Augmented Decision Making
Augmented Decision Making (ADM) is een geavanceerde technologie die kunstmatige intelligentie (AI) gebruikt om mensen te ondersteunen bij het nemen van beslissingen. Deze benadering biedt oplossingen voor de ingewikkelde, risicovolle en dure problemen die gepaard gaan met volledige automatisering. ADM maakt gebruik van gebruiksvriendelijke interfaces en voorspellende modellen om medewerkers te helpen bij het plannen en reageren op onzekere situaties, zonder de nadelen en kosten van volledige automatisering. Het concept werd voor het eerst geïntroduceerd in een organisatorische context door Floris Hoogenboom, als onderdeel van de AI Visie Schiphol Autonome Luchthaven in 2050[1].
Ontwikkeling
bewerkenVolledige automatisering kan vaak complex, risicovol en kostbaar zijn, vooral in situaties waar veiligheid en kostenefficiëntie belangrijk zijn. Onderzoek toont aan dat, hoewel automatisering in staat is om een groot deel van de taken efficiënt uit te voeren, de laatste stappen vaak de grootste uitdagingen opleveren. ADM biedt een alternatieve benadering door AI als een ondersteunende partner in te zetten, wat resulteert in het oplossen van ongeveer 90% van de uitdagingen via advies en scenario-analyses, zonder de hoge risico’s en kosten van volledige automatisering.
Werking en voordelen
bewerkenADM-systemen opereren op de achtergrond en ondersteunen medewerkers bij het plannen en reageren op diverse situaties. Via intuïtieve interfaces kunnen gebruikers verschillende scenario’s analyseren, inclusief de voor- en nadelen, waardoor ze effectievere beslissingen kunnen nemen. Dit is vooral nuttig in voorspelbare, maar vaak onzekere operationele omstandigheden, waar onverwachte veranderingen kunnen optreden[2]. ADM maakt gebruik van voorspellende modellen om inzicht te bieden in complexe situaties, waardoor het bijzonder nuttig is in operationele systemen met veel bewegende delen en onvoorspelbare elementen.
AI-ondersteuning
bewerkenIn tegenstelling tot volledige automatisering, die vaak leidt tot het vervangen van menselijke werknemers, is ADM gericht op ondersteuning. Het benut en versterkt de kennis en vaardigheden van medewerkers door repetitieve en cognitieve taken te ondersteunen. Dit stelt werknemers in staat zich te concentreren op taken waarin ze uitblinken, wat bijdraagt aan een hogere werktevredenheid[2].
Technische en organisatorische implicaties
bewerkenADM is niet alleen een technologische tool, maar heeft ook belangrijke organisatorische implicaties. Vaak is er weerstand tegen AI en automatisering vanwege de angst voor baanverlies. ADM adresseert deze zorgen door zowel repetitieve als cognitieve taken van werknemers te ondersteunen, waardoor zij zich kunnen richten op de meer waardevolle aspecten van hun werk[3].
Toepassingen en perspectieven
bewerkenADM wordt toegepast in diverse sectoren waar operationele efficiëntie en reactievermogen cruciaal zijn. In de logistieke sector helpt ADM bijvoorbeeld bij het optimaliseren van routes en het anticiperen op mogelijke verstoringen[4]. In de gezondheidszorg ondersteunt ADM medische professionals bij het stellen van diagnoses en het plannen van behandelingen.
- ↑ Hoogenboom, Floris (01-sept). Schiphol as a tech company. Europen Civil Aviation Magazine 2021
- ↑ a b (en) Burton, Jason W., Stein, Mari‐Klara, Jensen, Tina Blegind (2020-04). A systematic review of algorithm aversion in augmented decision making. Journal of Behavioral Decision Making 33 (2): 220–239. ISSN:0894-3257. DOI:10.1002/bdm.2155.
- ↑ (en) Keding, Christoph, Meissner, Philip (2021-10). Managerial overreliance on AI-augmented decision-making processes: How the use of AI-based advisory systems shapes choice behavior in R&D investment decisions. Technological Forecasting and Social Change 171: 120970. DOI:10.1016/j.techfore.2021.120970.
- ↑ Kok, Bram, Augmented Decision Making. Transformers Group (10 juli 2024). Geraadpleegd op 16 juli 2024.