За пределами генеративного ИИ

Как я писал раньше, генеративный ИИ не подходит как средство принятие решений в ходе выполнения процессов. Потому что одну ошибку в программном коде или статье можно выявить и исправить вручную, а последствия одного неверно принятого решения могут сказываться на финансовых показателях компании в течении несколько месяцев или лет.

Существуют разновидности ИИ, построенные на других принципах, способный надежно решать задачи автоматического планирования. О них я буду рассказывать в серии публикаций под тэгом #planning_ai@hammered_screw.

Планирование, то есть учет того, как принятое "в моменте" решение влияет на будущее, в бизнес-процессах присутствует практически всегда. Подтвердив необходимость закупки сейчас, мы уменьшаем остаток бюджета и ограничиваем возможность закупки в будущем. Продав товар в объеме меньшем чем типовой, мы получаем остаток на складе, который, возможно, не будет востребован еще долгое время. Распределив работы между сотрудниками сегодня, мы можем оказаться в ситуации, когда у нас не будет свободного персонала завтра. Эти примеры можно продолжать бесконечно.

Задачи планирования характерны тем, что для них известны ограничения которые надо учитывать и можно определить критерии, по которым можно сравнить два плана и выбрать лучший. "Оцифровать" принцип построения таких планов сложно. Получается или неэффективный “жадный” алгоритм, который последовательно строит план, не возвращаясь назад с тем, чтобы скорректировать прошлые назначения, или же ограниченный набор "эвристик". Эвристика это попытка объяснить специалиста почему он принял конкретное решение которую аналитик задокументировал, а разработчик реализовал. Но нет гарантии что специалист корректно смог объяснить, как он размышлял или что описал все варианты.

Даже если попросить генеративный ИИ составить план, то в нем будут ошибки - нарушения ограничений. Исправить такую ошибку вручную в плане очень сложно - изменение в одном месте ведет к изменению еще в 10 местах. На 99% верный план является на 100% бесполезным планом. В следующей публикации на эту тему я приведу пример того, как работает #planning_ai@hammered_screw, лишенный этого недостатка.

#electric_sheeps@hammered_screw

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки