С момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 года термины, такие как "выводы", "рассуждения" и "обучающие данные", стали часто встречаться в повседневных разговорах, подчеркивая глубокое влияние ИИ на нашу жизнь. Эти концепции, ранее ограниченные лабораториями компьютерных наук и технологическими конференциями, теперь обсуждаются в барах и на станциях метро.
Много написано — и будет продолжать писаться — о совершенствовании ИИ-агентов и помощников в принятии решений. Однако важно помнить, что, по крайней мере на ближайшей перспективе, ИИ предназначен для дополнения человеческого принятия решений, а не для его замены. Например, представьте себе менеджера по маркетингу продукта, который использует свой ИИ-инструмент для поиска "Какие сегменты клиентов имеют самый низкий индекс потребительской лояльности (NPS)?" После получения ответа она может задать уточняющие вопросы, такие как "Что, если мы сегментируем по географии?" и использовать эти данные для уточнения своей рекламной стратегии.
Смотря в будущее, мы можем прийти к моменту, когда генеральный директор сможет сказать ИИ: "Разработай стратегию продвижения на основе наших данных, лучших практик отрасли и выводов из нашего последнего запуска", что приведет к плану, сопоставимому с результативностью опытного менеджера по маркетингу продукта. В более отдаленном будущем ИИ может самостоятельно выявить необходимость в стратегии продвижения и инициировать процесс, функционируя как автономный директор по маркетингу (CMO).
Пока, до достижения искусственного общего интеллекта (AGI), люди останутся ключевыми фигурами в значительных процессах принятия решений. Хотя многие предполагают, что ИИ способен трансформировать нашу профессиональную жизнь, важно учитывать то, что он не изменит в ближайшее время: ценность хорошего человеческого принятия решений. Представьте, как ваша команда аналитиков, поддерживаемая ИИ-агентами, совместно работает над анализом новой стратегии продвижения. Как вы можете эффективно использовать эти данные? Вот некоторые проверенные стратегии, которые я рекомендую:
Перед анализом данных:
1. Установите ясные критерии: Определите критерии "за" и "против" до анализа данных. Люди часто меняют условия, например, говорят: "Мы так близки; я считаю, что еще год инвестиций даст результаты." Эта тенденция может привести к затяжным поискам невостребованных проектов. Чтобы этого избежать, заранее обозначьте конкретные критерии (например, "Мы продолжаем, если более 80% респондентов готовы заплатить 100 долларов за этот продукт"), чтобы сохранить объективность при анализе данных.
Во время анализа данных:
2. Индивидуальное документирование: Перед обсуждением выводов дайте всем принимающим решения самостоятельно зафиксировать свои мысли. Это предотвратит групповую мысль, когда доминирующие мнения подавляют обоснованные опасения. Публикация письменных замечаний после этого поможет провести всестороннее обсуждение, в котором будет учтен разнообразный опыт. Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с исследованиями Конформity Аш.
При принятии решения:
3. Обсуждайте посреднические суждения: Понимайте, что каждое значительное решение состоит из меньших решений. Когнитивный ученый Даниэль Канеман подчеркивает, что эти меньшие аспекты, такие как сравнительный анализ затрат и ожидаемая точность, влияют на общее решение. Явно обозначайте их в ходе обсуждений для повышения качества принятия решений.
4. Документируйте обоснование: Зафиксируйте рассуждения за решениями — например, "Мы ожидаем 20% сокращения затрат и стабильное удовлетворение клиентов через девять месяцев", чтобы обеспечить возможность честной переоценки в будущем. Это создаст цикл обратной связи, основанный на данных, который поможет прояснить, какие стратегии сработали, а какие нет, различая профессиональные навыки и удачу.
5. Установите критерии для остановки: Подобно вашим начальным критериям принятия решения, определите метрики, которые укажут на то, что проект не обеспечивает достатительных результатов для продолжения. Например, "Если более 50% пользователей просят связаться с человеком после взаимодействия с нашим чат-ботом более минуты, проект следует пересмотреть." Этот превентивный анализ поможет поддерживать интеллектуальную честность и обеспечит беспристрастную оценку жизнеспособности проекта.
Хотя этот процесс может показаться трудоемким, эти практики быстро станут привычными для вашей команды. Затраченное время приносит значительную отдачу, гарантируя, что все идеи будут высказаны, а риски управляемыми, позволяя учиться как на успехах, так и на неудачах.
Пока люди участвуют в принятии решений на основе данных наряду с ИИ-агентами, освоение взаимодействия человеческой интуиции и анализа, созданного ИИ, останется жизненно важным, особенно в условиях когнитивных искажений.
Рейтинг
