В последнее время публикации Эли Шрагенхайма стали редкими, уж не знаю по какой причине. Поэтому каждая – это событие, которое заставляет отложить в сторону свои планы и заняться переводом
На прошлой неделе 1 февраля 2022 Эли опубликовал пост на тему совместного использования ТОС и Искусственного интелекта.
А уж совместное использование ТОС и других управленческих методологий – это хлеб Жизнеспособной Системы Управления. Совершенствуя NetStock и дорабатывая NetOperations, мы постоянно подтруниваем сами над собой, что “пилим искусственный интеллект”. Закончив перевод этой публикации, я понял, что фраза “в каждой шутке есть доля шутки” не теряет своей актуальности… Потому, что именно в том направлении сочетания усилий ТОС и ИИ, о котором пишет Эли, мы и двигаем наши программные решения.
Так что с удовольствием предоставляю слово автору.
Как обычно: ссылка на оригинал и картинка из поста автора.
Ваш Дмитирий Егоров
Искусственный интеллект (AI) понятие используемое как историческое название компьютерных инструментов, способных обучению на исторических данных для самостоятельного принятия или поддержки принятия решений, становится ключевым, постоянно звучащим[i] словом для описания технологий, которые изменят мир.
Однако, довольно много опасений вызывает возможность ИИ не только улучшить нашу жизнь, но и вероятность причинения им значительного вреда.
Я твердо уверен, что Теория ограничений привносит рациональные суждения и склонность искать внутреннюю простоту, открывая подлинный потенциал ситуаций, которые кажутся сложными и неопределенными. Могут ли эти качества TOC значительно улучшить потенциал ИИ с точки зрения ценности для управления организациями?
Акцент ТОС на определении правильной фокусировки для достижения максимальной эффективности[ii] (что также означает ответ на вопрос: на чем не нужно фокусироваться) основывается на признании ограниченной мощности нашего сознания.
Может или ИИ значительно помочь в максимальном использовании ограниченных возможностей человека?
Все люди должны фокусировать свое сознание на том, что на самом деле имеет значение. В управлении организациями достижение большего единиц ЦЕЛИ сегодня и в будущем является главной задачей для оценки того, на чем следует концентрироваться прямо сейчас. Неважно насколько изощренно мы определяем? что на самом деле имеет значение, некоторые важные моменты могут быть упущены. Одна из недостаточно проработанных в рамках ТОС областей, которую не может игнорировать ни один менеджер, – это необходимость как можно раньше определять возникающие угрозы.
Способность компьютеров обрабатывать огромные объемы данных тоже ограничена, но их пределы возможностей намного превосходят человеческие, и этот разрыв продолжает увеличиваться. Таким образом, можем ли мы надеяться, что несмотря на то, что цели высшего уровня определяются человеком, разумное использование программного обеспечения, особенно ИИ, может постоянно проверять адекватность существующей фокусировки и предупреждать о том, что возникает новые критические угрозы?
ИИ широко используется для того, чтобы заменить людей, выполняющих простые действия, например, использование роботов в распределительных центрах. Управление автомобилями без участия водителя – более амбициозная цель, но это также нечто, что подавляющее большинство людей делает хорошо (если они не находятся под влиянием каких-либо веществ). В настоящее время управленческие усилия по использованию ИИ направлены на снижение постоянных затрат на найм персонала для выполнения достаточно простой работы. Было бы неплохо показать, что ИИ может поддержать постоянный рост Прохода и даже улучшить принятие стратегических решений.
Особая сила ИИ заключается в его способности обучаться на большом объеме исторических данных. Это означает, что он также может быть натренирован на подготовку информации для поддержки критически важных решений, основываясь на наблюдаемых корреляциях между переменными, учитывающими тенденции и неожиданные изменения в поведении рынка, поставщиков и различных блокировок потоков. Таким образом, вместо того, чтобы делать ИИ модулем для принятия относительно простых решений, его можно использовать для повышения эффективности организации. Естественной первой целью является улучшение алгоритмов прогнозирования с выделением рационального возможного разброса. Способность определять корреляции может показать зависимости между различными SKU, что также позволит значительно улучшить прогнозы. Более сложной задачей является предоставление информации о потенциальном влиянии изменения цен и других критически важны характеристик предложения для рынка на его поведение. Еще одна достойная задача – выделение отклонений, которые требуют немедленного внимания менеджмента. С точки зрения, свода знаний ТОС (TOC BOK) было бы полезным лучше рассчитывать размеры буферов по сравнению с тем, как это делается сейчас. Работа с ИИ может быть использована как косвенный способ улучшения интуиции и даже мышления непредубежденных менеджеров! Если человек сможет использовать ИИ для подтверждения или опровержения исходных посылок и гипотез, то это в значительной мере улучшит качество решений по оценке последствий изменений.
Одним из важных недостатков ИИ, особенно с точки зрения ТОС, это отсутствие анализа причинно-следственных связей. Способность проверки гипотез о наличии причинно-следственных связей является ключевой задачей. Другой недостаток – это зависимость от данных для обучения, которые могут привести к ошибочным результатам. Самой сложной задачей внедрения ИИ является поиск способов снижения вероятности значительных ошибок и возможность находить такие ошибки с помощью анализа причинно-следственных связей
Процесс, направленный на использование ИИ, лучше всего начинать с определения ЦЕЛИ, потом определения ключевых элементов, которые влияют на цель, и затем вывод важных конкретных задач[iii]. Этот список важных задач, которые должны улучшить эффективность организации, должен быть проанализирован с точки зрения того, способен ли ИИ (может быть вместе с другими программными модулями) преодолеть препятствия, которые в настоящий момент мешают выполнению эти задач.
