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你可能听说过算法会接管世界但它们现在如何运作?我们看看我们的工作中的算法系列用算法取代人类决策似乎有意义人们倾向于依赖不可靠的认知捷径,变得疲惫或分心,并且可能受到主观意见和人际联盟的影响。另一方面,算法是编码逻辑的承载者,它们始终执行预先确定的决策标准。因此,它们不受情绪影响;他们可以超越社会关系,客观地分析数据并优化决策但是,虽然算法的应用已经在体育界产生了显着的成果,但这种成功并没有完全转化为商业世界。原因在于根本不同的复杂程度。这些环境算法思维中最早和最成功的应用之一就是专业体育这是在上个世纪中期美国棒球队开始使用球员统计数据做出决定,比如哪些球员可以雇用,开发和交易已知作为Sabermetrics,这种分析方法已经扩展到其他运动并且在复杂程度上增长今天,通过精心设计的相机系统和可穿戴设备收集大量运动员数据,以创建教练可以实时利用的越来越精细的性能指标。这使教练能够决定什么时候休息一个球员,哪个组合发挥最有效的,或者他们的主要参与者需要得分多少才能赢得游戏这种算法方法的深远影响是显而易见的,因为许多专业团队认为,“运动分析”至关重要,并将算法创新视为关键他们的成功世界上一些最知名的公司利用算法来增强消费者服务并优化内部流程沃尔玛电子商务部门Jetcom采用的算法可以根据客户,亚马逊的结账车和物品调整价格。 Netflix推崇推荐系统本身就是应用于大量客户数据的算法基于算法的聊天机器人现在在银行业和保险业中很常见Uber,定价和乘车分配系统完全由匹配乘车需求和供应的算法管理实时在不同的地理区域尽管它们的应用范围越来越广,但算法却无法实现负面影响例如,Google,Facebook,Twitter和Instagram都因使用促进种族主义和滥用行为的算法而受到抨击阅读更多:计算机是否比人类更好地成为银行经理?一些招聘算法已被证明具有种族偏见,而其他人则拒绝向符合条件的申请人提供贷款。另一个例子是,流氓算法导致高绩效教师解雇这些失败不仅仅是由于算法设计不佳造成的,而是由于算法之间的意外交互和他们复杂的环境相比,体育,商业环境是模棱两可,非结构化和动态的组织成功有许多可能的措施(利润,增长,市场份额,股票价值等),这些措施不能轻易追溯到个人的表现员工实际上,可以评估员工绩效的多个维度中有许多不容易观察,并且可以通过各种方式进行衡量(参与,承诺,创新等)此外,许多行业的特点是竞争激烈,颠覆性创新可以使现有战略过时,需要快速和富有成效技术和组织变革另一方面,体育比赛的结果数量有限且数量有限。管理运动员的规则,行动是已知的,被接受的,明确执行的,稳定的成功很容易根据得分,胜利和锦标赛个人和团队绩效指标是明确的,可以通过直接观察(得分,命中,每分钟助攻,每轮拳等)来计算,其重要性可以用他们对成功的相对贡献来衡量。运动员或团队运动环境的相对稳定性,简单性和可预测性使其适用于算法技术 这些技术旨在通过在明确定义的问题区域内生成选项,确定评估标准,为每个选项分配权重,计算分数以及选择分数最高的选项来模拟人类决策。阅读更多:营销人员如何使用算法(尝试)阅读你的思想这个过程忠实地反映了团队经理和教练制定的决策过程,并且可以通过这些技术处理和分析大型数据集的能力来改进它们(篮球教练必须从他的名单中选择五名先发球员)选项数量有限,他的选择可以通过使用一种算法来优化,该算法根据对方团队的绩效数据分析单个玩家的表现数据。然而,研究表明,在复杂,模糊和动态的条件下,例如那些表征企业的情况,人们参与自然决策在这里,人们不会使用算法策略来生成效用估计测试不同的行动方案事实上,没有明确的做出决定的行动相反,人们通过与先前经验的模式匹配来感知情况基于这种分类,某些行为表现为合理,因为它们已经应用于以前的类似情况(“我有一种感觉,这位员工处于困境中我应该召集他参加会议”)阅读更多:数字伦理:如何建立关心的机器学习因为自然主义决策很少涉及明确的审议,而且大多是直观的,当前的算法技术无法可靠地复制它这解释了在业务中应用这些技术的混合结果虽然我们不应完全将算法技术排除在业务决策之外,

作者:耿荤潘