Как вы можете работать с роботами, чтобы улучшить процесс принятия решений?

В современном мире организации стремятся интегрировать цифровые процессы, такие как искусственный интеллект, в существующие. За последние пять лет посещаемость веб-сайтов, посвященных ИИ, увеличилась в 2,5 раза, машинному обучению — в 7,5 раз, а науке о данных — в 10 раз[1] — доказательство того, что в цифровое принятие решений вкладываются время и деньги.

Остается основной страх — что наши рабочие места, навыки и автономия устареют. Естественно, наша реакция на это — оборонительная. Это вызвало бинарную дискуссию — люди против роботов. Одно или другое.

Однако необходимо уделить больше внимания раскрытию преимуществ инклюзивного подхода, объединяющего людей и роботов в одну команду, принимающую решения. Хорошая новость для нас, по крайней мере, на ближайшие несколько десятилетий, заключается в том, что человеческий вклад по-прежнему необходим, и вот почему.

Разные решения требуют разных навыков

Легко увидеть, как роботы продают себя как лиц, принимающих решения. Цифровая модель системы для принятия решения о курсе действий является более точной, быстрой и последовательной по сравнению с человеком (см. рис. 1). Поэтому роботов лучше всего применять в ситуациях, требующих частых и быстрых решений из простого диапазона вариантов.

Их набор навыков выходит за рамки автоматизации задач, которые люди уже выполняют сегодня. Роботы имеют преимущество при принятии сложных решений, требующих анализа больших объемов данных, потому что они могут извлечь информацию, которую люди раньше не могли извлечь.

Люди лучше всего работают в ситуациях, когда данных меньше, если решения принимаются нечасто или если вы хотите знать, почему было принято решение. Они также играют важную роль в структурировании сложных проблем в управляемые части для решения людьми или роботами.

Рисунок 1: Сравнение людей и роботов по навыкам принятия решений

Мы не должны рассматривать людей и машины как взаимоисключающие вещи. Вместо этого каждый может внести свой вклад в решение одной и той же проблемы. Рекомендации гибридных команд также выиграют от различий во взглядах. Люди, принимающие решения, отличаются от подходов, управляемых роботами, из-за:

1. Данные. Машина будет использовать только те количественные входные данные, которые имеются в ее потоке данных. Люди регулярно передают качественную, неструктурированную информацию, которую машина не обнаружит; и

2. Анализ. Робот и человек будут анализировать одинаковую информацию по-разному. Каждый подход может дать точные рекомендации по одной и той же проблеме, и часто ни один из них существенно не лучше другого.

Объединение обеих точек зрения в одном и том же решении разнообразит процесс, в результате чего сумма частей будет более эффективной, чем любой отдельный член. Это версия «мудрости толпы». Чем больше разница в подходах, при условии, что каждый подход имеет предсказательную силу, тем лучше процесс принятия решений.

Гибриды человека и робота уже улучшают системы принятия решений

До сих пор предприятия полагались на экспертов-людей для принятия сложных решений. Обычно индивидуалисты в своей области, они сочетали быстрый интеллект с интуицией, основанной на многолетнем опыте. Но эта позиция уже находится под угрозой в таких отраслях, как финансы, где обилие данных и постоянное давление с целью выявления прибыльных инвестиционных стратегий привели к количественному наложению на большинство решений. Этот гибридный подход, в котором навыки человека и робота сочетаются наиболее взаимодополняющим образом, превосходит традиционный индивидуальный подход.

На спортивной арене судьи по теннису полагаются на людей, чтобы быстро принять решение о том, находился ли мяч на корте или за его пределами. Но когда дело доходит до самых сложных решений, в шагах Hawkeye (рис. 2) робот принимает решения дольше, но делает это с большей точностью.

Другие гибридные команды используют обратный процесс, когда робот автоматизирует большинство решений, а человек вмешивается в сложных случаях. Например, страховые компании используют роботов для отслеживания заявлений о мошеннической деятельности, которые отмечают отклонения от типичных моделей, которые может расследовать человек. Эта гибридная команда сочетает в себе скорость и точность. Робот быстро обрабатывает большинство заявок, используя простые правила. Однако человек может структурировать специальные расследования и раскрывать дополнительную информацию, чтобы решить, является ли страховое требование поддельным.

Рисунок 2: Hawkeye используется на центральном корте теннисного клуба Wimbledon Lawn.

Эксперты-люди: больше не бомбардиры, а тренеры команд

Чтобы оставаться актуальными, экспертам необходимо адаптировать свои процессы принятия решений, чтобы наилучшим образом использовать сильные стороны роботов и людей. В гибридном мире человек-эксперт остается неотъемлемой частью процесса принятия решений, но его роль смещается с бомбардира на тренера команды. Они создают лучшие команды игроков-людей и роботов, цель которых - дать превосходные рекомендации по принятию решений, выполняя несколько задач:

· Создание игроков с нуля в академиях развития

· Постоянное совершенствование игроков на тренировочной площадке

· Понимание сильных и слабых сторон каждого игрока, чтобы сгруппировать игроков в их лучшие схемы

· Определение того, когда игрок не в форме или травмирован, и его нужно перевести на скамейку запасных

· Обеспечение соблюдения общих стандартов производительности и поведения

· Используя свои лучшие суждения, чтобы направлять тактическое и стратегическое направление команд

Алекс Фергюсон однажды сказал: Возможно, самый важный элемент любого мероприятия — это вдохновить группу людей на то, чтобы они работали с максимальной отдачей. Лучшие учителя – это невоспетые герои и героини любого общества[2]. Возможно, представление о том, что тренер добивается меньшей славы, чем звездный игрок, несмотря на решающую роль в успехе команды, может измениться, когда гибридные команды начнут превосходить экспертов-одиночек.

Переход от принятия решений человеком к автономным системам займет десятилетия. Но на данный момент организации, которые разблокируют гибридные команды принятия решений, станут лидерами рынка.

[1] Источник: Google Trends, дата обращения 19.11.2018.

[2] Алекс Фергюсон, ведущий: уроки жизни и мои годы в Манчестер Юнайтед