Cílená automatizace nechává lidem prostor zlepšovat AI

Průmyslové podniky mohou zvýšit míru automatizace, aniž by z rozhodovacích procesů odstranily člověka. Kai Hoberg z Kühne Logistics University, Christina Imdahl z Eindhoven University of Technology a William Schmidt z Emory University navrhují cílený přístup: automatizovat úkoly s malou přidanou hodnotou lidského zásahu a odborníky ponechat u případů, kde mohou výsledek zlepšit.

Nejde tedy jen o předání složitých rozhodnutí zaměstnancům. Podstatné je předem odhadnout, u kterých situací bude lidská korekce užitečná nejen pro daný případ, ale také pro další vývoj algoritmu.

Model se čtyřmi kroky

Nejprve se vyhodnocuje, kdy změny lidských pracovníků vedou k lepším rozhodnutím než původní doporučení systému. Zjištěné vzorce se následně využijí k vytvoření modelu, který předpovídá pravděpodobný přínos odborného zásahu.

Rozhodnutí s nízkou očekávanou hodnotou lidské kontroly lze automatizovat. U ostatních zůstává člověk součástí procesu. Jeho opravy se přitom vracejí do systému a slouží k postupnému zlepšování algoritmu. Tento uzavřený cyklus má pomoci udržet kvalitu i při změnách poptávky nebo provozních podmínek.

Test v prostředí výrobce užitkových vozidel

Výzkumníci analyzovali více než 475 000 rozhodnutí souvisejících s objednávkami, která během čtyř let vznikla u významného výrobce užitkových vozidel s ročními tržbami nad 4 miliardy eur. Nehledali univerzálního vítěze mezi člověkem a AI, ale podmínky, za nichž lidé překonali algoritmická doporučení.

V této aplikaci bylo možné automatizovat přibližně 84 % rozhodnutí. Výsledek naznačuje, že vysoký stupeň automatizace se může spojit s účinnou lidskou kontrolou, pokud je pozornost zaměstnanců směrována na případy s prokazatelným přínosem.

Firmy by podle autorů měly nejprve měřit hodnotu lidského zásahu a teprve potom stanovovat automatizační cíle. Tak mohou omezit rutinu, lépe využít know-how a zachovat schopnost systému učit se. Na výzkumu se podílí Kühne Logistics University.