Шаблон ИИ для МБА

Наш шаблон полезен и для крупных организаций. С его помощью мы разбиваем рабочий процесс на задачи. Здесь мы рассматриваем шаблон ИИ применительно к выбору абитуриентов на МБА (рис. 11.3).

Рис. 11.3. Шаблон ИИ для отбора абитуриентов

Как мы заполняли шаблон? В первую очередь требуется прогноз: какие абитуриенты станут лучшими или перспективными студентами. Кажется, что все просто, достаточно определить, что означает понятие «лучший». В этом поможет стратегия учебного заведения. Однако у большинства организаций смутная и неоднозначная формулировка миссии, подходящая для брошюр по маркетингу, но не для выяснения прогностической цели ИИ.

Стратегии бизнес-школ прямо или косвенно определяют понятие «лучший». Они могут применять такие конкретные критерии, как высокие результаты тестов (например, на проверку управленческих способностей), или более общие цели (такие как набор абитуриентов, которые поднимут рейтинг школы в Financial Times или US News & World Report). Также желательно наличие у будущих студентов количественных и качественных навыков. Некоторые школы отдают предпочтение иностранным студентам, другие стремятся к разнообразию обучаемой аудитории. Ни одно учебное заведение не может преследовать все эти цели одновременно – нужно делать выбор. Иначе по всем направлениям придется идти на компромисс и успеха не будет ни в одном из них.

Мы исходили из стратегии школы стать самой влиятельной в сфере бизнеса во всем мире (рис. 11.3). Данное субъективное утверждение является стратегическим, потому что ориентировано на мировой, а не местный масштаб и на влияние, а не, скажем, на увеличение дохода студентов или повышение платы за учебу.

Чтобы ИИ прогнозировал влияние на международный бизнес, следует его измерить. Здесь мы берем на себя роль разработчика функции вознаграждения. Какие из имеющихся обучающих данных могут стать индикаторами влияния на международный бизнес? Один из вариантов – идентификация лучших, самых авторитетных выпускников каждого курса, по 50 человек за каждый год. Выбор, конечно, получится субъективным, но он вполне осуществим.

Хотя в качестве цели для прогностической машины можно установить авторитет в международном бизнесе, ценность зачисления конкретного студента зависит от суждения. Во что обойдется зачисление слабого студента, ошибочно отнесенного к будущей элите? Во сколько обойдется отсев способного студента, ошибочно причисленного к слабым? Анализ этого торга и получается «суждением» – наглядным элементом шаблона ИИ.

С формулированием цели прогноза сразу становится понятно, какие входные данные необходимы. Для прогнозирования успехов абитуриентов нужны их заявки на обучение. Также можно учитывать информацию из соцсетей. Позднее мы станем отслеживать карьерный рост студентов и использовать обратную связь для совершенствования прогнозов. Они подскажут, каких абитуриентов зачислить, но только после определения цели и вынесения суждения об издержках ошибок.