5 min lesing

Beslutningsintelligens: den nye æraen med kunstig intelligens

AI & ML

BI og dataanalyse

Trender

Oppsummer artikkelen med AI

Vi lever i en verden med raske endringer der beslutningstaking får stadig større betydning og kommersiell betydning. Data og informasjon er verdifulle ressurser som enten kan bidra til den generelle forretningssuksessen eller føre til betydelige kommersielle tap. Men hva om digitale teknologier kan bidra til beslutningstaking, slik at folk blir bedre informert og tryggere på å nå strategiske eller operasjonelle mål? Beslutningsintelligens kommer på banen for presise, innsiktsbaserte og tidsriktige beslutninger.

Hvorfor er beslutningsinformasjon viktig?

Intelligente beslutningsteknologieroppmuntre bedrifter til å brukeKunstig intelligens (AI) ellerMaskinlæring(ML) for å omdanne ustrukturert informasjon til nøyaktig, rask og gjennomførbar beslutningsinnsikt. Det innebærer ulike metoder (beslutningsteorier eller beslutningskartlegging) og teknologier (ML og automatisering) for å koble data med resultater. Til slutt fører dette til optimal kommersiell suksess siden det ser ut til å være en direkte sammenheng mellom beslutningseffektivitet og økonomisk atferd. Selskapet som overholder disse vilkårene, har en klar forretningsvisjon der alle avdelinger og kontorer er mer informert om resultatene av hendelsene.Gartner-analytikereerklært DI som en av de mest imponerende teknologitrendene for 2022. Noen tall nedenfor taler til fordel for betydningen av DI i beslutningstaking, og fremhever dens bemerkelsesverdige potensial:

S&P 500-selskaper kaster bort omtrent $250 millioner per årpå grunn av dårlig beslutningstaking;
McKinsey rapporterer at72% av ledere tatt oppat dårlige beslutninger tas like ofte som gode;
IDC spår atat selskaper som nekter å implementere DI, vil få de samme konsekvensene som om de nekter å gå online.

Hvordan er beslutningsetterretning forskjellig fra kunstig intelligens?

Artificial intelligence is a theory and practice that allows machines to perform tasks and operations that only humans can usually handle (e.g. language processing or visual perception). Decision intelligence, in its turn, is a commercial application of AI decision-making, allowing companies and businesses to take full advantage of data-driven decisions in the commercial sphere.

DI always carries a commercial connotation, focusing on figures and statistics. For instance, when planning to expand the market share, launch new products, or even hire new employees, we imply DI to assist us. Considering the abstract situation, let’s suppose that AI has developed an algorithm that predicts the demand for a specific product in marketing. Finally, it becomes DI once the marketing team implements that same specific product decision created on the base of an AI-powered prediction. Hence, artificial intelligence decision-making is a phenomenon that serves as a peculiar template for DI commercially-inclined actions.

Beslutningsetterretning vs. forretningsetterretning

Nå har vi forstått hvordan AI og DI henger sammen. Men det er fortsatt en annen definisjon av DI som må forklares. La oss avklare hvaBusiness Intelligence (BI)er og lære om hovedtrekkene som er forskjellige fra DI.

Business Intelligence er en bred definisjon som forener forretningsanalyse,datavisualisering, datautvinning, dataverktøy og -infrastruktur og annen praksis for å støtte beslutningstaking.

One of BI’s important features is filtering data to extract insights. Decision intelligence goes further since it creates an impactful interconnection of technical performance and business objectives to create driving-forward decisions. Business Intelligence helps to prepare the foundation for DI-based decision-making, analyzing, visualizing, and extracting insights using such tools as Tableau, Power BI, and others.

For å oppsummere kan beslutningsinformasjon illustreres som en kombinasjon avdatavitenskap, overordnet ledelse og forretningsinformasjon. Den trekker ut informasjonen som samles inn av interessenter, ledere og administrerende direktører, og kanaliserer denne strukturerte strømmen i retning av å ta datadrevne beslutninger.

Hvordan muliggjør beslutningsinformasjon beslutningstaking?

Eksperter definerer tre typer av hvordan DI kan bidra i beslutningsprosessen. De avhenger av graden av autonomi og graden av menneskelig innblanding i prosessen.

Det første nivået er beslutningsstøtte, som omfatter maskinell logikk og hjelpeverktøy som analyser, varsler og datautforskning. Samtidig tar mennesker beslutninger helt alene på dette nivået.

Beslutningsforsterkning er det andre nivået der maskiner spiller en mer proaktiv og viktig rolle. De analyserer og evaluerer data og genererer anbefalinger og prediksjoner mens ansvarlige personer gjennomgår og validerer dem. Mennesker kan umiddelbart godta forslaget eller samarbeide med en maskin for å endre og forbedre det.

Det tredje nivået innebærer beslutningsautomatisering, som i betydelig grad reduserer menneskers involvering i den totale delegeringen av oppgaver til maskiner. Enheter bruker automatisk regler, instruksjoner og AI-baserte prediksjoner, mens mennesker fungerer som veiledere på høyt nivå som overvåker risikoene og er klare til å gjennomgå resultatene.

Det er verdt å nevne at denne tre-nivåmodellen ikke er rigid og har mulighet til å endres. Dessuten krever noen beslutninger ikke forsterkning eller automatisering siden de er sjeldne og følsomme, og mennesker takler dem på en bedre måte. Ikke desto mindre inkluderer en effektiv DI-modell tre nivåer med muligheten til å nedgradere eller heve automatiseringsnivået for å passe til noen spesielle behov.

