Интеллектуальное принятие решений — это инженерная дисциплина, которая дополняет науку о данных теорией из социальных наук , теории принятия решений и управленческой науки . Ее применение обеспечивает основу для лучших практик в организационном принятии решений и процессов для применения вычислительных технологий, таких как машинное обучение , обработка естественного языка, рассуждения и семантика в масштабе. Основная идея заключается в том, что решения основаны на нашем понимании того, как действия приводят к результатам. Интеллектуальное принятие решений — это дисциплина для анализа этой цепочки причин и следствий , а моделирование решений — это визуальный язык для представления этих цепочек.
Смежная область, инженерия принятия решений , также изучает улучшение процессов принятия решений, но не всегда так тесно связана с наукой о данных. [Примечание]
Интеллектуальное принятие решений основано на признании того, что во многих организациях принятие решений можно улучшить, если использовать более структурированный подход. Интеллектуальное принятие решений стремится преодолеть «потолок сложности» принятия решений, который характеризуется несоответствием между сложностью организационных практик принятия решений и сложностью ситуаций, в которых эти решения должны быть приняты. Таким образом, оно стремится решить некоторые из проблем, выявленных вокруг теории сложности и организаций .
В этом смысле, интеллект принятия решений представляет собой практическое применение области сложных систем , которое помогает организациям ориентироваться в сложных системах, в которых они находятся. Интеллект принятия решений также можно рассматривать как структуру, которая приносит передовые методы аналитики и машинного обучения на рабочий стол неэксперта, принимающего решения, а также включает, а затем расширяет, науку о данных для преодоления проблем, сформулированных в теории черного лебедя . [ требуется цитата ]
Сторонники интеллектуального принятия решений полагают, что многие организации продолжают принимать плохие решения. [1] В ответ на это интеллектуальное принятие решений стремится объединить ряд лучших практик принятия решений , которые более подробно описаны ниже.
Интеллектуальное принятие решений основывается на понимании того, что можно спроектировать само решение, используя принципы, ранее применявшиеся для проектирования более осязаемых объектов, таких как мосты и здания.
Использование визуального языка дизайна, представляющего решения (см. § Визуальный дизайн решений), является важным элементом интеллекта принятия решений, поскольку он обеспечивает интуитивно понятный общий язык, легко понимаемый всеми участниками принятия решений. Визуальная метафора улучшает способность рассуждать о сложных системах [2] , а также улучшает сотрудничество .
Помимо визуального проектирования решений, есть еще два аспекта инженерных дисциплин, которые способствуют массовому внедрению. Это:
Необходимость в единой методологии принятия решений обусловлена рядом факторов, с которыми сталкиваются организации при принятии трудных решений в сложной внутренней и внешней среде.
Признание широкой неспособности существующих методов решать проблемы принятия решений на практике исходит из нескольких источников, включая правительственные источники и такие отрасли, как телекоммуникации , средства массовой информации , автомобильная промышленность и фармацевтика .
Примеры:
Автомобиль становится выражением идентичности, ценностей и личного контроля способами, которые выходят далеко за рамки традиционной сегментации и брендинга. Например, топливная экономичность будет лишь одним из соображений для социально ответственного автомобиля (SRV). Какой процент деталей подлежит вторичной переработке? Каков общий углеродный след автомобиля? Используется ли детский труд? Токсичные краски, клеи или пластик? Насколько прозрачна цепочка поставок? Несет ли продавец ответственность за переработку? Какие методы используются? Применяются ли справедливые трудовые практики?
— Шошана Зубофф , «Решение GM: спасательные шлюпки, а не системы жизнеобеспечения», Business Week , 18 ноября 2008 г.
Мы живем в динамичном мире, в котором темп, масштаб и сложность изменений увеличиваются. Продолжающийся марш глобализации, растущее число независимых субъектов и развивающиеся технологии увеличили глобальную связанность, взаимозависимость и сложность, создавая большую неопределенность, системный риск и менее предсказуемое будущее. Эти изменения привели к сокращению времени оповещения и сжатию циклов принятия решений.
— Директор Национальной разведки , Видение 2015: Глобально сетевое и интегрированное разведывательное предприятие, июль 2008 г.
В отличие от других инструментов и методологий принятия решений , интеллект принятия решений стремится задействовать ряд инженерных практик в процессе создания решения. К ним относятся анализ требований , спецификация , планирование сценариев , обеспечение качества , безопасность и использование принципов проектирования , описанных выше. На этапе выполнения решения результаты, полученные на этапе проектирования, могут использоваться различными способами; подходы к мониторингу, такие как бизнес-панели и планирование на основе предположений, используются для отслеживания результата решения и запуска перепланирования по мере необходимости (один из видов того, как некоторые из этих элементов объединяются, показан на диаграмме в начале этой статьи).
Интеллектуальные решения имеют потенциал для улучшения качества принимаемых решений, возможности принимать их быстрее, возможности более эффективно согласовывать организационные ресурсы вокруг изменения решений и снижают риски, связанные с решениями. Более того, разработанное решение может быть повторно использовано и изменено по мере получения новой информации. [3]
Хотя многие элементы интеллектуального принятия решений, такие как анализ чувствительности и аналитика , являются зрелыми дисциплинами, они не используются широко лицами, принимающими решения. [4] Интеллектуальный принятие решений стремится создать визуальный язык, который служит для облегчения общения между ними и количественными экспертами, позволяя более широко использовать эти и другие числовые и технические подходы.
