какие проблемы возникают в создании ценности при помощи персонализированных списков воспроизведения? Дэвид Рейли и Хункай Чжан из Pandora задались этим вопросом, когда решили изучить другие правила в своей компании. Хотя плейлисты были персонализированы, в остальном бизнес работал по правилам. Pandora использует модель freemium. Некоторые пользователи платят и получают возможность слушать музыку без рекламы. Можно и не платить, но тогда придется просматривать определенное количество рекламных роликов в час.
Рейли и Чжан, работая с профессором Вашингтонского университета Али Голи, поняли, что могут применить ИИ к данным эксперимента, в ходе которого определялось, насколько людям не нравится реклама и насколько им нравится сервис. Машина выдавала персонализированные прогнозы, позволяющие оценить не только среднее восприятие рекламы людьми, но и различия между ними в этом вопросе.
СОП и чек-листы — это осколки скрытой неопределенности, породившей множество правил, вошедших в кровь и плоть организации. Каждое правило имеет свою неопределенность, которая привела к его появлению. И для каждого закономерен вопрос: можно ли повысить производительность труда, имея инструменты прогнозирования на основе ИИ, благодаря которым это правило заменяется решением и исчезает из руководства по СОП?
Гаванде убедительно доказывал, что современная медицина настолько сложна, что применение чек-листов вполне оправданно. Он понимал, что это нелегко. В конце концов, ведущие хирурги все еще сопротивляются необходимости мыть руки и проходить санитарную обработку. Но в сложных условиях чек-листы распространены повсеместно — от строительных площадок до Cheesecake Factory4. Если они могут спасти жизнь, то врачи, несомненно, должны с этим смириться. Мы не будем спорить с Гаванде о ценности этого инструмента, но посочувствуем тем, кто его использует. Чек-лист обязан своим появлением неопределенности. В сложной системе существует множество взаимосвязанных частей, и множество людей выполняют задачи, чтобы она функционировала. В такой ситуации чек-лист — это не просто перечень с отметками напротив выполненных работ, он воплощает в себе правила и декларирует необходимость следовать им, чтобы обеспечить надежность и уменьшить количество ошибок. Альтернатива заключается в том, что профессионалы принимают решения на основе собственных наблюдений, что создает проблемы и неопределенность для других людей.
Хирург и автор книг на медицинские темы Атул Гаванде обожает чек-листы и даже посвятил им отдельный труд, практически оду. Он поставил себе цель объяснить высококвалифицированным специалистам — суперпрофессионалам, что нет ничего зазорного в том, чтобы проставлять галочки в списке. Это неотъемлемая часть любой работы в постоянно усложняющихся условиях.
Невозможно представить современную организацию, в которой не используются чек-листы.
КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ Не только сами правила представляют собой объект для принятия решений с помощью ИИ, но и искусственные конструкции, созданные для маскировки неопределенности, которая приводит к напрасной трате средств и неэффективности принятых правил. Современные аэропорты — это пример дорогостоящих искусственных конструкций, предназначенных для маскировки неопределенности. Основной источник неопределенности — это возможные задержки, связанные с движением транспорта и обеспечением безопасности. Новые роскошные аэропорты призваны помочь людям забыть о том, что они подчиняются правилам, заставляющим их прибывать в аэропорт задолго до запланированного вылета. В теплицах прогнозирование заражения вредителями с помощью ИИ можно использовать для повышения эффективности борьбы с ними. Это точечное решение. Если ИИ для прогнозирования заражения вредителями станет достаточно эффективным, то вместо использования в качестве точечного решения он обеспечит изменения на уровне системы. Конструкция теплицы и процесс ее эксплуатации зависят от риска заражения вредителями. Имея надежный инструмент прогнозирования, фермеры могут выращивать другие (более чувствительные к вредителям) культуры, эксплуатировать теплицы большей площади и применять новые альтернативные стратегии энерго
Известен принцип, названный в честь предложившего его писателя и исследователя интернета Клэя Ширки: «Любая организация стремится сохранить проблему, для решения которой она создана». То же самое можно сказать и о бизнесе. Если ваш бизнес предоставляет услуги людям, ожидающим самолет, какова вероятность того, что вы постараетесь сократить время ожидания рейса?
замене новыми решениями на основе ИИ подлежат не только сами по себе правила, но и искусственные приемы, применяемые для сокрытия остающейся неопределенности, которая создает ощущение их неэффективности. Они не только свидетельствуют о новых возможностях для ИИ, но и демонстрируют их масштабы. Действительно, некоторые очень простые способы применения ИИ обещают полностью изменить наши представления об аэропортах.
Современные аэропорты — это памятник тому, что мы называем «скрытой неопределенностью». Когда люди не располагают информацией, необходимой для принятия оптимальных решений, например о времени выезда в аэропорт, они устанавливают правила. Изменения в организации авиаперевозок и доставки к месту перелета и обратно сделали предпочтительными правила. Оборотная сторона этих правил — более длительное ожидание. В аэропортах знают, что если ожидание будет неприятным, то и поездки будут неприятными, и вы будете совершать их реже. Поэтому, принимая решение о новых крупных инвестициях в инфраструктуру, там думают не только об увеличении пассажиропотока. Необходимо скрасить ожидание и заодно заработать на этом. Приехав в аэропорт раньше, вы с большей готовностью заплатите за еду или другие развлечения. Точно так же попкорн по завышенной цене все равно пользуется спросом перед сеансом в кинотеатре. Если вы не опаздываете на рейсы и при этом не замечаете издержек, связанных с выполнением того или иного правила, то и не почувствуете его бремени. Неопределенность отходит на второй план, и в результате на свет появляются сверкающие новые здания с удивительными пятиэтажными водопадами.
КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ Правила — это решения, принятые заблаговременно. Принятие решения, в отличие от следования правилу, позволяет учитывать информацию, имеющуюся на момент и в момент принятия решения. Поэтому действия на основе принятых решений часто оказываются лучше, чем действия, обусловленные правилами: они приняты с учетом текущей ситуации. Так почему же мы используем правила, а не принимаем решения? Принятие решений требует больших когнитивных затрат. Когда эти затраты оправдывают себя? Когда последствия принятия решений значительны и когда стоимость информации невелика. Внедрение ИИ не меняет последствий, но снижает стоимость информации. Выбор между правилами и принятием решений имеет решающее значение в контексте систем ИИ, поскольку основная польза от ИИ заключается в повышении эффективности принятия решений. ИИ бесполезен в системе, основанной на правилах. Его основная функция — генерировать прогнозы, а они, в свою очередь, составляют ключевой информационный ресурс для принятия решений. По мере того как ИИ становится все более мощным, он снижает стоимость информации (прогнозов) и повышает относительную отдачу от принятия решений по сравнению с использованием правил. Таким образом, развитие ИИ позволит переключиться на принятие решений вместо следования правилам. Правила не только требуют меньших когнитивных затрат, но и обеспечивают более высокую надежность. Одно решение часто влияет на другие. В контексте системы со взаимозависимыми решениями надежность имеет огромное значение. Например, в большинстве организаций используются СОП, которые представляют собой не что иное, как свод правил. СОП снижают когнитивную нагрузку и повышают надежность. Если вы собираетесь использовать прогнозирование с помощью ИИ для перехода от правил к решениям, то, возможно, придется перепроектировать систему с учетом снижения надежности.
Прогноз ИИ достаточно значим, поскольку предоставляет информацию, ценность которой оправдывает принятие решений на его основе вместо того, чтобы следовать правилам.
Новые решения заменяют старые правила. Но старые правила существуют не сами по себе. Чтобы оградить их от все еще существующей неопределенности, возводятся сложные сооружения и строительные леса. Это делают целые предприятия и даже отрасли. Таким образом, возможности для принятия новых решений бывают неочевидными. Задача в том, чтобы осознать это, выявить такие возможности и принять новые решения, способные заменить существующие правила. Далее мы рассмотрим, как это делается.