Ключевая идея состоит в признании потенциала ИИ в части предоставления жизненно важной информации или даже новых открытий, как неотъемлемой части принятия решения со стороны людей.
Постановка достойных задач, направление ИИ к поиску необходимой и поддерживающей принятие решений информации – это та область, где знания ТОС могут быть полезными для максимально полезного использования ИИ. Неожиданно название книги «Синдром Стога Сена – поиск информации в океане данных» приобретает более широкий смысл в ситуации, когда океан данных увеличился на несколько порядков, но и технологии извлечения также выросли.
В то время, как компьютеры в общем и ИИ в частности значительно лучше стали справляться со сложностью, имея ввиду множество различных взаимодействующих друг с другом переменных, тем тяжелее становится задача работы с неопределенностью, включающей в себя как «шум»: обычную повседневную вариацию, так и риски, которые хотя и более редкие, но способны причинить значительных ущерб.
Здесь возникает возможность использования появляющуюся силу ИИ в сочетании со знаниями ТОС для поддержки оценку будущих действий.
Использование ИИ для наблюдение за предсказанными тенденциями на рынке, особенно влиянием внешних сил, например: изменений в экономике и даже предсказания последствий от увеличения или снижения цен, может принести огромную пользу для лиц, принимающих решения. Большая часть релевантных данных, которые необходимы для этой задачи, находятся во внешних базах данных. Возможно потребуются сервисы для получения данных из различных внешних источников. Было бы неплохо, если бы удалось достичь сотрудничества между конкурентами в части того, чтобы позволить ИИ с помощью третьей нейтральной стороны анализировать их объединенные данные. Такое сотрудничество должно гарантировать, что никакие внутренние данные одной компании ни в коем случае не попадут другой. Но результат такого анализа, показывающий ценовую чувствительность, влияние инфляции, изменений в государственном регулировании и многое другое, может дать знание, которое в настоящий момент скрыто, оставляя принимаемые решения на волю интуиции. Ключевой недостаток человеческой интуиции – это медленная адаптация к изменениям. Предоставление ИИ огромного количества похожих исторических данных об изменениях значительно улучшает его способность в предсказании результатов, до тех пор пока существует достаточно релевантных данных, которые еще не утратили свою релевантность ввиду изменений.
Сейчас я думаю, что продуктивное использование ИИ для принятия управленческих решений, включая критически важный вопрос «на чем фокусироваться», заключается в двух категориях, на которых следует фокусироваться процессам ТОС+ИИ и которые могут принести большую пользу для управления любой организацией:
- Отслеживание рыночного спроса. Она включает в себя прогнозирование существующих тенденций и предсказание потенциальных результатов конкретных действий и изменений. Плюс она дает хорошие идеи для понимания влияния изменения цен, экономики и разнообразия выбора.
- Предупреждение: не принимайте прогнозы из одной цифры! Результат ИИ должен перевести результаты статистического анализа в рациональный или доверительный интервал, который определяется статистическим модулем. См. мою статью
- Указание на возникающую угрозу. Знание ТОС может легко помочь получить список потенциальных угроз, о которых менеджмент должен быть оповещен как можно раньше. Существует необходимость определить сигналы, которые наблюдались в недавнем прошлом, которые свидетельствуют, что возникает определенная угроза. Предоставление ИИ достаточного количества примеров может запустить постоянный поиск достаточного количества доказательств.
- Например, если важный поставщик начинает вести себя непредсказуемо, это может указывать на проблемы в управлении, даже на возможность банкротства, вследствие чего наш имидж в глазах клиента ухудшается. Точно так же изменение в количестве и/или частоте заказов большого клиента может сигнализировать об изменениях в политике закупок.
- Одной из проблем сложных сред является точность данных. Если модуль ИИ специально ищет результаты, которые не соответствуют остальным данным, то может иметь смысл указать пользователю на необходимость проверки определенных данных.
- Уже существующий пример: мониторинг необходимости обслуживания оборудования. Это характеристика, связанная с Индустрией 4.0, когда отслеживаются отклонения темпа и качества работы оборудования и от нормальных показателей до того, как это станет критичным, оставляет достаточно времени для планирования необходимого обслуживания.
Критически важные вопросы для продолжения дискуссии:
- Существуют ли более общие темы в организации, где ИИ под управлением ТОС может принести пользу менеджменту?
- Можем ли мы прийти к обобщенному набору открытий в области того, как ТОС может повлиять на задачи, обучение и использование ИИ?
- Например, использование ИИ для тщательной проверки качества данных об использовании мощности ограничения и нескольких других критических ресурсов. Сравнение их с требованиями к мощности в прошлом и входящим спросом может помочь в определении достаточна ли доступная защитная мощность.
- Как мы можем это осуществить?
- Какое обучение должны пройти люди, использующие модуль ИИ?
[i] В оригинале «buzz» – жужжащее, гудящее. – прим. переводчика
[ii] В тексте «performance» – прим. переводчика
[iii] В тексте «worthy valuable objectives» – прим. перевочика