A Gartner introduziu três estratégias para uma partilha contínua de conhecimentos entre humanos e máquinas, de forma a aumentar a sua capacidade coletiva de tomar decisões
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A implementação de tecnologias sofisticadas, como advanced analytics e machine learning, tem levado o ser humano a desempenhar papéis distintos – in the loop, on the loop, ou out of the loop. Quando os humanos estão in the loop na cadeia de valor são os principais decisores, com base na sua compreensão. Quando estão on the loop, confiam no poder de advanced analytics, continuando, no entanto, a ser o principal decisor final das decisões. Já no modelo out of the loop, a advanced analytics e machine learning têm total controlo da tomada de decisões, enquanto os humanos assumem um papel de supervisão, intervindo apenas quando necessário. É de notar, contudo, que não estão necessariamente fora de todo o processo da cadeia de valor, podendo estar out of the loop em diferentes fases. A implementação deste modelo tem sido um motor para largos investimentos em plataformas de advanced analytics e machine learning ou na captura de talento em ciência de dados, explica a Gartner. Contudo, apesar da crescente vontade de automação, prevê-se que na tomada de decisões haja sempre a necessidade de uma mistura dos modelos, de forma adaptada às especificidades de cada negócio, que deverão determinar o nível de intervenção das máquinas e do humano. Dessa forma, adotar um quadro que aumente mutuamente a inteligência humana e a das máquinas reflete-se numa mais-valia para uma empresa da cadeia de fornecimento, extraindo o melhor de ambas as partes para uma decisão coletiva mais fundamentada e eficiente. Num relatório recente, a Gartner introduziu um enquadramento de aumento recíproco da inteligência da máquina e do humano, definido como “partilha contínua de conhecimentos entre humanos e máquinas que aumenta a sua capacidade coletiva para tomar melhores decisões”, definido por três estratégias. Por um lado, as empresas podem alargar os princípios do crowdsourcing para incluir humanos e máquinas como contribuidores igualitários à sabedoria da multidão, explica a Gartner. Os humanos podem trazer os seus insights para a equação, enquanto as máquinas podem tornar-se um membro ativo com insights gerados pela analítica. Os insights combinados homem-máquina podem ser usados para melhorar a qualidade da decisão. Por outro lado, alavancando a mineração de processos, as máquinas vão aumentar a tomada de decisão dos humanos, identificando oportunidades de automação e alinhando as decisões operacionais com estratégias da cadeia de valor. Da mesma forma, através da mineração de processos, as organizações podem capturar o conhecimento do domínio humano, rastreando desvios potencialmente de valor acrescentado de processos definidos. Adicionalmente, ao abraçar a literacia de dados as organizações podem ensinar os colaboradores a compreender e ‘falar’ dados e analítica, podendo aumentar as máquinas com melhor articulação dos requisitos do negócio e com a supervisão do desempenho da máquina. Ao compreender os dados, os humanos aumentam as suas decisões com insights de analítica e recomendações. A Gartner conclui, dizendo que “o enquadramento recíproco de aumento máquina-humano cria um círculo virtuoso que garante que a soma dos dois é maior do que a sua contribuição individual”. |
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