Hva er komponentene i beslutningsinformasjon?

Beslutningsintelligens kombinerer teknologier (f.eks. AI og prosessautomatisering, maskinlæring osv.) for å oppnå økonomisk fornuftige beslutninger. Kunstig intelligens og maskinlæring er ment å samle inn data og gi strukturert informasjon for å få innsikt, men de håndterer ikke utførelsen og resultatene av beslutningene. Samtidig er apper for forretningsprosesser (f.eks. robotisert prosessautomatisering, prosessutvinning og prosessoppdagelse) oppgavefokuserte, noe som betyr at de utfører jobber feilfritt, men ikke bidrar til beslutningseffektivitet.

Beslutningsintelligens forener kunstig intelligens, prosessautomatisering og maskinlæring, og kobler data med beslutninger og resultater. Den gir innsikt basert på bearbeidet informasjon, bruker den til å treffe riktige beslutninger og gir tilbakemelding ved å kontrollere beslutningenes effektivitet.

En vanlig DI-teknologi inneholder vanligvis:

systemanbefalingens forklaring og begrunnelse;
tilbakemelding på tidligere beslutninger (begrunnelse for å godta eller avvise en anbefaling);
sammenligning av faktiske og planlagte virkninger.

Hvilken forretningseffekt kan du forvente av beslutningsinformasjon?

Stadig flere internasjonale merkevarer på ulike områder tar i bruk DI-teknologier.Googleåpnet en avdeling med 17 000 ansatte som håndterer DI i 2018. På samme måte,Alibabaopprettet et Decision Intelligence Lab for å redusere kostnadene og forbedre effektiviteten innen dataanalyse, kapitalordning, innholdsprosess, lagerprising og aktivaallokering i 2018.

Today many companies face issues with the absence of Artificial Intelligence solutions, hence they do not have relevant business scaling and digital transformation instruments in e-commerce. Decision intelligence, on the contrary, eliminates those difficulties and gives companies the capacity to achieve the expected business impact.

Gartner forecasts that 33% of organizations will assign DI analysts by 2023. As a result, more and more entrepreneurs are looking for a broad overview of what decision intelligence is to benefit from innovative technology in search of a profitable and payback solution. Considering our company, Innowise keeps pace with delivering DI and BI solutions of any complexity and scope and is ready to offer a business solution that streamlines workflows and boosts sales.

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 06. mai 2025

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så vil vi kontakte deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Firma

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil opptil 2MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt, godtar du at vi kan kontakte deg via talesamtaler, SMS og meldingsapper. Samtale-, meldings- og datakostnader kan påløpe.

Du kan også sende oss forespørselen din
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi kontakte deg for å diskutere prosjektbehovene dine og signere en NDA for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, vil teamet vårt utarbeide et prosjektforslag med omfang av arbeid, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi vil arrangere et møte med deg for å diskutere tilbudet og fastsette detaljene.

Til slutt vil vi signere en kontrakt og starte arbeidet med prosjektet ditt umiddelbart.

Relatert innhold

Blogg

Forretningsideer for helsevesenet: lønnsomme medisinske forretningsmuligheter for nystartede selskaper

Forretningsideer for helsevesenet: 15 lønnsomme muligheter for leger, studenter og digitale helseentreprenører.

Anastasiya Dziemieszkiewicz

Apr 17, 2026

Blogg

Hvorfor AI-kredittscoring utkonkurrerer tradisjonelle modeller: Forutsi virkeligheten, ikke historien

En omfattende veiledning om hvordan AI-kredittscoring fungerer, hvordan den reduserer kredittap og kostnadene ved å bygge en tilpasset risikomodell.

Siarhei Sukhadolski

Apr 10, 2026

Blogg

AI-trender 2026: de siste fremskrittene, innovasjonene og framtidsutsiktene

Generativ AI, agenter, edge-enheter - her er hva som er virkelig i 2026, og hva som dør etter demoen.

Philip Tikhanovich

Apr 1, 2026

Blogg

Energistyringssystemer: hvordan de bidrar til effektivitet og pålitelighet innen vindkraft

Lønnsomme strategier for energistyringssystemer for bedre prognoser og prediktivt vedlikehold.

Dmitry Nazarevich

Mar 13, 2026

Blogg

Hvordan dataanalyse forbedrer effektiviteten og påliteligheten i kraftverk

Beste praksis, casestudier og ekspertinnsikt om svært effektiv energidataanalyse.

Dmitry Nazarevich

Mar 12, 2026

Blogg

Frontier Deployment Engineer: det manglende leddet i bedriftens AI-integrasjon

Et dypdykk i rollen som Frontier Deployment Engineer og hvordan FDE-er forvandler eksperimentelle AI-piloter til sikre, målbare og skalerbare AI-produksjonssystemer.

Dmitry Nazarevich

Mar 11, 2026

Blogg

Utvikling av smarthus-apper: fra konsept til følgesvenn i hjemmet

En gjennomgående guide til hvordan du utvikler en smarthus-app som brukerne vil holde fast ved.

Dmitry Nazarevich

Feb 25, 2026

Blogg

Hva er en RAG-chatbot? Fordeler, bruksområder og hvordan du implementerer en

Få klarhet i hva en RAG-chatbot er, hvilke bruksområder det lønner seg å bruke den i, og hvilke byggetrinn som sikrer at svarene er knyttet til kilder og tilgangsregler.

Artsiom Kozak

Feb 25, 2026

Blogg