Wprowadzenie

Wiele firm wpadło w coś, co nazywamy "pułapką przewidywania": inwestując znaczne środki w predykcyjne technologie AI, nie zdając sobie sprawy, że możliwości te stanowią tylko część wartości, jaką AI może zaoferować w procesie podejmowania decyzji biznesowych.

‍

Jak wskazano w niedawnym artykule w Communications of the ACM, "zdolność sztucznej inteligencji do przewidywania niekoniecznie przekłada się na rozumowanie i podejmowanie decyzji w nowych sytuacjach" [1]. Niniejszy artykuł analizuje wyzwania, ograniczenia i możliwe rozwiązania, aby uniknąć tej pułapki.

‍

‍

Czym jest pułapka przewidywania?

Pułapka przewidywania pojawia się, gdy organizacje:

1. Mylą przewidywanie z celem końcowym: wiele firm posiada zaawansowane modele sztucznej inteligencji, które generują prognozy, które pozostają niewykorzystane, ponieważ nie zbudowały infrastruktury organizacyjnej, aby przekształcić te spostrzeżenia w konkretne działania [2].
2. Nie udaje im się wypełnić luki między "tym, co może się wydarzyć" a "tym, co powinniśmy zrobić": Jak wskazano w artykule "Beyond Prediction", najskuteczniejsze wdrożenia sztucznej inteligencji nie tylko przewidują wyniki, ale pomagają w podejmowaniu decyzji, ocenie opcji i symulacji potencjalnych konsekwencji różnych wyborów [2].
3. Wykorzystanie modeli predykcyjnych do podejmowania decyzji: Jak zauważył George Stathakopolous w Ad Age, "często widzę marketerów próbujących wykorzystywać modele predykcyjne do podejmowania decyzji. Nie jest to do końca błąd, ale jest to bardziej przestarzały i uciążliwy sposób prowadzenia działalności" [3].

‍

Podstawowe ograniczenia predykcyjnej sztucznej inteligencji

Predykcyjna sztuczna inteligencja ma kilka nieodłącznych ograniczeń, które mogą utrudniać jej podejmowanie decyzji:

1. Zależność od danych historycznych: "Kluczowe ograniczenie predykcji AI wynika z faktu, że surowcem wykorzystywanym przez AI do tworzenia prognoz są dane z przeszłości. Sztuczna inteligencja jest zatem zawsze zorientowana na przeszłość" [1]. Sprawia to, że jest ona mniej wiarygodna w przypadku bezprecedensowych lub szybko zmieniających się scenariuszy.
2. Problemy z przyczynowością: Wiele systemów sztucznej inteligencji identyfikuje korelacje, ale nie związki przyczynowo-skutkowe. Niektórzy eksperci nazywają to "pułapką przyczynowości" - systemy uczenia maszynowego uzyskują informacje "z milionów małych korelacji", ale często nie mogą nam powiedzieć, które konkretne cechy determinują określony wynik [4].
3. Wyzwania związane z interpretacją: Złożone modele uczenia maszynowego często funkcjonują jako "czarne skrzynki", co utrudnia zrozumienie, w jaki sposób dochodzą one do określonych prognoz. Jak zauważa Qymatix, "wadą jest to, że nie można szybko skojarzyć, które funkcje dają najwięcej informacji o konkretnym kliencie" [4].
4. Błąd potwierdzenia i dostosowania: Badania wykazały, że sztuczna inteligencja może cierpieć z powodu błędów decyzyjnych, w tym tendencji do "wzmacniania ram pytania użytkownika zamiast kwestionowania jego przesłanek" [5]. Ten "błąd dopasowania" może prowadzić do odpowiedzi, które wydają się rozsądne, ale w rzeczywistości opierają się na słabo wspieranych połączeniach.

