Pelnas:
- Galimybė apsaugoti duomenis keturiais lygmenimis (klasifikavimas, anonimiškumas, transporto priemonės pasirinkimas, minimalūs duomenys) ir vykdyti KVKK atsakomybę
- Galimybė patikrinti rezultatus pagal rizikos lygį ir filtruoti rekomendacijas, kurios veikia žmones per sąžiningumą ir šališkumą
- Gebėjimas sukurti paprastą dirbtinio intelekto valdymo sistemą ir užtikrinti, kad dirbtinio intelekto rezultatai nepakeistų ekspertų patvirtinimo priimant finansinius / teisinius / žmogiškųjų išteklių / atitikties sprendimus
Kaip vadovas, išmokote naudoti AI kiekviename savo verslo kampe: ataskaitų teikime, KPI, automatizavime, operacijose, pirkimuose, komunikacijoje, santraukoje, scenarijuje. Dabar mes kuriame pagrindą, kaip atsakingai naudoti šią galią. Nes neteisingai panaudojus AI greitis ir patogumas virsta rimta rizika: nutekėjęs klientų sąrašas, sprendimas pagal sugalvotą skaičių, diskriminacinis pasiūlymas, KVKK pažeidimas. Šis įrenginys yra apsauginis tinklas, laikantis visą modulį kartu. Pagrindinis principas viename sakinyje: AI yra asistentas; Už duomenų konfidencialumą, išvesties tikslumą ir sprendimo etiką visada atsako vadovas.
Duomenų privatumas: keturi apsaugos lygiai
Verslo duomenys yra vertingi ir daugelis jų yra konfidencialūs. Apsaugokite privatumą keturiais sluoksniais. Pirmasis sluoksnis – klasifikacija: pažymėkite kiekvieną duomenų dalį kaip „viešas/vidinis naudojimas/konfidencialu/asmeninis“. Konfidencialiems ir asmens duomenims reikia skirti ypatingą dėmesį. Antrasis sluoksnis – anonimiškumas: išverskite identifikatorius, tokius kaip vardas, ID, kliento pavadinimas, tiekėjo kaina, į kodus prieš pateikdami juos AI (darbuotojas A, klientas 1). Trečias sluoksnis – įrankių pasirinkimas: jei įmanoma, naudokite įmonės patvirtintus korporacinius AI įrankius, kurie nesaugo duomenų modelių mokymui; Neteikite konfidencialių duomenų nemokamiems viešai prieinamiems įrankiams. Ketvirtasis sluoksnis – minimalūs duomenys: pateikite minimalius duomenis, reikalingus darbui atlikti, ne daugiau.
KVKK (Asmens duomenų apsaugos įstatymas) reglamentuoja Jūsų darbuotojų ir klientų asmens duomenų tvarkymą; Pažeidimas užtraukia ir teisines sankcijas, ir reputacijos praradimą. Klientų sąrašo arba darbo užmokesčio sąrašo įklijavimas į atvirą pokalbių laukelį yra tarsi užrakinto failo palikimas gatvėje.
Įspėjimas: „Šis įrankis atrodo saugus“ nėra garantija. Prieš pateikdami bet kokius duomenis AI, paklauskite: „Kokia žala būtų įmonei, jei ši informacija nutekėtų? Jei žala rimta, anonimuokite duomenis arba išvis jų neatskleiskite. Jei abejojate, neduok.
Patvirtinimas: nepasirašytas išvestis nėra sprendimas
Čia po vienu stogu surinkta per visą modulį kartojama disciplina. Patvirtinkite kiekvieną AI išvestį trimis etapais: šaltinis (ar skaičius iš mano pateiktų duomenų?), perskaičiuokite (patikrinkite aritmetiką), valdymo filtrą (ar jis atitinka mano pramonės žinias ir sritį?). AI gali sukelti haliucinacijas – įtikinama kalba sugalvoti neegzistuojančius skaičius, šaltinius ar faktus. Sklandumas nėra tikslumas. Kuo svarbesnis sprendimas, tuo griežčiau turi būti tikrinama.
