I den ständigt föränderliga världen av beslutsfattande, särskilt inom området för krisledning, har integrationen av artificiell intelligens (AI) tagit centrumscenen. När vi navigerar genom kriser som COVID-19-pandemin blir det inte bara avgörande att utforska AI-driven beslutsfattande utan också att förstå hur man effektivt hanterar dessa AI-beslutsfattande verktyg. I den här artikeln granskar vi konsekvenserna och insikterna för krisledning från ADDS (AI-Driven Decision Support) ramverket.

Eran av Mikro-Beslut

I den digitala åldern fattar företag miljontals beslut dagligen som sträcker sig över kunder, produkter, leverantörer, tillgångar och transaktioner. Dessa detaljerade beslut, lämpligt kallade “mikro-beslut,” kan inte utföras av människor som arbetar med kalkylblad. Istället krävs en ny nivå av abstraktion som involverar regler, parametrar och algoritmer. Övergången är universell och sker över branscher och olika aspekter av beslutsfattande. Men vad är egentligen mikro-beslut, och varför kräver de automatisering?

Behovet av Automatisering i Mikro-Beslut

Mikro-beslut kräver av sin natur en viss grad av automatisering, särskilt i realtids- och högvolymscenarier. Algoritmer, som utgör regler, förutsägelser, begränsningar och logik, ligger till grund för dessa mikro-beslut. Dessa beslutsfattande algoritmer är ofta synonyma med AI. Den verkliga utmaningen uppstår dock när mänskliga chefer måste övervaka och hantera dessa algoritmdrivna system. Tänk på en självkörande bil utan ratt. Den fungerar autonomt, och föraren anger bara destinationen. Men när en ratt införs blir mänsklig intervention möjlig och kräver noggrann övervägande av hur människor och maskiner interagerar.

De Fyra Hanteringsmodellerna

För att hantera detta samspel mellan människor och maskiner i mikro-beslutsprocessen föreslår Ross och Taylor fyra hanteringsmodeller:

1. Human in the Loop (HITL): Här leder människor beslutsfattandet, medan maskiner ger beslutsstöd eller delvis automatisering. Denna modell kallas ofta “intelligensförstärkning.”
2. Human in the Loop for Exceptions (HITLFE): I denna modell är de flesta beslut automatiserade, och människor hanterar undantag som kräver bedömning eller insatser. Människor avgör också vilka undantag som behöver granskas.
3. Human on the Loop (HOTL): Maskiner fattar mikro-beslut, medan människor granskar resultaten och kan justera regler och parametrar för framtida beslut. I avancerade konfigurationer rekommenderar maskiner ändringar som godkänns av människor.
4. Human Out of the Loop (HOOTL): Maskiner fattar alla beslut, och människor ingriper endast för att ställa nya begränsningar och mål. Förbättring sker automatiskt baserat på mänsklig feedback.

Tillämpningar inom Krisledning

Dessa hanteringsmodeller erbjuder värdefulla insikter för krisledning. Tänk på ett logistikföretag som optimerar sophämtning med hjälp av AI för att identifiera och lösa problem proaktivt. Detta överensstämmer med HITL-modellen, där AI-assisterar mänskliga beslutsfattare i att effektivt hantera komplexa logistikutmaningar.

I fallet med att prognostisera försäljningsökning vid kampanjer tillåter HITLFE-modellen människor att granska AI-förutsägelser och säkerställa noggrannhet samt hantera undantag där maskinens förtroende är lågt.

För en matleveransverksamhet som hanterar cyklister ledde en HOTL-ansats till ett samarbete mellan människor och maskiner, vilket optimerade verksamheten genom att dra nytta av bådas styrkor.

Inom området för autonoma fartyg som Mayflower, är HOOTL i centrum. Människor övervakar AI-drivna beslut och sätter mål, vilket gör att maskiner kan navigera självständigt på haven.

Slutsats

I en värld där AI-drivna mikro-beslut blir allt vanligare måste organisationer välja rätt hanteringsmodell för varje sammanhang. Framgången för dessa system beror på förståelse för nivån av mänsklig inblandning, risktolerans och iterativ förbättring. När vi omfamnar AI-drivna beslut i krisledning måste vi erkänna dess potential att förbättra beredskap och kommunikation under tider av motgång. Oavsett om det handlar om att guida logistik under en pandemi eller optimera sophämtning, banar AI-Driven Decision Support (ADDS) ramverket vägen för en mer motståndskraftig och effektiv framtid. I en tid av globala kriser och snabba teknologiska framsteg kommer vår förmåga att anpassa oss och utnyttja AI:s kraft inom beslutsfattande att spela en avgörande roll i att bygga en säkrare och mer motståndskraftig värld. Håll dig uppdaterad för fler insikter och diskussioner i den Veckovisa Krisreflektionen. Tillsammans kan vi navigera genom komplexiteten i vår föränderliga värld med självförtroende.