Лаборатория Промптинга Mozlab

Что дает применение ИИ в принятии бизнес-решений и на стратегических сессиях, и как это посчитать? Сегодня задали интересный вопрос — как посчитать отдачу от применения ИИ на стратегической сессии или в принятии управленческих решений. На этот вопрос у меня есть честный ответ. Однако сначала несколько слов про контекст, в котором я получил эти метрики (и они стабильно воспроизводятся). Как устроен наш процесс работы с нейросетями на стратегической сессии (и при принятии решений) Мы используем ИИ для усиления, а не замены творческого потенциала группы. Сначала участники генерируют идеи самостоятельно, погружаясь в контекст задачи. Затем мы "подключаем" нейросеть, которая, опираясь на уже сделанные наработки группы, бережно предлагает дополнительные нестандартные решения. Основные принципы: * Предложения ИИ не превышают 30% от общего количества идей * Каждая идея проходит модерацию на адекватность и соответствие формату * У каждой выбранной идеи ИИ появляется живой амбассадор из числа участников группы, который ее представляет и аргументирует Здесь подробно описаны наши 7 этапов работы с нейросетями на стратсессиях. После изучения процесса обычно возникает вопрос: «И как измерить, насколько хороши идеи ИИ?» Метрики качества идей нейросети Вот несколько имеющихся у меня метрик, которые косвенно могут дать представление о качестве идей нейросети, поскольку позволяют сравнить их с качеством идей от настоящих руководителей: 1️⃣ На 15-20 идей участников на стратсессии нейросеть способна дать 2-3 адекватных (которые люди выберут из 6-12 предложенных), которые участники группы выберут для включения в итоговый список 2️⃣ В большинстве случаев эти идеи займут место во второй трети списка после ранжирования (то есть, окажутся сопоставимыми по качеству). В 5-15% случаев одна из них войдет в топ-3 (то есть, качество окажется выше среднего) 3️⃣ Дальше отследить их судьбу «она принесла Х рублей» не удается, тк по нашему процессу у нее все равно будет «владелец-человек», а сами понимаете, идея — это максимум несколько процентов от общего результата. Если не меньше. А как измерить будущую пользу от этих идей? Можно ли рассчитать экономический эффект? Я могу опираться на заметные и признаваемые заказчиками выгоды применения ИИ в принятии решений группой: 1️⃣ Применение ИИ на сессиях даёт группе уверенность в том, что удалось собрать исчерпывающий перечень. Это может показаться трудно материализуемым (ну как посчитать эффект от этого?!), однако это легко заметить и ощутить. И это явно повышает мотивацию группы на дальнейшее внедрение («мы точно изучили все возможные варианты, а, значит, выбирали из полного перечня — и выбрали лучшие варианты»). 2️⃣ Второе — ИИ легко оперирует любыми концепциями и помогает значительно расширить спектр решений, которые можно рассмотреть. Развивая при этом команду. 3️⃣ И третье — ИИ помогает «занедорого» прототипировать последствия решений или изменений в бизнес-процессах, причем делает это непредвзято. Это повышает вероятность, что принятое решение принесет нужные результаты. Это очевидно экономит ресурсы на проверку гипотезы. Но я не готов назвать точную цифру. PS: Огромное спасибо Алексею и Ирине, вы очень помогли в размышлениях. в каталог промптов и кейсов (их уже 30+) на главный канал Олега Замышляева (саморазвитие, стратсессии) 7 шагов эффективного применения ИИ на стратсессиях