הנחתי היום, כמנטור מטעם DigitalRosh צוות בכירי מערכות מידע מארגונים מובילים, בכנס של בכירי מערכות המידע במגזר הציבורי והממשלתי.
רב המנהלים מעוניינים להטמיע ולשלב בינה מלאכותית בפתרונות עסקיים בארגונים אך חוששים מכל סוגיית "המצאת התשובות" על ידי המערכת.
במאמר זה אסביר מדוע החשש הזה הוא מוטה, וכיצד בכל זאת יש להערך כדי להטמיע מערכות כאלו בצורה זהירה.
בספרו האחרון, "רעש", מתייחס חתן פרס נובל דניאל כהנמן למספר אתגרים הקיימים היום בתהליכי שיפוט וקבלת החלטות בארגונים.
רעש מתייחס לשונות האקראית או חוסר העקביות בשיפוט אנושי או בתהליכי קבלת החלטות. זה שונה מהטיה (שהיא בעייה בפני עצמה), המתייחסת לטעויות שיטתיות בשיפוט. בעוד שהטיה מובילה לשגיאות עקביות בכיוון מסוים, רעש מוביל לשיפוטים לא עקביים שעלולים להשתנות במידה רבה גם כאשר אותו מידע מוצג.
רעש יכול לנבוע ממקורות שונים, כולל הבדלים בשיקול הדעת האישי, פרשנות של מידע, מצב רוח, עייפות וגורמים מצביים אחרים. אפילו מומחים בתחום מסוים יכולים להפגין שונות משמעותית בשיפוטיהם כאשר הם מתמודדים עם אותה בעיית החלטה. יכולות להיות לכך השלכות משמעותיות בתחומים כמו משפטים, רפואה, כספים וגיוס עובדים, שבהם שיקול דעת עקבי ומדויק חיוני.
נוכחות של רעש עלולה להוביל לתוצאות לא יעילות ולא הוגנות. לדוגמה, במערכת המשפט הפלילי, מחקרים הראו ששופטים שונים עשויים לגזור עונשים שונים בתכלית על עבירות דומות, מה שמצביע על השפעת הרעש בקבלת ההחלטות שלהם. באופן דומה, בתהליכי גיוס עובדים, רעש יכול לגרום להערכות לא עקביות של מועמדים, מה שמוביל להחלטות גיוס פוטנציאליות מוטות או לא אופטימליות.
הפחתת רעש בשיפוט היא משימה מאתגרת אך חשובה לשיפור תהליכי קבלת החלטות.
אם נתמצת, נרצה לשפר תהליכים אלו:
1. הטיות שיפוטיות – שיקול הדעת האנושי מוטעה כתוצאה מדעות קדומות, גזענות וכו'.
2. רעש א' – שונות בין אנשים שונים בארגון בשיקול הדעת וקבלת החלטות. למשל 2 שמאים, באותה חברת ביטוח, מעריכים באופן שונה נזק ללקוח מסוים ומגדירים פיצוי שונה לנזק שנגרם לו.
3. רעש ב' – שונות בקרב האדם עצמו בקבלת החלטות ושיפוטיות. למשל יש הבדל בקבלת ההחלטות של אותו אדם בבוקר או בערב, בתלות להצלחת קבוצת הכדורסל האהובה עליו במשחק בערב הקודם, בטיב היחסים שלו באותו זמן עם משפחתו ועוד.
כל אלו מוכרים לנו היטב, בכל ארגון. הנזק, לארגון, הוא עצום.
דווקא הבינה המלאכותית היא אחד המפתחות לתיקון ליקויים אלו.
בהינתן בסיס נתונים ארגוני סגור (Data set), למשל של מערכת הנהלים הארגונית, והגדרת פרמרי שונות (Temperature) קשיחים באופן יחסי, נוכל לקבל אחידות גדולה בהרבה בתהליכי השיפוט וקבלת ההחלטות בארגונים.
כמה אסטרטגיות שיכולות לעזור להפחית רעש יכללו:
סטנדרטיזציה: יישום קריטריוני החלטה והנחיות ברורים ועקביים יכול לעזור להפחית את השונות בשיקול הדעת.
הדרכה: מתן הדרכה ומשוב למקבלי החלטות יכול לעזור להגביר את המודעות לפוטנציאל הרעש ולשפר את דיוק השיפוט.
כיול: עידוד מקבלי ההחלטות לכייל את השיפוטים וההערכות שלהם מול סטנדרטים או אמות מידה אובייקטיביות יכול לעזור להפחית את הרעש.
צבירה: במידת האפשר, צבירת פסקי דין ממספר אנשים או מקורות יכולה לעזור להפחית את ההשפעה של רעש אינדיבידואלי ולהוביל לקבלת החלטות מדויקות יותר.
טכנולוגיה: מינוף טכנולוגיה, כגון מערכות תומכות החלטות, אלגוריתמיקה וכמובן בינה מלאכותית יסייעו בהפחתת הרעש על ידי אספקת מידע עקבי ואובייקטיבי לקבלת החלטות.
זיהוי והתייחסות לנוכחות רעש בשיפוט אנושי חיוני להשגת הוגנות, עקביות ודיוק בתהליכי קבלת החלטות. על ידי הטמעת אסטרטגיות להפחתת רעש, ארגונים ומערכות יכולים לשפר את התוצאות ולהפוך לאמינות יותר. ועם ה AI – ההזדמנות גדולה מתמיד.