Apsvarstykite riziką trimis lygiais. Mažos rizikos rezultatai (vidinis kontūras, formatavimas, santrauka): pakanka greitos peržiūros. Vidutinės rizikos rezultatai (ataskaita vadovybei, KPI komentaras): kiekvienas skaičius patvirtinamas. Didelės rizikos rezultatai (finansinis sprendimas, sutartis, atitikties dokumentas, personalo sandoris): AI rengia tik juodraščius; Kompetentinga ekspertų peržiūra, teisinė/finansinė kontrolė ir parašas yra privalomi. Šiose srityse AI išvestis niekada negali pakeisti kompetentingo eksperto patvirtinimo.
Etika ir šališkumas: greitai, bet sąžiningai
AI mokosi iš istorinių duomenų; Jei praeityje yra šališkumo, AI jį pakartos ar net sustiprins. Įdarbinimo, paaukštinimo ar klientų prioritetų nustatymo rekomendacija gali nesąmoningai sudaryti nepalankią padėtį grupei. Taigi kiekvieną dirbtinio intelekto pasiūlymą, kuris paveikia žmones, perkelkite per teisingumo filtrą: "Ar šis pasiūlymas nesąžiningai pašalina grupę? Ar pateisinimas yra pateisinamas?" Aiškiai paklauskite AI „kurioms grupėms šis pasiūlymas gali būti nepalankioje padėtyje? paklausti.
Dar du etiniai principai: Skaidrumas – neslėpkite reikšmingos dirbtinio intelekto sukurtos produkcijos; Turėtumėte galėti paaiškinti, kaip buvo priimtas sprendimas. Atskaitomybė – „Taip pasakė AI“ nėra pasiteisinimas. Atsakomybė tenka įrankį naudojančiam vadovui. Kai AI padaro klaidą, jūs laikote atsakomybę; todėl naudokite jį kaip prižiūrimą padėjėją, o ne aklą autoritetą.
DI valdymas: institucinė sistema
Individualios geros valios neužtenka; Sukurkite paprastą AI valdymo sistemą verslui: kokius duomenis kokiam įrankiui galima suteikti, kokius sprendimus gali palaikyti DI, kurie priklauso tik ekspertui, kaip tikrinami rezultatai, kas yra atsakingas. Parašyta paprasta politika apsaugo visą komandą ir apsaugo nuo nelaimės kitame padalinyje.
trys mini dėklai
1 atvejis – grįžimas nuo nuotėkio ribos. Pardavimų vadybininkas įklijavo sąrašą su tikrais klientų vardais ir apyvarta į nemokamą AI įrankį. Nedvejodamas jis paklausė: „Kas būtų, jei tai nutekėtų? – paklausė jis, užkoduodamas klientų pavadinimus ir konvertuodamas apyvartas į juostą. Analizė buvo tokia pat kokybiška; jokie tikri duomenys neišėjo. Mažas įprotis užkirto kelią didelei KVKK rizikai.
2 atvejis – sugalvoto numerio kaina. Vyriausiasis finansininkas pateikė valdybai YZ pateiktą „23 procentų pramonės vidurkį“ jo nepatikrinęs. Skaičius buvo sugalvotas; AI įtikinamai sukūrė skaičių, kuris neturėjo šaltinio. Kilo ginčas dėl investicijų, paremtas neteisingu skaičiumi, ir prireikė laiko, kol jis apsisuko. Pamoka: ne kiekvienas skaičius, kuris teigia esąs iš išorės, gali būti naudojamas neprijungus jo prie tikrojo šaltinio.
