你会让人工智能为你决定薪酬吗?

在今天的组织中，人们要做很多决定。以工资为例。薪酬通常反映了管理层的谨慎和管理者所看重的无形贡献。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%的人做出的决定更加复杂——与两年前相比，涉及更多的利益相关者或选择。简而言之，决策制定无法跟上当今快速变化的商业决策环境。

他说:“随着现代商业——尤其是数字业务——越来越多的动态和复杂性，我们的能力必须提高，以一种可扩展的、风险意识强的、一致的、适应性强的和个性化的方式，在尽可能短的时间内做出尽可能好的决策。彼得·登·哈默高德纳咨询公司高级董事、分析师。“此外，我们今天做出的决定不能基于昨天的形势意识;它们必须反映此时此地。”

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不同程度的人工智能决策

人类在决策过程中可能并不完全可靠或始终如一，但他们仍然具有重要的能力。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人工智能和分析可以在多大程度上进行部署，以实现更快、更一致、更适应和更高质量的决策。

区别在于决策过程中不同阶段使用的分析技术，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性分析做出决策。它的好处包括速度、可扩展性和决策的一致性。
• 决定增加。该系统使用规定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与人工智能快速分析大量数据并处理复杂性的能力之间的协同作用。
• 决策支持。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知识、专业知识和常识(包括“直觉”和情绪)结合起来应用。

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知道何时在决策中部署人工智能

一个决策是否可以或应该被人工智能自动化、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，时间跨度从微秒不等;在薪资决定的情况下，是几周;在战略并购的情况下，可能需要几个月甚至几年的时间。

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

• 简单的情况是稳定和可预测的，并根据明确的因果运行。例如工资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，通常使用专业知识与已知的解决问题的实践。例如保险欺诈、资产管理和营销活动。
• 复杂的情况涉及多个关系和相互依赖，有效的分析需要系统或整体的方法，并通过模拟来了解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性。微小的变化似乎会产生不成比例的影响。做决定是非常困难的，需要实验和边做边学。例如股市崩盘、战场和自然灾害。

人工智能在决策中的应用取决于时间和复杂性

同时应用时间和复杂性的维度，可以让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，领导者可以预期，可行自动化的界限将沿着复杂性的轴进一步移动。