obr1Rozhodování je součástí každodenních činností každého z nás. Počet a důležitost rozhodnutí prováděných konkrétní osobou se zvyšuje v závislosti na její kvalifikaci, rozsahu odpovědností, počtu podřízených apod. S rostoucím počtem rozhodnutí je proto zapotřebí hledat cesty, jak jejich počet snížit, a tím uvolnit prostor pro opravdu podstatná a zásadní rozhodnutí. Jednou z možností je právě automatice rozhodování.

 

Kde využijeme automatizaci?
Automatizace rozhodování nalezne využití především v typizovaných situacích, které se pravidelně opakují, jako je například:
• poskytnutí zboží či služeb na fakturu,
• akceptace poptávky,
• objednávání polotovarů a surovin,
• provedení údržby výrobního stroje nebo linky,
• vyžádání zálohy od klienta,
• poskytnutí nadstandardních benefitů zaměstnanci,
• schválení obchodní slevy,
• prodej pohledávek.

obr2

Proč automatizovat?
Automatizace rozhodování s sebou přináší řadu výhod. Především přispívá k úspoře času zaměstnanců provádějících rozhodnutí, kteří se tak mohou věnovat nestandardizovaným úkolům s větší přidanou hodnotou. V důsledku toho dochází ke snížení celkových nákladů na zaměstnance, neboť se uvolní kapacity těchto, zpravidla více kvalifikovaných, zaměstnanců, a snižuje se tak potřeba obsadit další pozice. Tato výhoda je aktuální především v současné době, kdy je na trhu práce nedostatek uchazečů téměř pro všechny typy pozic.
Zároveň lze díky automatizaci získat včasná a konzistentní rozhodnutí, která nejsou ovlivněna subjektivními vlivy jednotlivých zaměstnanců.

obr3

Jak to celé funguje?
Před přípravou algoritmu pro automatizaci rozhodování je nejdříve na základě dostupných podkladů a informací popsán způsob rozhodování v dané úloze (včetně určení formy výstupu) a zvolen vhodný přístup pro vývoj algoritmu. V podstatě lze rozlišit dva základní přístupy:
1. Expertní přístup, kdy se pravidla pro rozhodování tvoří na základě strukturovaných diskusí s osobami, které rozhodnutí provádějí, a algoritmus je vytvořen zevšeobecněním postupu rozhodování využívaném v minulosti.
2. Statistický přístup, kdy se algoritmus odvozuje z informací o minulých rozhodnutích a o dostupných vstupních informacích pomocí matematických a statistických metod. Mezi nejznámější a nejčastěji využívané metody se řadí např. regrese, rozhodovací stromy a lesy, neuronové sítě atd.
Expertní přístup se typicky volí v případech, kdy je dostupných dat málo, při dostupnosti většího počtu dat lze využít statistický přístup. Zároveň je zapotřebí nastavit (nakalibrovat) algoritmus takovým způsobem, aby rozhodování jím prováděná odpovídala již provedeným rozhodnutím na testovacích datech. Cílem tohoto kroku je dosáhnout co největší přesnosti a efektivnosti automatického rozhodovacího procesu.
Nakalibrovaný algoritmus je následně začleněn do nástroje, který bude rutinně rozhodování provádět (samostatná aplikace nebo jako součást již existující aplikace).

Závěr
Podle naší zkušenosti se návratnost investice do zavedení automatizovaného rozhodování pohybuje většinou v horizontu do jednoho roku. Navíc obvykle platí, že nepřináší žádné zásadní dodatečné náklady ani v případě nárůstu počtu potřebných rozhodnutí (např. při nárůstu produkce).
Automatizované rozhodování již nyní začíná postupně pronikat do procesů v řadě oblastí a aplikuje se především v procesech, kde se využívají logicky zjevná pravidla (např. nepřijmu objednávku ubytování, pokud je hotel plný). Dle našeho názoru jeho význam v následujících letech ještě výrazně poroste a začne se rozšiřovat i do procesů, kde je obtížnější najít jasná pravidla rozhodování.

TEXT/FOTO: Václav Novotný, Jaroslav Ketzer