3 atvejis – šališkos rekomendacijos gaudymas. Personalo vadovas paprašė AI reitinguoti kandidatus. AI išryškins konkrečios mokyklos absolventus, remdamasis istoriniais duomenimis. Vadovas klausia: „Kokios grupės neįtraukiamos į šį pasiūlymą? jis paklausė; Jis nustatė, kad AI pakartoja praeities šališkumą. Jis reitingavo tik su darbu susijusius, pagrįstus kriterijus, o galutinį sprendimą paliko žmonių komitetui.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Duomenų privatumo patikra:
Jūsų vaidmuo: duomenų privatumo patarėjas. Greitai pateiksiu duomenų rinkinį. Pirmiausia nurodykite asmeninius/konfidencialius laukus (vardas, pavardė, ID, klientas, kaina, atlyginimas) ir pasiūlykite, kaip kiekvieną iš jų anonimizuoti. Trumpai užrašykite šių duomenų pateikimo AI riziką, išreikštą KVKK. Dar neanalizuokite.
2) Patvirtinimo kontrolinis sąrašas:
Turiu patikrinti šią AI išvestį prieš pateikdamas ją vadovybei. Išvestyje nurodykite kiekvieną skaitmeninį teiginį ir išorinio šaltinio paraišką. Kiekvienam iš jų paklauskite: „ar mano pateiktų duomenų šaltinis, ar tai informacija, kurią AI galėjo sukurti/pagaminti pati? Surinkite tuos, kurių šaltiniai nežinomi, po antrašte „PATIKRINTI“.
3) Etikos/teisingumo filtras:
Šis AI pasiūlymas turi įtakos žmonėms: [pasiūlymas]. Kurioms grupėms šis pasiūlymas gali būti nesąžiningai nepalankus? Ar rekomendacija gali būti šališka dėl istorinių duomenų? Ką turėčiau pakeisti, kad sprendimas būtų pagrįstas tik su verslu susijusiais, pagrįstais kriterijais? Būkite sąžiningi, neginkite pasiūlymo.
4) DI naudojimo rizikos klasifikacija:
Su AI atliksiu šią užduotį: [užduotis]. Padėkite jį rizikos lygiu: mažas (vidinis projektas), vidutinis (išeinantis į vadovybę), didelis (finansinė / teisinė / žmogiškųjų išteklių pasekmė). Pasakykite man, kokių patikrinimo ir patvirtinimo veiksmų reikia atlikti atsižvelgiant į rizikos lygį. Jei tai yra didelė rizika, priminkite, kad eksperto patvirtinimas yra privalomas.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Pateikite man analizę su šiais klientų duomenimis. [tikrieji vardiniai duomenys]
Atviram įrankiui teikia tikrus asmens duomenis; Tai kelia KVKK pažeidimo ir nutekėjimo riziką. Taip pat nėra plano patvirtinti produkcijos.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: analitikas. Duomenyse, kuriuos jums pateikiau, visi pavadinimai yra užkoduoti (Klientas 1-50) ir sumos konvertuojamos į juostą. Atlikite segmentų analizę naudodami šiuos anoniminius duomenis. Tiesiog naudokite mano duotus skaičius, nepridėkite išorinių sektorių numerių; Jei pridėsite, aiškiai nurodykite šaltinį, kad galėčiau jį patikrinti.
Dydis
prastas požiūris
Stiprus požiūris
Duomenys
tikras vardas
anonimas
KVKK rizika
aukštas
žemas
šaltinio valdymas
Nėra
privalomas
Patikrinamumas
žemas
aukštas
Atsakomybė
neapibrėžtas
išsiaiškinta
Dažnos klaidos
- Tikrų konfidencialių / asmeninių duomenų suteikimas atidarytam įrankiui. Pirmiausia klasifikuokite ir anonimuokite.
- Nepatvirtina išorinio šaltinio paraiškų. AI gali sudaryti tokius skaičius kaip „pramonės vidurkis“; prisijungti prie šaltinio.
- Ignoruojant išankstinį nusistatymą. Pasiūlymus, turinčius įtakos žmonėms, pateikite per sąžiningumo filtrą.
- „AI taip pasakė“ pasiteisinimas. Atsakomybė tenka vartotojui; Prisiimk atsakomybę.
