Когда я собиралась делать систему распределения ресурсов, вопрос, использовать ли ИИ, вообще не стоял. Вы сейчас, наверное, подумаете, что я просто не знакома с тем, как с ним работать. Но нет. Мой выбор пал именно на математику — и вот почему.

Представьте: нейросеть выдает «отдай задачу Иванову» — и точка. Почему Иванову? Да потому. А отвечать за срок будет руководитель. Он смотрит на это «потому» и не может ни проверить его, ни поспорить. В нашем случае доверять решению, которое нельзя разобрать по косточкам, нельзя — ошибка слишком дорого обходится.

К тому же это вообще не тот случай, где нужен ИИ. Нейросеть сильна, когда правила размыты, а примеров гора: она нащупывает закономерность сама. У меня все наоборот. Правила известны заранее: какие критерии, какие ограничения — их можно прямо выписать. А когда их можно выписать, остается только посчитать. Угадывать по горе данных тут попросту нечего.

Зато прозрачная математика дает то, чего от черного ящика не дождешься. Одни и те же данные — один и тот же результат, его можно перепроверить. Под каждой рекомендацией написано, почему предложен именно этот человек. И руководитель в любой момент может сказать «нет» и сделать по-своему.

И это вовсе не значит, что я против ИИ — место ему всегда найдется. Можно, например, прикрутить ассистента, который при настройке подскажет, что делает каждый параметр и как подкрутить его под свою ситуацию, чтобы не тыкаться вслепую. Или, накопив приличную историю, поручить ему прогноз на год вперед: какая загрузка ждет отдел и во что она встанет по деньгам. Так что да, польза от него реальная. Но та часть, что решает, кому что делать, и держит ответ за срок, должна быть понятной до последнего шага — чтобы любое ее решение руководитель мог объяснить словами.

Интересно, где Вы проводите эту черту. Что на работе Вы спокойно доверили бы ИИ решать за Вас, а что не отдали бы, пока своими глазами не увидите, на чем решение стоит?

#планирование #автоматизация #ИИ #планировщикговорит #КСП