你会让人工智能为你决定工资吗?

在今天的组织中，人们要做很多决定。以薪酬为例。薪酬率往往反映了管理的自由裁量权和管理者所重视的无形贡献。然而，只有40%的员工认为他们的薪酬是公平的。在薪酬决策中注入人工智能会改善结果吗?稍后再详细介绍。

让我们首先考虑一下，为什么今天很难做出正确的决定，以及为什么人工智能可以提供帮助。高德纳(Gartner)最近的一项调查发现，65%的受访者做出的决定更加复杂-涉及更多的利益相关者或选择-比两年前。简而言之，决策制定无法跟上快速变化的环境，今天的商业决策就是在这样的环境下制定的。

他说:“随着现代商业——尤其是数字商业——不断增加的动态性和复杂性，我们的能力必须提高，以可伸缩的、有风险意识的、一致的、自适应的和个性化的方式，在尽可能短的时间内做出尽可能好的决策。Pieter窝哈默尔高德纳公司高级总监、分析师。“此外，我们今天所做的决定不能基于昨天的情况意识;它们必须反映当下的情况。”

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不同程度的人工智能在决策中

人类在决策过程中可能不是完全可靠或一致的，但他们仍然带来了重要的能力。同样，人工智能在决策中也有一席之地。

决策自动化、决策增强和决策支持代表了AI和分析可以在多大程度上进行部署，以实现更快速、更一致、更适应性和更高质量的大规模决策。

不同之处在于在决策过程的不同阶段所使用的分析技术，以及谁(或什么)最终做出决策:

• 决策自动化。系统使用规定性分析或预测分析进行决策。它的好处包括速度、可扩展性和决策的一致性。
• 决定增加。系统使用规范性或预测性分析向人类参与者推荐一个决策或多个决策备选方案。它的好处在于人类知识和人工智能能力之间的协同作用，可以快速分析大量数据并处理复杂性。
• 决策支持。由员工在描述性、诊断性或预测性分析的支持下做出决策。它的主要好处在于将数据驱动的见解与人类的知识、专业知识和常识(包括“直觉”和情感)结合起来应用。

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知道何时在决策中部署人工智能

一个决策是否能够或应该由人工智能自动化、增强或支持取决于两个关键变量:时间，或组织需要决策的速度;和复杂性。

时间维度是指从组织认识到威胁或机会到决定如何应对和采取行动之间的跨度。在高频股票交易中，时间跨度在微秒之间;在决定薪酬的情况下，需要数周;如果是战略性合并或收购，则需要数月甚至数年的时间。

复杂性同样在一个连续体上运行——例如，通过所谓的Cynefin框架映射，从简单延伸到复杂、复杂和混沌:

• 简单的形势稳定，可预测，因果分明。例子包括工资单处理或呼叫中心路由。
• 复杂的情况需要专业知识或分析来确定因果关系，通常使用已知的解决问题实践的专业知识。例子包括保险欺诈、资产管理和营销活动。
• 复杂的情况涉及多种关系和相互依赖，有效的分析需要一个系统或整体的方法，通过模拟来观察决策如何影响广泛的元素。供应链中断就是一个例子。
• 混乱的情况有未知的原因和结果，不清楚或动态的相互依赖。微小的变化可能会产生看似不成比例的影响。做决定是非常困难的，需要实验和在实践中学习。例子包括股市崩盘、战场和自然灾害。

决策中的人工智能取决于时间和复杂性

将时间和复杂性的维度结合起来，可以使领导者评估个人决策，并确定自动化、增强或支持这些决策的价值和可行性。

对于需要在几秒钟到15分钟内做出简单决定的人来说，自动化是一个很有吸引力的选择。决策增强是复杂决策的一种选择，或者那些需要在几分钟或几小时内做出的决策。对于复杂甚至混乱的决策，以及那些不紧急的决策，领导者可以寻求决策支持。

人工智能适用于所有这些情况。随着时间的推移，随着技术的进步，领导者们可以预期，可实现自动化的范围将沿着复杂性的轴线进一步扩大。