- Praleidžiamas ekspertų patvirtinimas dėl didelės rizikos sprendimo. Norint gauti finansinę / teisinę / žmogiškųjų išteklių / atitikties rezultatus, reikalingas eksperto patvirtinimas.
Atsargiai: Svarbiausias šio modulio sakinys: dirbtinio intelekto išvestis tokiose svarbiose srityse kaip atitiktis, finansai, teisiniai ir žmogiškieji ištekliai NĖRA pakaitalas kompetentingo eksperto patvirtinimo. AI padidina jūsų greitį, neatleidžia jūsų eksperto. Nepatvirtinta AI išvestis yra tokia pat rizikinga kaip ir nepasirašytas sprendimas.
Apibendrinant
Atsakingas AI naudojimas remiasi trimis ramsčiais: privatumu, autentifikavimu ir etika. Apsaugokite duomenis keturiais lygiais (klasifikavimas, anonimiškumas, įrankių pasirinkimas, minimalūs duomenys) ir prisiminkite KVKK atsakomybę. Patvirtinkite kiekvieną išvestį naudodami šaltinio susiejimą, perskaičiavimą ir administracinį filtravimą; Padidinkite kruopštumą pagal rizikos lygį. Pateikite pasiūlymus, kurie daro poveikį žmonėms, per sąžiningumo filtrą ir palaikykite skaidrumą bei atskaitomybę. Paprasta AI valdymo sistema apsaugo visą komandą. Ir visada: didelės rizikos ir pasekmių srityse AI nepakeičia kompetentingo eksperto patvirtinimo.
Taikymo užduotis
Parašykite pusės puslapio „AI naudojimo gairių“ projektą savo verslui. Įtraukite: kokius duomenis kokiam įrankiui galima suteikti, kaip duomenys bus anonimizuoti, kokie rezultatai turėtų būti patvirtinti, kurie sprendimai priklauso tik ekspertui ir kas yra atsakingas. Naudodami aukščiau pateiktą šabloną „AI naudojimo rizikos klasifikacija“, įtraukite 5 užduotis, kurias atlikote su AI per paskutinę savaitę, į rizikos lygį ir kiekvienai parašykite teisingą patvirtinimo veiksmą.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Ar įslaptinau ir padariau anoniminius duomenis?
- [ ] Ar naudojau įmonės patvirtintą/saugų įrankį ir minimalius duomenis?
- [ ] Ar patikrinau kiekvieną išvestį pagal rizikos lygį?
- [ ] Ar išfiltravau pasiūlymus, kurie veikia žmones per sąžiningumą?
- [ ] Ar man reikėjo eksperto patvirtinimo didelės rizikos sprendimams?
Modulio egzaminas
1. Kokį klausimą turėtų užduoti vadovas, kad nustatytų darbo sluoksnį (mechaninis / analitinis / sprendimas) ir patikrinimo griežtumą prieš pateikdamas darbą dirbtiniam intelektui?
- A) Koks bus rezultatas, jei ši išvestis neteisinga? ✔
- B) Ar dirbtinis intelektas gali kuo greičiau užbaigti šį darbą?
- C) Ar šis įrankis nemokamas?
- D) Ar šis darbas kada nors buvo atliktas anksčiau?
Aprašymas: Teisingo naudojimo pagrindas yra darbo klasifikavimas pagal rizikos lygį. „Kokios bus pasekmės, jei ši išvestis bus neteisinga? Klausimas lemia, ar darbas yra mechaninis, analitinis, ar atsakingas sprendimas, taigi, kiek reikia patikrinti.
2. Dirbtinio intelekto pateiktas „23 procentų pramonės vidurkis“ pateikiamas direktorių tarybai be patikrinimo ir paaiškėja, kad šis skaičius yra išgalvotas. Kokia pagrindinė disciplina šiuo atveju buvo nepastebėta?
