БІЗНЕС-ІНТЕЛЕКТ

🔆 Штучний інтелект

➡️ Як ШІ-агенти перекроюють сферу ритейлу
Інструменти штучного інтелекту, що діють від імені споживачів, тихо, але рішуче змінюють баланс сил у ритейлі. Все частіше покупці ігнорують пошукові системи, сайти порівняння цін і навіть традиційні платформи електронної комерції. Натомість вони просять розмовних агентів, таких як ChatGPT або Perplexity, оцінити варіанти, узагальнити відгуки та визначити найкраще місце для покупки товару. Ба більше, деякі агенти вже здійснюють покупки. Ця зміна впливає не лише на звички покупців, а ставить під сумнів роль традиційних посередників і перерозподіляє вплив між ритейлерами та брендами. Про наслідки — у статті INSEAD Knowledge.

➡️ Як підготуватися до ШІ-майбутнього
Цифрові аборигени нині відходять на другий план, — пишуть експерти BCG. Сцена тепер належить компаніям, що ставлять штучний інтелект на перше місце: вони зростали з серверних розробок, інвестуючи щедро в технології та стримано — у людей. Такі AI-first компанії, як Mercor і Cursor, переписують правила гри для бізнес-успіху. І хоча більшість організацій не зможуть швидко перейти на AI-first модель, усі підприємства — навіть у виробництві та важкій промисловості — можуть підготуватися до майбутнього, де ШІ буде у центрі операцій.

➡️ Стрес-тестування ланцюга поставок за допомогою ШІ
Компанії по всьому світу намагаються пристосувати свої ланцюги поставок та операції до хаотичної торгової війни, розпаленої адміністрацією Трампа. Аби допомогти собі в цьому, деякі компанії розробили динамічну систему стрес-тестування. Вона використовує поєднання ШІ та людських експертів для виявлення вразливих місць у ланцюзі поставок, створення можливих сценаріїв і пошуку потенційних рішень. Цей підхід включає чотири етапи: картографування ланцюга поставок, збір інформації, розробка сценаріїв та створення плану пом’якшення наслідків. Як працює система стрес-тестування — у статті HBR.

📱 Аналітика, дані & BI

➡️ Дані, агенти та управління: чому архітектура підприємства потребує нового підходу
Швидка еволюція ШІ та технологій, орієнтованих на дані, змушує організації переосмислити структуру та управління своїми інформаційними активами. Підприємства все частіше переходять від архітектур, де дані належать і управляються бізнес-доменами, до моделей даних, орієнтованих на AI/ML, які вимагають масштабної міждоменної інтеграції. Виникають питання щодо того, чи сумісний цей перехід із традиційними практиками архітектури підприємства (EA). Відповідь ветерана технологічної галузі Діона Еусепі (Dion Eusepi): хоча існують певні суперечності, цей перехід не суперечить EA, а вимагає значної трансформації в тому, як працює EA.

➡️ Перетворення даних на інсайти: розумніший плейбук для середніх підприємств
Для багатьох середніх організацій перетворення необроблених даних у дієвий BI є досить складним завданням. Швидкі темпи технологічного прогресу в поєднанні зі все більш складними середовищами даних створюють значні перешкоди — особливо для тих, хто має обмежені ресурси для створення та підтримки власної інфраструктури управління даними та штучного інтелекту. Що робити і як витягувати з даних цінні інсайти — радить Кен Аммон (Ken Ammon), головний стратег компанії Diliko.

▶️ Аналітика в бізнесі: типи, моделі, рішення (відео)
«Аналітика сама себе не зробить. Треба робити перші кроки. Апетит приходить під час їжі. Тільки коли ми щось робимо, тоді з’являються можливості», — говорить Євген Пенцак, професор фінансів у kmbs. У відеоподкасті Radio kmbs він розповідає про бізнес-аналітику як основу ефективного управління, адаптивність аналітичних моделей, влив різноманітних факторів на ефективність компанії тощо.

#дані #аналітика #AI #BI

⏺Strategic Insights