Как машинное обучение может помочь лидерам принимать решения в организациях
Первый шаг при использовании данных - понять, что аналитические данные могут сделать, а что нет. Системы искусственного интеллекта способны на многое, но их лучше использовать для моделей прогнозирования. Ваша роль как лидера заключается в том, чтобы использовать эти модели прогнозирования для информационной поддержки своих решений.
В ходе класса People Analytics ассошьейт-профессор организационного поведения Стэнфордской высшей школы бизнеса Amir Goldberg учит, как лидеры могут использовать аналитические данные для принятия лучших решений в своих организациях.
People analytics - это применение методов анализа данных, главным образом, алгоритмов машинного обучения для информационной поддержки решений, касающихся людей, в организациях. Вот 5 ключевых моментов данного курса:
1.Будьте информированным потребителем аналитических данных
Данные коренным образом меняют процесс управления людьми в организациях. Использование аналитических данных не означает, что вы должны быть дата-аналитиком. Вы должны быть человеком, который понимает, что аналитические данные могут сделать, а что нет. Самое важное - понимать, как интерпретировать аналитические данные в части того, что они означают касательно происходящих в организации процессов.
2.Машины делают прогнозы, решение принимает человек
Очень важно, чтобы вы поняли, что алгоритмы могут сделать, а что нет. Люди называют это искусственным интеллектом (AI), но машины не настолько интеллектуальны, как люди. В чем машины хороши? В умении предсказывать, т.е. смотреть на исторические данные, и затем предсказывать будущее. Ваша роль - использовать эти предсказания для информационной поддержки ваших решений. Именно вы принимаете решения, а машины делают прогнозы.
3.Будьте скептичны
Очень сложно предсказать человеческое поведение. Самый важный вопрос, который вам нужно задать, - прогнозирует ли данный прогноз результат, который мне действительно нужен. Если человек, который разработал алгоритм, может вам показать, что тот двигает стрелку на весах к результатам, которые важны для вас, значит, его следует принять во внимание. В противном случае вам не нужно его использовать.
4.Используйте алгоритмы, чтобы не было предубеждений в своих решениях
Когда нужно принимать решения относительно других людей, у всех нас существуют предубеждения. Мы обращаем внимание на происхождение других людей, их пол, как они выглядят, на их акцент. И все это зачастую совсем не нужно при принятии необходимых нам решений. Поэтому, используйте ваши алгоритмы таким образом, чтобы они могли помочь вам преодолеть данные предубеждения, и чтобы вы могли принимать лучшие и более этические решения.
5.Будьте этичными
Когда нужно принимать решения, касающиеся других людей, они могут иметь чрезвычайно важные последствия. Решения могут касаться заработка, ценностей, психологического здоровья. На это нельзя смотреть поверхностно. Очень важно, чтобы, когда вы принимали эти решения, вы не прятались за машинами, и не отдавали на аутсорсинг машинам моральные принципы решения. В конце концов, это ваша задача. Машины не ведут себя этично или не этично. Они делают то, что вы им говорите. Важно, чтобы вы подумали над тем, какое этическое влияние оказывают ваши решения. Этические решения также являются лучшими управленческими решениями.
В ходе класса People Analytics ассошьейт-профессор организационного поведения Стэнфордской высшей школы бизнеса Amir Goldberg учит, как лидеры могут использовать аналитические данные для принятия лучших решений в своих организациях.
People analytics - это применение методов анализа данных, главным образом, алгоритмов машинного обучения для информационной поддержки решений, касающихся людей, в организациях. Вот 5 ключевых моментов данного курса:
1.Будьте информированным потребителем аналитических данных
Данные коренным образом меняют процесс управления людьми в организациях. Использование аналитических данных не означает, что вы должны быть дата-аналитиком. Вы должны быть человеком, который понимает, что аналитические данные могут сделать, а что нет. Самое важное - понимать, как интерпретировать аналитические данные в части того, что они означают касательно происходящих в организации процессов.
2.Машины делают прогнозы, решение принимает человек
Очень важно, чтобы вы поняли, что алгоритмы могут сделать, а что нет. Люди называют это искусственным интеллектом (AI), но машины не настолько интеллектуальны, как люди. В чем машины хороши? В умении предсказывать, т.е. смотреть на исторические данные, и затем предсказывать будущее. Ваша роль - использовать эти предсказания для информационной поддержки ваших решений. Именно вы принимаете решения, а машины делают прогнозы.
3.Будьте скептичны
Очень сложно предсказать человеческое поведение. Самый важный вопрос, который вам нужно задать, - прогнозирует ли данный прогноз результат, который мне действительно нужен. Если человек, который разработал алгоритм, может вам показать, что тот двигает стрелку на весах к результатам, которые важны для вас, значит, его следует принять во внимание. В противном случае вам не нужно его использовать.
4.Используйте алгоритмы, чтобы не было предубеждений в своих решениях
Когда нужно принимать решения относительно других людей, у всех нас существуют предубеждения. Мы обращаем внимание на происхождение других людей, их пол, как они выглядят, на их акцент. И все это зачастую совсем не нужно при принятии необходимых нам решений. Поэтому, используйте ваши алгоритмы таким образом, чтобы они могли помочь вам преодолеть данные предубеждения, и чтобы вы могли принимать лучшие и более этические решения.
5.Будьте этичными
Когда нужно принимать решения, касающиеся других людей, они могут иметь чрезвычайно важные последствия. Решения могут касаться заработка, ценностей, психологического здоровья. На это нельзя смотреть поверхностно. Очень важно, чтобы, когда вы принимали эти решения, вы не прятались за машинами, и не отдавали на аутсорсинг машинам моральные принципы решения. В конце концов, это ваша задача. Машины не ведут себя этично или не этично. Они делают то, что вы им говорите. Важно, чтобы вы подумали над тем, какое этическое влияние оказывают ваши решения. Этические решения также являются лучшими управленческими решениями.