- A) Taisyklė dirbtinį intelektą naudoti tik ryto valandomis
- B) Išvesties tikrinimo, prijungiant jį prie šaltinio, disciplina ✔
- C) Ataskaitos konvertavimas į spalvų lentelę
- D) ilgesnio raginimo rašymas
Paaiškinimas: Dirbtinis intelektas kartais sukuria neegzistuojantį skaičių įtikinama kalba (haliucinacija). Išvesties prijungimo prie šaltinio veiksmas patikrina, ar kiekvienas skaičius yra iš tikro šaltinio, ar galėjo būti sugalvotas. To nepaisant kyla klaidingų sprendimų rizika.
3. Nors bendra apyvarta elektroninės prekybos įmonėje atrodo stabili, segmentų suskirstymas atskleidžia, kad didelio pelno kategorija sumažėjo 22 proc., o mažo pelno pardavimai tai slepia. Kokį principą iliustruoja šis pavyzdys?
- A) Bendras skaičius visada yra patikimiausias rodiklis
- B) Pelningumas nesvarbus, svarbu tik apyvarta
- C) Bendri skaičiai gali slėpti apsisukimus; segmentų suskirstymas atskleidžia tiesą ✔
- D) Segmentų analizė galioja tik didelėms įmonėms
Paaiškinimas: bendri skaičiai gali slėpti vidinius pasikeitimus. Žvelgiant į suskirstymą (segmentų analizę), o ne į bendrą sprendimų palaikymo darbe, paaiškėja tiesa; Dideli skirtumai gali būti paslėpti po fiksuota suma.
4. Kavinės vadovas interpretuoja išvadą, kad „savaitgalio išpardavimai keičiasi kartu su temperatūra“ kaip „karštas oras padidina pardavimus“ ir išjungia oro kondicionierių; Tačiau tikroji priežastis buvo savaitgalį išaugęs klientų srautas. Kas tai per klaida?
- A) Klaidinga priežastingumo koreliacija ✔
- B) Nerenkama pakankamai duomenų
- C) Netinkamo diagramos tipo pasirinkimas
- D) Neanonimizuoja duomenų
Paaiškinimas: vien todėl, kad du dalykai veikia kartu (koreliacija), dar nereiškia, kad vienas sukelia kitą (priežastinis ryšys). Temperatūra ir pardavimai atsitiktinai pajudėjo ta pačia kryptimi; Dažna priežastis buvo savaitgalio eismas. Dirbtinio intelekto nustatyti santykiai yra ne įrodymai, o hipotezės, kurias reikia patikrinti.
5. Kas yra geros valdymo ataskaitos „piramidės“ struktūros viršuje?
- A) Neapdorotų duomenų lentelės
- B) Santrauka ✔
- C) Papildomi dokumentai ir išnašos
- D) Visi ankstesnių metų skaičiai
Paaiškinimas: geras pranešimas yra piramidė: viršuje yra santrauka (3–5 punktai), skirta užimtam skaitytojui suprasti per 30 sekundžių; kritinės išvados toliau; Apačioje yra atraminė detalė. Taigi aukščiausias vadovas skaito tik viršų, o visi, kuriems įdomu, nusileidžia.
6. Kai skambučių centras nustato „atsakytų skambučių skaičių per dieną“ KPI, atstovai skuba skambinti ir sumažina klientų pasitenkinimą. Kokį principą iliustruoja ši situacija?
- A) Kuo daugiau KPI, tuo geresnis valdymas
- B) KPI negalima naudoti skambučių centruose
- C) Greitis visada yra prieš kokybę
- D) KPI, kuriuo galima manipuliuoti, gali paskatinti neigiamą elgesį, o ne rezultatą, kurį ketinama išmatuoti ✔
Paaiškinimas: kai rodiklis tampa taikiniu, žmonės randa būdų jį apgauti (Gudharto dėsnis). „Skambučių skaičius“ yra lengvai valdomas ir nematuoja tikrojo rezultato (rezoliucijos, pasitenkinimo). Taigi prieš rinkdamiesi KPI turėtumėte paklausti „kokį neigiamą elgesį jis skatina?“. reikėtų paklausti.
