Decision Intelligence vs. Artificial Intelligence

Wenn Begriffe ähnlich klingen, kommt man leicht in Erklärungsnot. Decision Intelligence (DI) und Artificial Intelligence (AI, dt. KI) zum Beispiel werden oft sinngleich verwendet. Dabei handelt es sich bei DI um ein wichtiges Tool aus dem großen Werkzeugkasten der Künstlichen Intelligenz: die kommerzielle Anwendung von Artificial Intelligence für Entscheidungsfindungsprozesse im Unternehmen.

KI ist ein alter Traum, DI ein junges Business-Tool  

Die Idee einer denkenden Maschine, einer künstlichen Intelligenz, hat die Menschen schon in der Antike fasziniert. Sie geisterte Jahrhunderte lang durch die Literatur (Gullivers Reisen, Der Zauberer von Oz) und die Wissenschaften, aber der erste, der das Potenzial der KI tiefer erkundete, war Alan Turing, der 1950 darüber einen aufsehenerregenden Aufsatz schrieb: „Computing Machinery and Intelligence“. Der KI-Fortschritt, den die Welt seit den 2010er Jahren erlebt, fußt auf der Kombination aus massiven Datenmengen und einer leistungsfähigen Rechenpower. Dadurch können Erkenntnisse schneller generiert werden, als es Menschen je möglich wäre.   

Aber die Krone der menschlichen Intelligenz, aus Informationen Schlüsse zu ziehen, um vernünftige und kluge Handlungen auszulösen, war lange schwer zu simulieren, geschweige denn zu ersetzen. Die junge Disziplin Decision Intelligence nutzt die Stärken von KI-basierten Analysen und anderen fortschrittlichen Technologien, um basierend auf vorhandenen Daten auch Entscheidungen zu treffen. Insofern ist der Einsatzbereich von DI fokussierter als jener der Künstlichen Intelligenz. Während die KI in allen Lebensbereichen zu finden ist, unterstützt die Decision Intelligence (bisher) vornehmlich geschäftliche Entscheidungen in Unternehmen. DI ist so gesehen das kommerzielle Werkzeug der KI, das Business-Tool für den Geschäftserfolg. 

Was sind die Vorteile von Decision Intelligence? 

Entscheidungen basieren auf dem Verständnis zwischen Aktionen und Resultaten. Allerdings gibt es große Unterschiede zwischen menschlicher und technologiegestützter Entscheidungsfindung. Menschen wollen zwar rational handeln, können es aber nicht, weil ihnen bei der Aufnahme und Verarbeitung von Informationen natürliche Grenzen gesetzt sind. Künstliche Intelligenz wiederum ist objektiv und nicht anfällig für emotionale Einflüsse. Decision Intelligence nutzt eine Kombination von Methoden (Decision Mapping, Entscheidungstheorien etc.) und Technologien (maschinelles Lernen, Automatisierung etc.), um auf der Basis von Daten die Entscheidungen in Unternehmen zu unterstützen und zu verbessern. DI beinhaltet die kontinuierliche Bewertung von Entscheidungsergebnissen und deren Optimierung durch ein Feedbacksystem. Und sie macht die Absicht von Business Intelligence – fundiertere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen – im gesamten Unternehmen zugänglich.

Die Vorteile von Decision-Intelligence-Tools auf einen Blick: 

• Schnellere Entscheidungen 
• Keine Logikfehler 
• Datengestützte Entscheidungen 
• Multiple Problemlösungsfähigkeit 
• Nicht emotionsgebunden 
• Unterstützt das Technik-Team 
• Schätzt übergeordnete Ziele ein

Wie arbeiten Menschen und Maschinen bei DI zusammen? 

Es gibt drei Level, auf denen Decision Intelligence die Geschäftsentscheidungen unterstützen kann. 

• Decision Support: Unterstütze Entscheidungen sind die erste Stufe, bei der Maschinen grundlegende Werkzeuge, wie Analysen und Datenexploration, zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung bereitstellen. Die Entscheidungen selbst werden ausschließlich von Menschen getroffen. 
• Decision Augmentation: In der zweiten Ebene spielen Maschinen eine proaktivere Rolle im Entscheidungsprozess. Sie analysieren die Daten und erstellen Empfehlungen und Vorhersagen, die von menschlichen Entscheidungsträgern überprüft und bestätigt oder in Zusammenarbeit mit der Maschine geändert werden. 
• Decision Automation: Die dritte Stufe ist die Entscheidungsautomatisierung, die die menschliche Beteiligung am Entscheidungsprozess weiter reduziert. Auf dieser Stufe übernehmen Maschinen sowohl die Entscheidung als auch die Ausführung selbständig. Der Mensch behält den Überblick, überwacht die Risiken und alle ungewöhnlichen Aktivitäten und überprüft regelmäßig die Ergebnisse, um das System zu verbessern.