Es ist immer ein Risiko, wenn Dinge komplett im Hintergrund ablaufen, ohne dass der Benutzer eingreifen muss. Da Software in der Lage ist, bessere Entscheidungen zu treffen und schnellere Analysen durchzuführen, benötigen wir im Allgemeinen weniger Benutzereingriffe. Aber es gibt ein Problem damit. Viele Benutzer fühlen sich heute sehr sicher bei ihrer Arbeit. Wenn Sie “Thinking, fast and slow” von Daniel Kahneman gelesen haben, kennen Sie das Beispiel der Weinpreise. In mehreren Studien hat sich gezeigt, dass computergestützte Vorhersagen auf der Grundlage einiger weniger Variablen (Wetter, Rebsorte und Boden) besser funktionieren als erfahrene Personen, die sich mit der Preisgestaltung von Wein befassen und ihn tatsächlich verkosten.
Obwohl sich die Studien als richtig erwiesen, sträubte sich die Weingemeinschaft gegen diese Tatsache. Die allgemeine Meinung war: “Man kann einen Wein, den man nicht probiert hat, nicht richtig bewerten”.
Unsere Diskussionen haben sich bisher auf dieses Beispiel bezogen. In Calabrio WFM gibt es derzeit eine unterstützte manuelle Methode zur Arbeit mit Prognosen. Aber wenn wir bewährte statistische Prognosemodelle und Algorithmen des maschinellen Lernens hinzufügen, könnten wir wahrscheinlich noch bessere Prognosen erstellen – ohne direkte Eingaben des Benutzers.
Vielleicht schaffen wir es ja auf lange Sicht. Aber vorerst werden wir dem Benutzer mehr relevante Informationen zur Verfügung stellen. Vergleichen Sie es mit einem Auto. Vor zwanzig Jahren hatten wir noch nicht alle Assistenzsysteme, die wir heute haben. Wir müssen mit unserer Software den gleichen Weg gehen. Die Autos von heute können in einer wirklich engen Parklücke für Sie einparken. Sie können Menschen oder Tiere auf der Straße vor Ihnen erkennen. Sie können sehen, dass Sie auf der falschen Spur unterwegs sind. Aber es gehört viel Vertrauen dazu, sich vom Auto selbst fahren zu lassen, auch wenn das heute schon möglich ist.
Was denken Sie, könnten die Assistenzsysteme in unserer Software sein?”