7. Kokia yra taisyklės „pirmiausia supaprastinkite procesą, o vėliau automatizuokite“ priežastis procesų automatizavime?
- A) Automatika taip pat pagreitina gedimą nutrūkus procesui; Pirmiausia reikia ištaisyti procesą ✔
- B) Supaprastinimas daro automatizavimą neįmanomą
- C) Supaprastinimas yra tik teisinė prievolė
- D) Automatizavimas visada pigesnis nei supaprastinimas
Aprašymas: Automatizavimas padidina proceso greitį; Tai taip pat pagreitina klaidą, jei procesas sugadintas. Kai 5 nereikalingų žingsnių procesas apskaitos vienete buvo automatizuotas, nereikalingi veiksmai veikė greičiau. Pirmiausia procesas turėtų būti supaprastintas, o paskui paspartintas.
8. Koks yra „žmogaus kilpoje“ dizaino tikslas automatiniuose atsakymuose klientui?
- A) Visiškai sustabdyti automatizavimą
- B) Dirbtinio intelekto sprendimų galios didinimas
- C) Užkirsti kelią klaidos atsiradimui su žmogaus sutikimu kritiniame taške išlaikant didžiąją greičio dalį ✔
- D) Visiškas žmonių darbo jėgos pašalinimas
Paaiškinimas: „Žmogaus kilpoje“ dizainas yra žmogaus patvirtinimas kritiniame automatizuoto proceso taške. AI sukuria juodraštį, žmogus greitai jį patvirtina, tada jis išsiunčiamas. Tai apsaugo nuo klaidos iš karto, išsaugant didžiąją dalį greičio; Kai komanda pašalino šį patvirtinimą, klientą pasiekė neteisinga informacija.
9. Baldų ceche gamyba vyksta lėtai; Vadovas nori pakeisti brangiausią mašiną (pjovimą), tačiau analizė rodo, kad kliūtis yra dažymo-džiovinimo etapas. Koks yra pagrindinis operacijų analizės principas?
- A) Brangiausias žingsnis visada turi būti patobulintas
- B) Tobulinimas turėtų būti nukreiptas į kliūtį, kuri sulėtina visą srautą ✔
- C) Visi žingsniai turi būti paspartinti vienodai
- D) Butelio kaklelio sąvoka galioja tik gamybos linijose
Paaiškinimas: Proceso greitis yra jo lėčiausio žingsnio (butelio kaklelio) greitis. Paspartinti žingsnius už kliūties ribų yra pinigų ir pastangų švaistymas; Vienintelis dalykas, kuris veikia, yra išplėsti kliūtis. Vadovui investavus į antrą džiovyklą, o ne skerdimą, greitis padidėjo 28 proc.
10. Pirkdamas vadybininkas pereina prie pigiausios žaliavos tiekėjo, bet ignoruoja prastą tiekėjo pristatymo patikimumą; Du pagrindiniai vėlavimai sustabdo gamybą. Kokia šios situacijos pamoka?
- A) Visada reikia pasirinkti brangiausią tiekėją
- B) Pristatymo patikimumas nėra svarbus
- C) Tiekėjas turi būti vertinamas ne vienu aspektu (tik kaina), o keliais aspektais, įskaitant patikimumą ir riziką ✔
- D) Tiekėjo sprendimai turėtų būti palikti tik dirbtiniam intelektui
Aprašymas: Tiekėjo pasirinkimas yra daugiamatis: kaina, kokybė, pristatymo laikas, patikimumas, finansinis pagrįstumas ir rizika turi būti vertinami kartu. Vien pažvelgus į kainą galima patirti daug kartų didesnių nuostolių nei uždirbta nuolaida; prarasta gamyba panaikino nuolaidą.
