因里希·冯·皮勒 （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”，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的每个部分的全面了解，包括不同方面如何协同工作并相互影响。但是，由于来自如此多的不同系统、应用程序、人员和流程提供了如此多的数据，因此要获得这种理解是一项艰巨的任务。

这种缺乏共享知识通常会导致许多不良情况：组织做出决策太慢，导致错失机会;决策是在孤岛中做出的，没有考虑涓滴效应，导致糟糕的业务成果;或者决策以不精确且不可重复的方式做出。

在某些情况下，当公司不加选择地将人工智能 （AI） 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 AI 驱动的聊天机器人和代理是孤立构建的，而没有做出明智决策所需的上下文和可见性时，这种情况可能会发生。

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，该平台使公司能够捕获其集体知识，以便人类和 AI 系统都可以对其进行推理并做出更好的决策。知识图谱正日益成为组织揭示其数据中上下文的基础工具。

这在实际应用中是什么样子的？想象一下，一家零售商想知道在进入夏季时应该订购多少件 T 恤。要做出最佳决策，必须考虑许多高度复杂的因素：成本、时间、过去的需求、预测的需求、供应链意外事件、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谱提供的共享上下文之间的关系进行推理。

这种共享上下文允许人类和 AI 协作解决复杂的决策。知识图谱可以快速分析所有这些因素，从根本上将来自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，知识图谱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 AI 的力量以做出更好、更明智的业务决策的关键缺失要素。