Аналітика, керована рішеннями: використання людського інтелекту для розкриття потенціалу даних

Замість того, щоб збирати дані для отримання інсайтів, компаніям потрібно думати більш стратегічно про рішення, які їм потрібно прийняти; і використовувати дані, котрі допоможуть їм досягти цих цілей. Саме цьому присвячена нова книга професора Wharton Стефано Пунтоні (Stefano Puntoni) «Decision-driven Analytics» («Аналітика, керована рішеннями»), написана у співавторстві з Бартом Де Ланге (Bart De Langhe). Ден Лоні (Dan Loney), автор подкасту Wharton Business Daily, поговорив із Пунтоні про ключові ідеї книги.

Стефано Пунтоні: Книга мотивована проблемами, які ми бачимо в багатьох компаніях, де аналітика є складною. Вони інвестували значні кошти, мають багато даних, і щосили намагаються витягти з них якусь цінність. У книзі ми стверджуємо, що золотий стандарт, який встановили багато компаній, а саме прийняття рішень на основі даних, може до певної міри не відповідати дійсності. Ми аргументуємо це тим, що, можливо, прийняття рішень і не повинно ґрунтуватися на даних. Натомість, ми наголошуємо, що це має бути аналіз даних, який керується рішеннями.

Замість того, щоб зосереджуватися на даних, а потім намагатися з’ясувати, як витягти з них цінність для покращення процесу прийняття рішень, у багатьох ситуаціях було б набагато краще вчинити навпаки. Давайте все ж почнемо з рішень, які нам потрібно прийняти, і потім з’ясуємо, які дані нам для цього потрібні.

Лоні: Можливо процес був не зовсім таким, яким мав би бути, і, можливо, компанії не здобували ту цінність, яку мали б витягнути з даних?

Пунтоні: Ніхто не каже, що використання даних для прийняття рішень — це погана ідея. Нам потрібні дані, щоб приймати правильні рішення. У книзі ми стверджуємо, що акценти розставлені неправильно. І що складність та інвестиції, необхідні для впровадження систем даних, і вся та складна технічна робота, яку потрібно виконати, привертають до себе багато уваги. В якийсь момент люди опиняються в ситуації, коли ми дивимося на дані і намагаємося знайти для них призначення, замість того, щоб дивитися на питання, на які вони повинні відповісти, і знаходити дані для цієї мети.

Лоні: Чи існують типові помилки, яких Ви припускалися, досліджуючи це питання?

Пунтоні: Помилки, яких припускаються компанії, бувають найрізноманітніших типів. Але дві з них є дуже поширеними: компанії іноді відповідають не на ті питання, тому що вони не дуже добре пов’язують аналітику з рішеннями, які їм потрібно прийняти. Через це вони досліджують речі, які насправді не є тими, які вони мали б розглядати.

Друга проблема полягає в тому, що, зосереджуючись на даних, ви майже ставите їх на п’єдестал і звеличуєте до такої міри, що можете стати некритичними до них, не розуміючи пасток, на які ви можете натрапити, якщо будете приймати рішення на їх підставі. Основна проблема лежить у розриві між прийняттям рішень та аналітикою даних, де існує велика прірва або розрив між людьми, лідерами, які приймають рішення, та системами, які покликані їх підтримувати.

Лоні: Важливо ставити ці питання саме зараз, адже здається, що ми маємо більше даних, ніж будь-коли. Я припускаю, що люди, які приймають рішення, завалені інформацією і, можливо, не знають, як розібратися в ній і зробити правильний вибір.

Пунтоні: Так, це схоже на дивну іронію в тому, що протягом тривалого часу компанії скаржилися, що їм не вистачає даних для прийняття рішень. Вони все ще скаржаться на дані, але тепер на те, що мають їх занадто багато; тобто є безліч речей, на які можна подивитися, і в них легко загубитися. Звичайно, у нас все ще є чимало ситуацій, коли ми не маємо хороших даних, і компанії все ще намагаються з’ясувати, яким чином вони можуть досягти прийняття обґрунтованих рішень у таких умовах.

Я думаю, що нам потрібно продовжувати шукати хороші дані. Але здебільшого ми маємо дуже багато даних. Проблема в тому, що іноді це не ті дані, які вам потрібні, або, можливо, ці дані неправильно використовуються з точки зору підтримки рішень, які важливо ухвалити.

Лоні: Але я гадаю, що нам важливо відновити людську складову всього цього процесу?

Пунтоні: Людське судження має вирішальне значення. Я завжди заявляв, що оскільки комп’ютери та алгоритми стають все розумнішими і розумнішими, а дані стають все кращими і кращими, нам слід думати більше, а не менше. Секрет прийняття правильних рішень на основі даних полягає в тому, що ще до того, як ви почнете на них дивитися, вам потрібно багато міркувати. У певному сенсі, це і є ключова ідея книги. Отже, потрібно багато розмірковувати без даних, щоб приймати правильні рішення з даними.

Лоні: Штучний інтелект відіграє все більшу роль у багатьох речах, які ми робимо. Як ШІ впливає на процес прийняття рішень?

