Вы видели такие встречи.
Данные на экране. Сигнал чёткий. Рекомендация конкретна. Все быстро приходят к согласию. Решение принято.
Всё казалось правильным. Выглядело верно. Но через три месяца выяснилось, что это было ошибкой.
Данные были верны. Но была одна вещь, которая могла бы изменить результат, и её не было в данных.
ИИ не дал руководителям новых проблем для принятия решений. Он лишь ускорил их существующие проблемы — и добавил уверенности.
Вот в чём дело: уверенность приходит раньше понимания. И когда это происходит, люди принимают решения, не задав важных вопросов.
Что упускает уверенность
Чем быстрее принимаются решения, тем дороже обходится их отмена. Каждое последующее решение строится на предположении, что предыдущее было верным.
ИИ ускоряет этот процесс. Решения кажутся более уверенными, чем они есть на самом деле. Чистые сигналы, чёткие рекомендации, конкретные цифры — и разговор переходит от вопроса «понимаем ли мы это?» к вопросу «что мы с этим будем делать?».
Шаг, который пропускается, — это вопрос о том, верно ли предположение, стоящее за сигналом.
Второй вопрос
У каждого из этих решений был вопрос, который мог бы изменить результат. Вопрос о предположении, стоящем за тем, что должно было запустить данные.
Чтобы задать этот вопрос, нужно нечто, чего нет ни в одном наборе данных: опыт участия в подобных встречах. Встречах с той же энергией, той же преждевременной уверенностью, тем же молчанием, где должен был прозвучать сложный вопрос.
Нужен человек, который читает комнату, а не только панель управления. Кто знает, что согласованность — это не согласие. Кто распознаёт, когда срочность исходит от обязательства по продажам, а не от реальных возможностей. Кто понимает, что самый сильный сигнал на встрече иногда — это вопрос, который никто не задал.
Это не аналитическая способность. Это суждение — накопленное за годы работы в системах доставки, несущее контекст, которого нет ни в одном наборе данных.
Именно это приносит опытный гибкий тренер — тот, кто уже видел такое решение раньше и знает, что за ним последует.
Сейчас у большинства руководителей, принимающих решения на скорости ИИ, такого человека в комнате нет. У них есть сигналы. Есть уверенность. Есть скорость.
Но у них нет человека, который несёт то, чего не могут данные.
Внутри то, что ИИ делает возможным для тренеров, ощущается как расширение возможностей — больший охват, больше доказательств, больше влияния, чем когда-либо.
Снаружи это управление рисками.
Лидеры, которые обращают внимание, не спрашивают, нужны ли им ещё тренерские суждения.
Они спрашивают, как быстро они могут их получить.
— Соня
1. Какие проблемы возникают при использовании ИИ для принятия решений?
В тексте указано, что ИИ ускоряет процесс принятия решений, но не делает организации умнее. Он лишь ускоряет существующие проблемы и добавляет уверенности в решениях, которые могут быть ошибочными. Это происходит из-за того, что решения принимаются без достаточного анализа предпосылок и без учёта контекста.
2. Почему важно задавать вопросы о предположениях, стоящих за данными?
В тексте говорится, что за каждым решением стоит предположение, которое могло бы изменить результат. Однако эти предположения часто не анализируются должным образом. Это приводит к тому, что решения принимаются на основе неполной информации и могут быть ошибочными.
3. Какую роль играет опыт в принятии решений?
В статье утверждается, что для принятия взвешенных решений необходим опыт участия в подобных ситуациях. Опыт позволяет распознавать скрытые проблемы и задавать правильные вопросы. В то время как ИИ может ускорить процесс принятия решений, он не может заменить опыт и интуицию.
4. Какие качества необходимы человеку, чтобы эффективно участвовать в принятии решений?
Согласно тексту, для эффективного участия в принятии решений необходимы не только аналитические способности, но и суждение, основанное на опыте. Человек должен уметь читать ситуацию, распознавать скрытые сигналы и задавать правильные вопросы. Это позволяет учитывать контекст и принимать более взвешенные решения.
5. Почему лидеры должны обращать внимание на возможность получения тренерских суждений?
В статье подчёркивается, что лидеры должны не просто использовать ИИ для ускорения принятия решений, но и задумываться о том, как быстро они могут получить квалифицированные суждения. Это связано с тем, что тренерские суждения, основанные на опыте, могут помочь учесть контекст и принять более взвешенные решения, даже если ИИ предоставляет быстрые и уверенные рекомендации.