2021年6月2日
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你会让人工智能使你决定支付吗?
贡献:劳拉Starita
更有效的业务决策,知道何时和为什么来补充人类决策的力量的最佳数据和分析和人工智能(AI)。
人们做出很多决定在今天的组织。以支付为例。工资通常反映管理自由裁量权和无形贡献价值的经理。然而,只有40%的员工认为他们的薪酬是公平的。将注射人工智能决策对薪酬改善结果?稍后将进行更详细的讨论。
让我们先考虑为什么今天很难做出正确的决定,为什么AI会有所帮助。Gartner最近的一项调查发现,65%的决策更为复杂-涉及更多的利益相关者或选择比两年前。简而言之,决策不能跟上快速变化的环境的业务决策正在今天。
“不断更动态和复杂性在现代商业,特别是数字业务,我们的能力必须提高做出最好的决定在最短的时间内,在一个可伸缩的、对风险高度敏感的,一致的,适应性和个性化的时尚,”说Pieter窝哈默尔Gartner的分析师,老主任。“此外,我们所做的决定,今天不能根据昨天的情况意识;他们必须反映当下。”
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不同程度的人工智能决策
人类可能不是完全可靠的或一致的决策,但是他们仍然带来重要的能力。同样,人工智能在决策。
增决策自动化、决策和决策支持代表AI的程度和分析可以部署到追求更快、更一致的,具有更好的适应性和大规模高质量的决策。
的区别在于所使用的分析技术在决策过程中各点,谁(或什么)最终决定:
- 决策自动化。系统决定使用规范的分析或预测分析。它的好处包括速度、可伸缩性和决策的一致性。
- 决定增加。系统建议的决定,或多个选择,决定人类演员使用说明性或预测分析。它的好处在于人工智能的人类知识和能力之间的协同快速分析大量数据和处理的复杂性。
- 决策支持。人类员工做决定,由描述、诊断或预测分析。它的主要好处在于数据驱动的洞察和人类知识的结合应用,专业知识和常识,包括“直觉”和情感。
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知道什么时候在决策部署人工智能
决定是否可以或应该被人工智能自动化,扩充或支持取决于两个关键变量:时间,或组织需要一个决策的速度;和复杂性。
之间的跨时间的维度是指当组织认识到威胁或机会,当它决定如何处理它和行为。微秒之间的时间跨度不同,高频的股票交易;周,在薪酬决定的情况下;几个月,甚至几年,对于战略合并或收购。
复杂性同样作用于一个连续体——由所谓的Cynefin映射框架,例如,作为扩展从简单到复杂,复杂和混乱:
- 简单的情况是稳定的、可预测的,并能根据明确的因果关系。例子包括工资处理或呼叫中心路由。
- 复杂的情况下需要专业知识和分析来确定因果关系,经常使用专业知识和解决问题的实践。例子包括保险欺诈、资产管理和营销活动。
- 复杂的情况下涉及多个关系和相互依赖关系,有效的分析需要一个系统性或整体分析,与模拟决策可以影响广泛的元素。供应链中断是一个例子。
- 混乱的情况下有未知的原因和影响,不清楚或动态相互依赖关系。微小的变化可能看似不成比例的影响。决策是非常困难的,需要实验和在实践中学习。例子包括股市崩溃、战场和自然灾害。
人工智能的决策取决于时间和复杂性
应用维度的时间和复杂性评估可以使各国领导人个人决策和确定的价值和可行性自动化,增加或支持他们。
自动化是一个很好的选择对于简单的决策,需要在几秒到15分钟。决定增加一个选择复杂的决策,或那些需要在几分钟或几小时。对于复杂的甚至是混乱的决策,和那些不紧急,领导人可以探索决策支持。
在所有这些情况下人工智能应用。随着时间的推移,随着技术的进步,领导人可以期待下自动化的范围可以进一步沿轴的复杂性。
在对薪酬决策中使用人工智能
这样我们又回到了AI是否在薪酬决定。
决定在支付进来许多形式和程度的复杂性,从决定基本工资为一个特定的角色(简单)确定提出了基于性能(更复杂,有时复杂)。
他们也nonurgent——领导人几天到几周。地方很多薪酬决定的决策支持区,虽然经验和持续改进可能会给组织的信心自动化一些一些员工的薪酬决定。
三分之一的组织目前使用AI做出一些决定支付,根据Gartner的研究。百分之七十九的人报告更好的薪酬标准化,一半以上报告改善了他们的努力与支付性能。
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