Пунтоні: Штучний інтелект — це великий прорив, який відбувається прямо зараз. ШІ має як ризики, так і величезний потенціал. Ризик полягає в тому, що в міру того, як ми будемо використовувати все більш і більш складні алгоритми і технології, розрив, про який я згадував раніше, між особами, які приймають рішення, та аналітиками, буде тільки збільшуватися. Тому що тепер люди, які приймають рішення, мають ще менше уявлення про те, що ці технології можуть робити і для чого вони потрібні. А люди, які є технічними фахівцями, стають настільки технологізованими, що їм бракує зв’язку з бізнесом і, можливо, знань у певній галузі, які могли б допомогти їм бути хорошими партнерами для лідерів, які приймають рішення. Це частина ризику.

Але потенціал для зростання величезний. Я думаю, що ми отримаємо мільйон різних переваг від ШІ, щоб покращити процес прийняття рішень, автоматизуючи їх у набагато розумніший спосіб, надаючи інструменти, які можуть допомогти підтримати рішення експертів-людей, і переконуючись, що дефіцитний досвід наших спеціалістів використовується у тих випадках, коли він дійсно може зрушити з місця, а решту ми залишимо ШІ.

Лоні: З точки зору компанії, мета залишається незмінною? Вони прагнуть отримати найкращий результат, але роблять це набагато просунутішими методами.

Пунтоні: Безумовно. Штучний інтелект не скаже вам, чого ви хочете, і чого ви повинні хотіти. ШІ просто допоможе вам досягти цього. Нам все ще потрібне лідерство, нам все ще потрібен людський досвід і креативність, уява, щоб думати про те, як може виглядати майбутнє.

Лоні: Чи підводить це нас до дискусії про те, що ШІ означатиме для компаній, які рухаються вперед? Існує багато розмов про те, що ШІ замінить людей. Але, здається, все більше людей приходять до думки, що ШІ буде доповненням до людини.

Пунтоні: Це буде і те, і інше. Але я думаю, що багато розмов навколо ШІ мають цей тон щодо заміни людини. Чи можемо ми розробити ШІ-системи, які імітують людські здібності? Припущення, що це можливо, полягає в тому, що коли ми матимемо систему штучного інтелекту, яка може робити те, що робить людина, можливо, нам більше не знадобиться людина як така.

Я вважаю, що бізнес-школи можуть відігравати важливу роль, доповнюючи цю точку зору іншим поглядом, а саме: які саме ШІ-системи нам потрібні, щоб доповнити і примножити людський досвід і людські знання? Замість того, щоб думати про людину чи ШІ, чи можемо ми думати про людину та ШІ?

Весь сенс саме в тому, щоб здійснити це і подумати: що я можу зробити, і як ми можемо отримати від цього користь? Що люди роблять неймовірно добре, і як ми можемо розробити ШІ-систему, аби це підтримати?

Лоні: Я припускаю, що коли Ви розглядаєте процес прийняття рішень, Ви говорите про речі, які можуть вплинути зверху донизу, вгору і вниз по корпоративних сходах?

Пантоні: Так, звичайно. У різних функціях, на різних рівнях організації. Один із аспектів, на якому ми наголошуємо в книзі: кожна особа, яка приймає рішення, повинна враховувати, які рішення є її, і не турбуватися про ті, які її не стосуються. Звичайно, ви можете лобіювати, ви можете намагатися впливати і виносити питання на обговорення тих, хто приймає ці рішення. Але в першу чергу ви мусите зосередитися на рішенні, яке вам потрібно прийняти, а потім з’ясувати, як технології та дані можуть у цьому допомогти.

Лоні: Ще одна сфера, про яку Ви говорите в книзі, — це рішення, які в кінцевому підсумку впливають на витрати або вигоди, або на інвестиції, які компанія може здійснити.

Пунтоні: Так, і це випливає з візії керівництва. Чого ми намагаємося досягти? Я думаю, що штучний інтелект — це одна з тих технологій, а також аналітика в більш широкому сенсі, яка дозволяє компаніям по-іншому поглянути на переваги, які вони можуть отримати. Деякі з них можуть бути пов’язані з ефективністю. Здебільшого це може бути питання покращення роботи, зниження ризиків, зменшення витрат і управління процесами в такий спосіб.

Але є й інший погляд на це питання. Можливо, не просто сказати: «Як нам зробити те, що ми робимо краще?». А мислити ширше і думати про те, чого ми зараз не робимо, але могли б робити? І в цьому, на мій погляд, полягає справжній потенціал даних і штучного інтелекту.

Лоні: Який меседж Ви сподіваєтесь донести до людей, які прочитають книгу?

Пунтоні: Дані та аналітика привертають багато нашої уваги. Це спокусливі, яскраві об’єкти і цікаві проблеми. Вони також можуть бути лякаючими і складними. Тож не дивно, що їм приділяється так багато уваги. Але ми ніколи не повинні забувати, що дані та алгоритми — це лише засіб для досягнення мети. Зрештою, важливими є рішення, які ми приймаємо.

За матеріалами Knowledge@Wharton