Искусственный интеллект был быстро принят во многих организациях для замены более рутинных бизнес-задач, таких как администрирование и обслуживание клиентов, с разной степенью успеха. Что менее широко обсуждается, так это то, как ИИ используется для поддержки важных решений, принимаемых бизнес-лидерами. В этой стратегической роли ИИ расширяет набор инструментов моделирования для аналитиков бизнес-аналитики.
Роль моделирования в принятии решений
ИИ предоставляет способы принятия решений, недостижимые при использовании только традиционных вычислительных инструментов. Причины этого кроются во взаимосвязи между построением моделей и запуском алгоритмов для решения этих моделей. Модель — это количественная структура, используемая для исследования проблемы, которую необходимо решить, или решения, которое необходимо принять. Хорошие модели дают понимание людям, которые их используют. После создания модели в аналитическом или математическом плане ее обычно исследуют на компьютере с использованием алгоритмов для получения количественных решений. Затем результаты этих алгоритмов анализируются и используются в процессе принятия решений.
До эпохи искусственного интеллекта модели создавались исключительно экспертами-людьми, которые смотрели на проблему, которую нужно было решить, и решали, как ее решить. Затем компьютеры предоставили способ, с помощью которого решение могло быть получено быстрее или точнее, чем это мог бы сделать человек, но именно человеку-эксперту нужно было точно указать в форме тщательного алгоритма каждый шаг, связанный с решением задачи. модель. Хорошим ранним примером является взлом кодов Enigma во время Второй мировой войны: вычислительные машины были необходимы для выполнения большого количества необходимых вычислений, но все шаги, необходимые для взлома кодов, определялись людьми.
Как ИИ меняет игру?
Что изменилось с появлением искусственного интеллекта, так это то, что ИИ предоставляет новые способы построения моделей, а не просто их решения. Это, конечно, первые дни, но долгосрочная привлекательность ИИ заключается в том, что мы сможем создавать модели быстрее и дешевле, чем в прошлом. Более того, мы сможем построить другие модели, чем это было возможно в прошлом, которые смогут решать новые проблемы. Например, ИИ позволил банкам и финансовым учреждениям создать способы обнаружения мошеннического поведения, которые были бы невозможны при использовании только моделей, созданных человеком. В другом примере Институт Смита в настоящее время использует ИИ для создания ограничений на управление радиоканалами в высокодинамичных средах — средах, для которых существующие (созданные человеком) модели управления каналами не подходят или неэффективны.
ИИ позволяет нам создавать модели, которые более сфокусированы по масштабу (например, модели индивидуального поведения, а не поведения населения) и могут обновляться чаще, потому что компьютеры могут работать быстрее и обрабатывать огромные объемы данных таким образом, чтобы люди не могут. Модели, созданные человеком, как правило, имеют более широкий охват и дольше применимы, потому что люди лучше обобщают, чем компьютеры. Но модели, созданные человеком, также имеют гораздо более длительный цикл разработки.
ИИ не станет концом моделей, созданных человеком, но ИИ будет признан лучшим механизмом для создания моделей, которые сфокусированы по объему и нуждаются в частом обновлении, возможно, ежедневно или даже ежечасно. Например, Twitter использует глубокие нейронные сети [1] для создания моделей ранжирования для отдельных пользователей Twitter, которые используются для определения вероятности того, что пользователь оценит контент, созданный другим пользователем. Эти модели необходимо регулярно обновлять, чтобы учитывать самые последние действия пользователей Twitter. В некоторых случаях такие модели дадут бизнес-лидерам более глубокое понимание, чем это было возможно при использовании только моделей, созданных человеком.
Что не меняет ИИ?
Модели и стратегические решения идут рука об руку. Любая модель должна начинаться с проблемы, которую необходимо решить, или решения, которое необходимо принять. И наоборот, чтобы ответить на важный бизнес-вопрос, вам нужна модель — это создает структуру, которую вы будете использовать для поиска ответа. ИИ ничего из этого не меняет.
Бизнес-лидер, желающий использовать ИИ для поддержки своей стратегии, должен сосредоточиться на решениях, которые необходимо принять для развития бизнеса. На какие вопросы вы хотите получить ответы? Оперативные решения часто включают в себя повторные ответы на одни и те же вопросы в немного разных обстоятельствах: они являются потенциальными кандидатами на автоматизацию с использованием ИИ. Стратегические решения имеют более долгосрочные последствия и требуют моделей, основанных на всех доступных доказательствах (как внутри бизнеса, так и из внешних источников) и включающих элементы, которые находятся вне прямого контроля бизнеса. Таким образом, стратегические решения не будут автоматизированы, но ИИ предоставит сфокусированные модели, способные дать высшему руководству более глубокое понимание, чем это было возможно раньше.
Раскрытие стратегической ценности ИИ
Подводя итог, мы считаем, что ИИ станет незаменимым элементом бизнес-стратегии в качестве дополнения к набору инструментов моделирования опытных бизнес-аналитиков. В краткосрочной перспективе мы ожидаем, что ИИ будет способствовать принятию стратегических решений при решении вопросов, которые сфокусированы по масштабу, с ответами, которые необходимо регулярно обновлять.
Значение, которое ИИ может привнести в процесс принятия решений, не следует недооценивать в нашем мире больших данных. Те, кто понимает как его сильные стороны, так и ограничения, смогут лучше всего использовать возможности ИИ в своей бизнес-стратегии.