11. Ką geriausia padaryti vadovui prieš siųsdamas piktą, šiurkštų laišką nuolat vėluojančiai komandai?
- A) Siųsti žinią tokią, kokia ji yra, nes emocijos yra tikros
- B) Tono pritaikymas sprendimui naudojant dirbtinį intelektą ir perleidimas per žmogaus filtrą ✔
- C) Visai nesiunčiant pranešimo ir ignoruojant problemą
- D) Pranešimo stiprinimas
Paaiškinimas: Supykus žinutės neturėtų būti siunčiamos iš karto. Dirbtiniam intelektui liepiant „keisti toną į pagarbų ir į sprendimus orientuotą toną, išlaikant tuos pačius lūkesčius ir ribas“, išsaugoma pranešimo esmė, koreguojamas jos tonas ir užkertamas kelias sunkiai atgaunamiems pasipiktinimams; Tada išvestis yra filtruojama žmogaus.
12. Susitikimo santraukoje sakoma, kad AI „biudžeto padidinimas patvirtintas“; Tačiau posėdyje buvo pasakyta, kad „biudžeto didinimas bus įvertintas“. Koks yra teisingas būdas išvengti šio pavojaus?
- A) Iš karto išplatinkite santrauką jos neskaitę
- B) Patikrinkite santrauką, atskirkite sprendimą nuo galimybės ir paprašykite, kad dalyviai jį patvirtintų ✔
- C) Iš viso nedaro susitikimo santraukos
- D) Sprendimu vertinant tik ilgiausią bausmę
Aprašymas: AI gali neteisingai priskirti sprendimus; Skirtumas tarp „turi būti įvertintas“ ir „patvirtintas“ yra labai svarbus. Susitikimo santrauka dažnai yra „oficiali atmintis“, todėl kiekvieną santrauką reikia perskaityti, atskirti nuo sprendimo ir patvirtinti su dalyviais prieš išplatinant.
13. Koks tikslas planuojant scenarijus sukurti bent tris scenarijus (optimistinį, pagrindinį, pesimistinį), o ne susieti ateitį su viena prognoze (pavyzdžiui, „augsime 15 procentų“)?
- A) Dirbtinis intelektas gali tiksliai numatyti ateitį
- B) Nesvarbu, kuria kryptimi krypsta tiesa, neapsigaukite ir įgyvendinkite planą, o ne paniką ✔
- C) Surinkite mažiau duomenų
- D) Vienos teisingos ateities pasirinkimas iš anksto
Paaiškinimas: realybė yra intervalas; Jei planas, pagrįstas vienu spėjimu, nebus įgyvendintas, jis žlugs. Iš anksto paruošus atsakymus į kelis scenarijus užtikrinama, kad planas gali būti sukurtas, o ne panikuoti, nesvarbu, kuria kryptimi juda tikrovė. Siekiama ne žinoti ateitį, o nebūti užkluptam nepasiruošusiam.
14. Kuris iš šių teiginių yra teisingas apie dirbtinio intelekto naudojimą verslo valdyme?
- A) Dirbtinio intelekto produkcija nepakeičia kompetentingo eksperto patvirtinimo priimant sprendimus, turinčius finansinių, teisinių ir žmogiškųjų išteklių pasekmių ✔
- B) Jei dirbtinio intelekto išvestis yra teisinga, eksperto patvirtinimo nereikia
- C) Tikri klientų duomenys gali būti pateikiami atviriems įrankiams, jei jie atrodo saugūs
- D) „AI taip pasakė“ yra tinkamas atskaitomybės pateisinimas
Atskleidimas: dirbtinio intelekto išvestis nepakeičia kompetentingo eksperto patvirtinimo tokiose svarbiose srityse kaip atitiktis, finansai, teisiniai ir žmogiškieji ištekliai. Dirbtinis intelektas – greitį didinantis asistentas; Už duomenų konfidencialumą, išvesties tikslumą ir sprendimo etiką visada atsako vadovas. Nepatvirtintas rezultatas yra toks pat rizikingas kaip ir nepasirašytas sprendimas.