Как привлечь заинтересованных лиц с помощью автоматизированного принятия решений
Автор: Джон Ивуозор Опубликовано 12 мая 2023 г. 0 комментариев
Автоматизированное принятие решений преобразует способ принятия решений организациями — если вы сможете привлечь заинтересованных лиц.
Вот несколько советов
Влияние автоматизации в настоящее время невозможно переоценить — от помощи 90% работников в улучшении их трудовой жизни до снижения потребности в ручном труде и затрат для организаций.
Этот эффект нашел свое отражение в области принятия Это больше не ошибка в вашей библиотеке телефонных номеров. Мы даже обновляем наш список телефонных номеров еженедельно! База: Мы основываемся на этих списках, размещенных на веб-сайте, на базовых Список пользователей базы данных Telegram данных и решениях из OH vol um. Поскольку мы фильтруем записи с помощью профессионалов, вот почему мы получаем стопроцентно правильные эффекты в нашей библиотеке широкого спектра мобильных телефонов Полная, но актуальная до августа 2024 года Наша библиотека номеров телефонов включает многодневное и ночное руководство. решений, что привело к автоматизированному принятию решений — процессу использования алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с данными, бизнес-правилами и критериями для принятия более эффективных решений в реальном времени. Он следует интеллектуальному подходу, помогающему организациям оптимизировать и оптимизировать свои процессы, а также повышать их общую эффективность и производительность.
Несмотря на то, что 80% руководителей
Tподдерживают идею о том, что автоматизацию можно применять к любому бизнес-решению, для заинтересованных лиц ситуация иная. Существует ряд реальных проблем — безопасность, конфиденциальность, затраты, этика, сбой системы и т. д. Эти факторы могут заставить любого заинтересованного лица колебаться перед принятием автоматизированного принятия решений.
Распространенные проблемы, связанные с принятием автоматизированного принятия решений
Заинтересованные стороны в значительной степени ответственны за влияние на сложные бизнес-процессы, поскольку каждый значительный результат влияет на их участие.
Реализация перехода на системы
ИИ в некоторой степени подразумевает изменение полномочий по принятию решений. Это то, чего они боятся, наряду с проблемами, связанными с защитой данных, этикой и другими. Но это не то, что вам нужно. Мы хотим заверить их, что они принимают активное участие (т. е. человеческое вмешательство) в этом процессе, укрепить в них эту уверенность и завоевать их доверие.
Демонстрация ценности автоматизированного принятия решений
«Человеку свойственно ошибаться». Мы, как люди, имеем эту естественную склонность совершать ошибки, и некоторые из них происходят из-за эмоциональной предвзятости. Как бы это ни было необходимо, это может привести к непоследовательным близоруким решениям, которые приводят к непреднамеренным ошибкам.
Усталость от принятия решений — еще один момент, который следует учитывать. Представьте себе, что вам приходится принимать множество решений до такой степени, что вы морально истощаетесь и начинаете принимать плохие решения. Хуже того, сторона, которая должна принимать решения, недоступна, что приводит к нагрузке на рабочий процесс и замедлению бизнес-процессов.
Первый шаг к завоеванию заинтересованных сторон — показать им эти проблемы и важность
автоматизации, особенно для рутинных вопросов, требующих повторяющихся решений. Автоматизируя рутинные решения, сотрудники могут сосредоточиться на задачах более высокого уровня, требующих человеческого суждения и опыта. Кроме того, автоматизированное принятие решений может предоставить информацию, которую может быть трудно обнаружить вручную.
Как решить проблему предвзятости
В ИИ/МО предвзятость является критическим фактором. Когда определенные данные для обучения отсутствуют или не представлены, алгоритмы могут принимать предвзятые решения, отдавая предпочтение определенным группам и игнорируя другие факторы, не намереваясь этого делать. В действительности автоматизированные системы принятия решений настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они обучены.
Джеймс Битти, владелец малого бизнеса и основатель We Tested, указывает на это:
«Вы должны знать о возможных предубеждениях, поскольку автоматизированные решения, основанные на алгоритмах, могут влиять на принятие решений без учета сложностей, истории, личного контекста и предпочтений. Хуже того, эти модели не всегда могут быть Встроенная отчетность (часть 1): комплексное решение для отчетов, создаваемых пользователями прозрачными, что затрудняет понимание того, почему были приняты определенные решения».
В этой статье Progress некоторые способы решения темы предубеждений включают принятие решения, основанного на политике, приоритет этического принятия решений и содействие прозрачности и прослеживаемости.
Приоритет объяснимости и интерпретируемости
Объясняемость относится к способности понимать, почему модель делает определенные прогнозы или решения, в то время как интерпретируемость относится к способности понимать, как работает модель и как она приходит к своим прогнозам или решениям. Эти функции помогают выявлять предубеждения или ошибки в моделях машинного обучения.
Форум Future of Privacy (FPF) недавно предоставил alb directory независимые рекомендации по политике Агентству по защите конфиденциальности Калифорнии относительно Закона о правах на конфиденциальность Калифорнии в отношении автоматизированного принятия решений (иногда сокращенно ADM). В ходе публичных сессий заинтересованных сторон FPF подчеркнул важность объяснимости при разработке надежных автоматизированных систем.
Согласно принципам объяснимого искусственного интеллекта Национального института науки и технологий, объяснимые системы должны:
Предоставлять объяснение
Быть понятными для предполагаемых конечных пользователей
Быть точными
Работать в рамках своих знаний или условий, для которых они были разработаны
Приглашать заинтересованных лиц к активному участию в процессе
Показывать, а не рассказывать. Приятно говорить о преимуществах автоматизированного принятия решений, но более убедительно представить данные, демонстрирующие, как другие организации успешно внедрили автоматизированное принятие решений.