‍

Więcej niż prognozowanie: w kierunku prawdziwego wzmocnienia decyzyjności

Aby przezwyciężyć pułapkę przewidywania, firmy powinny:

1. Zacznij od decyzji, a nie od danych: Zidentyfikuj najbardziej konsekwentne, częste i trudne decyzje, a następnie pracuj wstecz, aby określić, które możliwości AI mogą je poprawić [2].
2. Projektowanie z myślą o wzmocnieniu pozycji, a nie automatyzacji: Twórz interfejsy i przepływy pracy, które łączą wgląd AI z ludzką oceną, zamiast próbować usunąć ludzi z cyklu decyzyjnego [2].
3. Budowanie pętli decyzyjnych: Systematyczne śledzenie wyników decyzji i raportowanie tych informacji zarówno w celu poprawy sztucznej inteligencji, jak i udoskonalenia procesów decyzyjnych [2].
4. Rozwijanie umiejętności podejmowania decyzji: szkolenie zespołów nie tylko w zakresie umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji, ale także w zakresie rozumienia uprzedzeń decyzyjnych, myślenia probabilistycznego i oceny jakości decyzji [2].
5. Wykorzystanie inteligencji decyzyjnej: Bardziej dojrzałe wdrożenia sztucznej inteligencji wykorzystują inteligencję decyzyjną - połączenie nauki o danych, teorii decyzji i nauk behawioralnych w celu poprawy ludzkiego osądu [2].

‍

Przyszłość: partnerstwo człowiek-IA

Prawdziwa wartość sztucznej inteligencji leży w partnerstwie między ludźmi i maszynami. W tym partnerstwie:

• Sztuczna inteligencja radzi sobie z przetwarzaniem dużych ilości informacji, identyfikacją wzorców, kwantyfikacją niepewności i utrzymaniem spójności.
• Ludzie wnoszą swój wkład poprzez zrozumienie kontekstu, ocenę etyczną, kreatywne rozwiązywanie problemów i komunikację interpersonalną.

Jak wskazano w niedawnym artykule w MIT PMC, "Aby zrozumieć warunki, w których podejmowanie decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję prowadzi do komplementarności, przydatne jest rozróżnienie między dwoma różnymi przyczynami potencjalnego niepowodzenia w osiągnięciu komplementarności" [6]. Badania wskazują, że gdy przewidywania człowieka i sztucznej inteligencji są wystarczająco niezależne, ich połączenie może przewyższyć każde podejście z osobna.

‍

Wnioski

W miarę zbliżania się do 2025 r. przewaga konkurencyjna sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu wynika nie z posiadania lepszych algorytmów lub większej ilości danych, ale z bardziej efektywnej integracji sztucznej inteligencji z procesami decyzyjnymi w całej organizacji. Firmy, które opanowały tę integrację, obserwują wymierną poprawę nie tylko wskaźników operacyjnych, ale także szybkości, jakości i spójności decyzji.

‍

Uniknięcie pułapki przewidywania wymaga zmiany perspektywy: postrzegania sztucznej inteligencji nie przede wszystkim jako technologii przewidywania, ale jako technologii usprawniającej podejmowanie decyzji. Jak twierdzi Susan Athey z MIT Sloan: "Staram się pomóc menedżerom zrozumieć, co sprawia, że dany problem jest łatwy lub trudny z perspektywy AI, biorąc pod uwagę rodzaj AI, którą obecnie dysponujemy" [7].

‍

Organizacje, którym uda się poradzić sobie z tą złożonością, będą tymi, które uzyskają największą wartość ze sztucznej inteligencji w nadchodzących latach.

‍

Źródła

1. Communications of the ACM (kwiecień 2025) - "Czy przewidywanie AI skaluje się do podejmowania decyzji?" - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
2. Artykuł "Beyond Prediction" (kwiecień 2025) - "Dlaczego prawdziwą wartością sztucznej inteligencji jest wspomaganie podejmowania decyzji".
3. Ad Age (listopad 2024) - "Jak przejść od przewidywań AI do prawdziwego podejmowania decyzji przez AI" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
4. Qymatix (sierpień 2021) - "Jak uniknąć pułapki przyczynowości w uczeniu maszynowym Black-Box" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
5. Enabling Empowerment (luty 2025) - "The Ultimate AI Decision-Making Trap: The Desire to Please" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
6. PMC (2024) - "Three Challenges for AI-Assisted Decision-Making" - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
7. MIT Sloan Management Review - "The Perils of Applying AI Prediction to Complex Decisions" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/