Менеджмент / Принятие решений

Алгоритмы  под  контролем

Алгоритмы под контролем

|1 марта 2017|Лука МайклКлейнберг ИонМуллайнатан Сендхил

Строить планы и делать прогнозы приходится большинству руководителей. Рассматривая кандидата на должность, кадровик строит предположение о будущей эффективности претендентов. Выбирая каналы сбыта, маркетолог прогнозирует, где продажи пойдут активнее. Когда венчурный капиталист рассматривает неизвестный стартап, он пытается предугадать будущий успех. Чтобы делать эти и множество других бизнес-прогнозов, современные компании все чаще обращаются к алгоритмам. Их преимущество — выполнение аналитических операций с невероятной скоростью и работа с невероятным объемом данных.

Алгоритм прогнозирует точнее — но создает свои собственные риски, ведь мы не всегда понимаем его ограничения. Netflix объявила конкурс с призовым фондом в $1 млн на создание программы, которая поможет определить, какие фильмы понравятся конкретному зрителю. Участники — команды специалистов по данным — объединили усилия и создали суперпрограмму рекомендаций. Она был хороша для DVD, и, когда зрители Netflix перешли на потоковое видео, их предпочтения изменились, но не так, как предсказывал алгоритм.

Полная версия статьи доступна подписчикам
Выберите срок онлайн-подписки:
Подпишитесь, чтобы иметь доступ ко всем материалам hbr‑russia.ru:

https://hbr-russia.ru/management/prinyatie-resheniy/a18801

2017-03-01T03:00:00.000+03:00

Fri, 20 Apr 2018 10:06:50 GMT

Алгоритмы под контролем

Как извлечь максимум из прогностических инструментов

Менеджмент / Принятие решений

https://cdn.hbr-russia.ru/image/2018/2s/vi7qm/original-14tx.jpg

Harvard Business Review – РоссияHarvard Business Review – Россия



Harvard Business Review – РоссияHarvard Business Review – Россия