Взгляните на свой рабочий стол — у вас, вероятно, есть смартфон, носимое устройство, способ отсчитывать время и компьютер, который отслеживает, какие веб-сайты вы посещаете. Возможно, вы только что приняли участие в опросе сотрудников или ответили на несколько вопросов о вашем опыте работы с магазином или услугой. Кажется, что куда бы вы ни посмотрели в деловом мире, данные собираются и анализируются.

Сегодня нам доступно огромное количество цифр и данных. Эти данные собираются круглосуточно способами, о которых мы даже не догадываемся. Все больше и больше организаций используют данные для принятия бизнес-решений по любым вопросам, от найма и увольнения до конфигурации офиса. Можно легко попасть в ловушку использования алгоритмов и данных для решения всех проблем вашей организации. Однако цифры часто не отражают всей картины и могут оставить пробелы в процессе принятия решений. Это то, что Кэти О’Нил исследовала в своей книге Оружие математического разрушения: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии. На самом деле мы вместе сделали часовой подкаст, который вы также можете посмотреть.

Рассмотрим историю из книги Кэти о школьном округе, который запустил алгоритм для выявления 200 учителей с самой низкой успеваемостью, которых затем уволили. Один из преподавателей был особенно шокирован — она нравилась администраторам и ученикам и неизменно получала отличные отзывы. Почему она была отмечена как одна из худших учителей? Оказывается, многие ученики этого учителя перешли из школы, где учителя жульничали на стандартных тестах, чтобы завысить баллы и улучшить собственную статистику. Когда ученики перешли в новую школу, где учителя не завышали оценки, оказалось, что их успеваемость упала, что негативно отразилось на уволенном учителе. В данном случае данные не рассказывали всей истории, и хорошего учителя из-за этого уволили.

Нет сомнений в том, что данные и алгоритмы играют важную роль на современном рабочем месте, но мы не должны забывать о человеческом компоненте наших решений. Мы не можем полагаться на алгоритмы, чтобы слепо принимать все наши решения. Вместо этого мы должны предложить некоторый человеческий надзор, чтобы убедиться, что все действительно правильно.

Добавление точки зрения человека может показаться нелогичным, особенно когда кажется, что общий толчок направлен на машинное обучение и автоматизацию всего, насколько это возможно. Однако привлечение людей не означает, что работу нужно выполнять дважды или что алгоритм неэффективен. Чтобы добавить человеческое прикосновение, многого не требуется. Простой обзор результатов может иметь большое значение и позволяет людям дважды проверить работу данных. В случае со школьным округом, человеческая проверка учителей с самой низкой успеваемостью по сравнению с их учениками, вероятно, показала бы, что рассматриваемый учитель на самом деле не входил в список. Аналогичным образом это можно сделать с данными о повышениях, удовлетворенности клиентов, использовании технологий или почти о чем-то еще. Просто взгляните на окончательные результаты, чтобы убедиться, что они соответствуют тому, что решил бы человек. Если есть доказательства, которые противоречат рассматриваемым данным, возможно, пришло время переосмыслить алгоритм или запустить данные вручную.

Ключ к успешному сочетанию человеческой природы и данных заключается в том, чтобы не слишком сильно опираться ни на одну из сторон. В то время как данные и алгоритмы могут быть слишком строгими и не видеть всей картины, люди могут быть слишком эмоциональными и не учитывать цифры, стоящие за решением. Использование алгоритмов с последующим просмотром результатов или даже прогоном данных рядом людей может устранить ошибки с обеих сторон и помочь обеспечить рациональное и точное решение.

В современном мире, управляемом данными, алгоритмы повсюду. Они могут быть невероятно полезными при принятии бизнес-решений, но не попадайтесь в ловушку, позволяя данным указывать вам, как все делать. Смотрите это видео для получения дополнительной информации.

Джейкоб Морган — автор бестселлеров, оратор и футурист. В его новой книге Преимущество опыта сотрудников (Wiley) анализируется более 250 глобальных организаций, чтобы понять, как создать место, где люди искренне хотят работать. Посетите TheFutureOrganization, получите его серию бесплатных обучающих программ, чтобы создать эффективный опыт для сотрудников, или станьте участником нового Facebook Community The Future If… и присоединяйтесь к обсуждению.