В частности, связи зависимости в модели принятия решений представляют причинно-следственные связи (как в диаграмме причинно-следственной связи ), поток данных (как в диаграмме потока данных ) или другие отношения. Например, одна связь может представлять связь между «средним временем устранения проблемы с телефонной службой» и «удовлетворенностью клиентов», где короткое время ремонта предположительно повысит удовлетворенность клиентов. Функциональная форма этих зависимостей может быть определена рядом подходов. Численные подходы, которые анализируют данные для определения этих функций, включают алгоритмы машинного обучения и аналитики (включая искусственные нейронные сети ), а также более традиционный регрессионный анализ . Результаты исследования операций и многих других количественных подходов играют аналогичную роль.
Когда данные недоступны (или слишком зашумлены , неопределенны или неполны), эти связи зависимости могут принимать форму правил, которые можно найти в экспертной системе или системе, основанной на правилах , и поэтому могут быть получены с помощью инженерии знаний .
Таким образом, модель принятия решений представляет собой механизм объединения множественных взаимосвязей, а также символических и субсимволических рассуждений в комплексное решение для определения результата практического решения.
Как описано выше, связи зависимости модели принятия решений могут быть смоделированы с использованием машинного обучения . В этом отношении интеллект принятия решений можно рассматривать как «многозвенное» расширение искусственного интеллекта , которое наиболее широко используется для однозвенного анализа. С этой точки зрения машинное обучение можно рассматривать как ответ на вопрос «Если я знаю/вижу/слышу X, какой вывод я могу сделать?», тогда как интеллект принятия решений отвечает: «Если я предприму действие X, каков будет результат?». Последний вопрос обычно включает в себя цепочки событий, иногда включающие сложную динамику, такую как петли обратной связи. Таким образом, интеллект принятия решений объединяет сложные системы , машинное обучение и анализ решений .
Несмотря на десятилетия развития систем поддержки принятия решений и методологий (например, анализа решений ), они по-прежнему менее популярны, чем электронные таблицы , в качестве основных инструментов принятия решений. Решающая разведка стремится преодолеть этот разрыв, создавая критическую массу пользователей общей методологии и языка для основных сущностей, включенных в решение, таких как предположения, внешние ценности, факты, данные и выводы. Если шаблон из предыдущих отраслей сохраняется, такая методология также будет способствовать принятию технологий, проясняя общие модели зрелости и дорожные карты, которые могут быть переданы от одной организации к другой.
Подход к принятию решений на основе интеллекта является междисциплинарным и объединяет выводы о когнитивных предубеждениях и принятии решений, ситуационной осведомленности , критическом и творческом мышлении , сотрудничестве и организационном проектировании с инженерными технологиями.
Интеллектуальное принятие решений считается улучшением по сравнению с текущими организационными практиками принятия решений, которые включают использование электронных таблиц , текста (последовательного по своей природе, поэтому не очень хорошо подходит для того, как информация проходит через структуру принятия решений) и устного аргумента. Переход от этих в значительной степени неформальных структур к той, в которой решение документируется на хорошо понятном визуальном языке, перекликается с созданием общих методологий чертежей в строительстве, обещающих аналогичные преимущества.
Интеллектуальное принятие решений — это одновременно и очень новая, и очень старая дисциплина. Многие из ее элементов — такие как язык оценки предположений, использование логики для поддержки аргумента, необходимость критического мышления для оценки решения и понимание последствий предвзятости — являются древними. Однако осознание того, что эти элементы могут образовывать связное целое, которое обеспечивает значительные преимущества для организаций, фокусируясь на общей методологии, является относительно новым.
В 2018 году процессы и программы обучения Google в области прикладной науки о данных были переименованы в «интеллект принятия решений» [5], чтобы обозначить центральную роль действий и решений в применении науки о данных. Степень, в которой теоретические основы опирались на управленческие и социальные науки в дополнение к науке о данных, стала дополнительным мотиватором для объединения интеллекта принятия решений в область изучения, отличную от науки о данных. [6]
Современный интеллект принятия решений является в высшей степени междисциплинарным и академически инклюзивным. Исследования, сосредоточенные на решениях, определяемых в широком смысле как биологический и небиологический выбор действий , считаются частью дисциплины. Однако интеллект принятия решений не является обобщающим термином для науки о данных и социальных наук, поскольку он не охватывает компоненты, не связанные с решениями.
Поскольку проектирование интеллектуальных решений делает видимыми невидимые структуры рассуждений, используемые при принятии сложных решений, оно опирается на другие технологии концептуального представления, такие как ментальные карты , концептуальные графы и семантические сети .
Основная идея заключается в том, что визуальная метафора усиливает интуитивное мышление , индуктивное рассуждение и распознавание образов — важные когнитивные навыки, обычно менее доступные в устном или текстовом обсуждении. Карту бизнес-решений можно рассматривать как один из подходов к формальному языку решений для поддержки интеллекта решений. [7]
Decision Intelligence признает, что многие аспекты принятия решений основаны на нематериальных элементах, включая альтернативные издержки , моральный дух сотрудников, интеллектуальный капитал, узнаваемость бренда и другие формы деловой ценности, которые не отражаются в традиционных количественных или финансовых моделях. Анализ сетей создания стоимости — в частности, карты сетей создания стоимости — поэтому здесь актуален.
^ Обратите внимание на следующие семантические вариации: