Fordeler og ulemper ved bruk av datateknologi i beslutningsprosesser

Med fremkomsten av teknologi kan datamaskiner nå gjøre mange velinformerte beslutninger som ledere eller kontormedarbeidere kan anse unødvendige for et menneske å lage. Disse beslutningene kan inkludere knuste profitt tall for å bestemme fremtidige avskedigelser eller måle om visse globale kontorer bør forbli åpne eller ikke. Hvis du vurderer om datastyrt beslutningstaking passer for din organisasjon, er det fordeler og ulemper for å implementere teknologien i bedriftens strategi.

Lagring av data og informasjon

Mens menneskelige hjerner kan inneholde et høyt nivå av informasjon som skal brukes til å ta en beslutning, kan en datamaskinens "hjerne" inneholde enda mer data og informasjon, avhengig av lagringsplassen den er koblet til. Med høyere kapasitet for flere data, spesielt data som en menneskelig hjerne kanskje ikke beholder, for eksempel komplekse ligninger, kan mer informasjon innlemmes i "hjernen" eller algoritmen til datamaskinen i beslutningsprosessen, noe som gir bedre resultater.

Hastighet og nøyaktighet

Datamaskiner kan behandle informasjon mye raskere enn en menneskelig hjerne. En fordel for datamaskiner som tar avgjørelser er at du skal ta beslutninger raskere og mer nøyaktig enn en menneskelig hjerne, noe som kan henges med ulike faktorer som involverer beslutningen, noe som fører til langsommere samlede resultater. I motsetning til folk som kan bli slitne eller lider av mangel på konsentrasjon og levere unøyaktige beslutninger, er en godt tilpasset datamaskin alltid våken og kan behandle informasjonstråder uten å bli lei og lei, noe som fører til mer nøyaktige resultater.

Høy kostnad på utstyr

Høye kostnader ved å kjøpe riktig datautstyr, inkludert en høy mengde dataminne og butikk, er en ulempe for datateknologi i beslutningsprosesser. Også kostnaden for en datamaskin profesjonell til å skrive algoritmen du trenger for din type beslutning kan komme til en høy pris. Når utstyret ditt er kjøpt og algoritmen din er skrevet, kan det også allerede være foreldet siden teknologien er i stadig utvikling og bygger videre på det som allerede virker for å gjøre det bedre.

Ansattes moral og subjektivitet

Med en datamaskin som tar beslutninger, kan enkelte ledere føle at deres egne beslutningsprosesser ikke blir sett på som viktige, noe som kan redusere ansattes moral. I motsetning til mennesker som kan være subjektive og rasjonelle, kan datamaskiner bare være rasjonelle. Ved å eliminere subjektivitet i beslutningsprosessen, kan resultatet mangle visse elementer du er bekymret for.

Typer av beslutninger datamaskiner kan gjøre

Selv om vi ikke har nådd den tiden hvor datamaskiner vil eliminere alle oppgaver og beslutninger som mennesker gjør, er det noen avgjørelser som datamaskiner er godt rustet til å gjøre. For eksempel bruker helsevesenet databasert prediktiv analyse for å gi bedre tjenester. Noen nødhelsetjenestene har nå rom for nødsituasjoner basert på forventet antall nødsituasjoner som forventes hver uke.

I investeringsfeltet kan handelsbots nå kjøpe og selge aksjer uten menneskelig inngrep basert på komplekse algoritmer som er mer nøyaktige enn hva mennesker kan utvikle. Datamaskiner er også effektive i digital markedsføring. Gjennom en prosess som kalles A / B-testing, hvor to forskjellige versjoner av noe er testet for å avgjøre hvilken som fungerer bedre, kan datamaskiner bestemme hvilke webannonser som er mer sannsynlig å appellere til en målgruppe, eller hvilke nettsider overskriftsoverskrifter vil beholde interessen til en første gangs besøkende.