Машинное обучение или интуиция — что эффективнее в принятии решений?
Способность принимать верные решения критически важна для любого предпринимателя или руководителя компании. Какой подход лучше: интуитивные решения или выводы, основанные на машинном анализе данных? Я считаю, что интуиция часто подсказывает решения там, где данные молчат. А вот алгоритмы ИИ и машинного обучения помогают видеть то, что скрыто от человеческого глаза. Но давайте все же разберем плюсы и минусы каждого метода и посмотрим, в каких ситуациях они эффективны для бизнеса.
Интуитивные решения: примеры, плюсы и минусы
Если говорить коротко, интуиция — это быстрый ответ, который дает внутренний голос человека на заданный ему вопрос. Интуиция основана на нашем опыте и подсознании, ее невозможно структурировать или оцифровать. Для меня это накопленный опыт, который помогает находить неожиданные ответы. И если они оказываются удачными, бизнес может получить серьезные преимущества.
На практике интуитивные решения чаще всего выручают бизнес в двух случаях:
- Нужно принять решение в кризисной ситуации
В критической ситуации часто нет смысла прибегать к машинному обучению — слишком много неизвестных, часто меняются условия и обновляются данные. В такие моменты ставка на опыт, предпринимательское или управленческое чутье может сыграть в пользу компании.
- Быстрое тестирование новых продуктов
Руководители компаний и основатели стартапов на основе своего опыта и знании рынка могут чувствовать, что определенный продукт или сервис станет трендом. Это работает особенно хорошо для совершенного новых продуктов на ранних этапах проекта, когда данных о реакции аудитории еще нет. Я вот не прогадал, когда решил применять ИИ сначала в жизни, а потом и в работе.
К преимуществам интуиции можно отнести быстрое принятие решений, умение заметить нестандартные рыночные или технологические возможности, гибкость в нестабильных ситуациях.
Минусов у интуитивных решений тоже хватает:
- предвзятость,
- риск ошибок из-за недостатка данных,
- непредсказуемый результат,
- ограниченный эффект в сложных, но предсказуемых задачах.
Возможности машинного обучения в принятии решений
Машинное обучение, или ML, — технология, которая помогает обрабатывать огромные объемы данных, выявляет закономерности и делает предсказания на их основе. Для решения большинства тактических и стратегических бизнес-задач с множеством факторов, которые трудно учесть вручную, ML подходит идеально, исключает предвзятость, упрощает анализ и выдает обоснованные рекомендации на основе статистики, а не личных ощущений.
Заказать разработку машинного обучения и нейросетей вы можете на JustDoAi. А пока для наглядности я приведу две ситуации, в которых решения лучше доверить алгоритмам ML:
- Прогнозирование спроса в ритейле
Ритейл — отличная площадка для применения ML. Например, ML-модели анализируют сезонные колебания спроса и составляют прогнозы, которые помогают бизнесу контролировать запасы товаров и предотвращать их нехватку или перепроизводство. Решения на базе ML минимизируют ошибки в прогнозировании спроса и экономят миллионы крупным сетям ритейла.
- Оценка кредитоспособности клиентов
В банках и финансовых компаниях модели ML оценивали клиентов задолго до того, как машинное обучение стало всеобщим трендом. Модель учитывает сотни факторов, включая доход, кредитную история и даже текущие траты, чтобы определить кредитоспособность клиентов. Такой анализ быстрее и надежнее интуитивной оценки заемщиков.
Модели машинного обучения точны и надежны, могут обрабатывать огромные массивы данных и давать рекомендации без когнитивных искажений. В то же время ML-моделям нужны большие объемы качественных данных для корректного обучения, и у них не всегда получается гибко реагировать на изменения и учитывать уникальные обстоятельства. Это можно отнести к минусам ML-подхода.
Баланс интуиции и машинного обучения: советы для бизнеса
В действительности бизнесу не нужно выбирать между машинным обучением и интуицией на базе человеческого опыта, когда дела касается принятия решений. Оптимальная стратегия в том, чтобы сочетать оба подхода.
- Используйте ML для анализа данных. Машинные алгоритмы обрабатывают информацию беспристрастно, хорошо выявляют общие тенденции и не поддаются влиянию стереотипов. Это сэкономит время и минимизирует риск ошибок.
- Применяйте интуицию там, где данные ограничены. Интуиция необходима, когда нужно быстро отреагировать или проанализировать события, о которых почти нет данных. Например, это решения в условиях неопределенности, нестандартных или кризисных ситуациях.
- Оставьте рутинные задачи ML, а критически важные — людям. ML отлично справится с анализом огромного потока данных, а руководитель может сосредоточиться на стратегии и уникальных проектах, где роль интуиции важнее.
Машинное обучение и интуиция — не противоположности, а союзники, которые могут вывести процесс принятия решений в бизнесе на новый уровень.
Искусственный интеллект ИИ и машинное обучение дают объективный взгляд, обрабатывают данные и находят паттерны, которых человек не замечает. Интуиция обращает внимание на нюансы и находит нестандартные решения. Вместе они составляют более совершенный и надежный инструмент для управления компанией. Используйте оба подхода и принимайте решения, которые помогут вашему бизнесу устойчиво развиваться и находить новые стратегии на пути к успеху.