A Inteligência Artificial (IA) e seus algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço e outros, estão apoiando e facilitando escolhas e até mesmo decidindo por nós.
Já somos conduzidos obedecendo os algoritmos de IA via voz e mapa do Waze e Google Maps no trânsito, ou via recomendações Spotify, Netflix ou Amazon. É a Inteligência Artificial nos dizendo o que fazer, e fazemos normalmente, na maioria das vezes, sem questionar.
Nesse post, resumo as diversas formas de delegação da tomada de decisão quando a IA está envolvida.
1 – Delegação total da Tomada de Decisão para IA
Os sistemas de recomendação, por exemplo, podem ser projetados para melhorar a si mesmos sem a compreensão de um designer humano do mecanismo subjacente à melhoria. O uso de grandes quantidades de dados em interações granulares do usuário e feedback instantâneo do usuário das plataformas digitais permite que os algoritmos de IA aprendam o comportamento do usuário, de modo que a eficiência e a precisão da tomada de decisão aumentem com o tempo.
Casos de recomendações de produtos da Amazon e de vídeo streaming do Youtube e Netflix.
Observação: Nestes três casos: o Nível de Tomada de Decisão é operacional.
2 – Delegação de TD sequencial híbrida
2.1 De IA para Humana
Os concursos de inovação via crowdsourcing, por exemplo, permitem que as empresas envolvam grandes grupos de indivíduos de fora da empresa na busca de soluções para seus problemas. Ao formular um problema e transmiti-lo para a multidão, as empresas podem atrair um conjunto diversificado de soluções.
Ao fazer isso, o custo da solução de problemas muda da geração de soluções para a avaliação e seleção de soluções. Peneirar um grande conjunto de soluções é entediante, demorado e dispendioso. O uso da IA para categorizar soluções, diferenciar entre várias alternativas e sugerir um conjunto de alternativas mais restrito permite que os tomadores de decisão humanos avaliem as soluções com mais eficiência. Além disso, para cada decisão, o algoritmo pode ser configurado para calcular e informar o nível de confiança de suas sugestões.
Observação: Nestes concursos: o Nível de Tomada de Decisão é operacional.
2.2 De Humana para IA
Billy Beane, gerente do time de beisebol profissional Oakland Athletics, adotou essa estrutura de tomada de decisão para escolher seus jogadores.
Os gerentes de times de beisebol tradicionalmente confiam na experiência pessoal, no instinto e no conhecimento de olheiros e agentes profissionais ao escolher jogadores.
Billy Beane adotou uma abordagem orientada a dados e aplicou o poder preditivo dos algoritmos para ajudar na tomada de decisões, primeiro selecionando um pequeno conjunto de jogadores potencialmente adequados e, posteriormente, verificando esses candidatos usando grandes quantidades de dados granulares de desempenho e previsão algorítmica. Essa abordagem se tornou tão bem-sucedida que logo foi adotada em outras equipes e esportes, crescendo em um campo agora conhecido como Análise Esportiva.
Observação: No Exemplo da Oakland: O Nível de Tomada de Decisão é tático.
3 – Delegação de Agregação Humana-IA
Um cenário em que a agregação pode ser útil diz respeito a decisões tomadas por comitês de investimento.
Considere, por exemplo, a Deep Knowledge Ventures (DKV), uma empresa de capital de risco com sede em Hong Kong, focada em medicamentos para doenças relacionadas à idade e em empreendimentos de medicina regenerativa.
A DKV nomeou formalmente um algoritmo chamado VITAL (Validating Investment Tool for Advancing Life Sciences) em seu conselho. Como sexto membro do conselho, VITAL recebeu o direito de votar nas decisões de investimento. Diferentemente dos membros humanos do conselho, a VITAL baseia suas decisões em uma análise computacional de vastas quantidades de dados que cobrem o financiamento de empresas de investimento em potencial, ensaios clínicos, propriedade intelectual e financiamento anterior.
Essa análise envolve observar e identificar o papel de centenas de variáveis e suas interações nos resultados do investimento e pode capturar elementos do espaço de decisão que provavelmente serão ignorados pelos seres humanos. Como exemplo, Dmitry Kaminsky, sócio-gerente da DKV, sugere que a VITAL desempenhou um papel importante ao ajudar o conselho da DKV a evitar decisões irracionais de investimento em projetos “superestimados”.
Observação: No exemplo da DKV: O Nível de Tomada de Decisão é estratégico.
Considerações finais
Cada vez mais a tecnologia, em especial a Inteligência Artificial tem ajudado as empresas na implementação de suas estratégias de transformação digital, indústria 4.0, sociedade 5.0, principalmente no apoio e na tomada de decisões fundamentais para os negócios.
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Referência:
Com base em estudo, tradução e resumo do artigo “Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence” por Yash Raj Shrestha, Shiko M. Ben-Menahem, e Georg von Krogh. California Management Review, 2019.
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