Kreditas: CC0 viešasis domenas Naujausi tyrimai atskleidė būdą, kaip panaudoti dirbtinio intelekto (DI) galią, kad būtų galima efektyviau išsklaidyti blogas idėjas ir sutelkti dėmesį tik į geras idėjas sutelktinio tiekimo procese.
Tiksliau sakant, atlikus tyrimą buvo pasiektas paprastas modelis, leidžiantis atrinkti idėjas, kurias ekspertai gali laikyti „blogomis“. Svarbu tai, kad vadovai gali koreguoti savo modelį, kad nustatytų, kiek blogų idėjų reikia atrinkti neprarandant gerų. Tyrimas taip pat nustatė vieną naują prognozę, kuri išsklaido netipiškas idėjas ir išsaugo labiau įtraukias ir turtingesnes idėjas.
Straipsnis, publikuotas žurnale Marketingo mokslas, vadinasi „Ar AI gali padėti kuriant idėjas? Teorinis modelis, skirtas idėjų atrankai minios tiekimo konkursuose”. Tyrimo autoriai yra J. Jasonas Bellas iš Oksfordo universiteto, Christianas Pescheris iš Universidad de los Andes Čilėje, Gerardas Tellisas iš Pietų Kalifornijos universiteto ir Johannas Fülleris iš Insbruko universiteto Austrijoje.
Verslo vadovai dažnai naudoja sutelktinį tiekimą, kad sukurtų daugiausiai idėjų naujam produktui ar paslaugai. Šie sutelktinio tiekimo konkursai gali sukurti tūkstančius idėjų, priversdami vadovus ir jų komandas fiziškai ir rankiniu būdu pereiti kiekvieną, kad išsiaiškintų geriausias. Tai ne tik atima daug laiko, bet gali trūkti vertinimo nuoseklumo ir tęstinumo.
Tyrimo autoriai siekė tai išspręsti sutelkdami dėmesį į tai, ką AI galėtų padaryti, kad pagerintų procesą.
„Idėjų generavimas ir atranka yra esminiai rinkodaros sėkmės komponentai, nes jie yra naujo produkto kūrimo pradžia“, – sako Tellis. „Jie priklauso „neaiškiai priekinei sistemai“, kuri yra pagrindinis naujų produktų kūrimo sverto taškas.
Tyrėjai naudojo duomenis iš Hyve, inovacijų bendrovės, kuri valdo minios šaltinių platformą idėjų generavimui ir atrankai. Jie paprašė platformos nurodyti tikslumo slenkstį, kuris patenkintų Hyve klientus. Naudodami 21 sutelktinio tiekimo konkurso duomenų rinkinį, kuriame buvo 4 191 idėja, jie išbandė, kaip AI galėtų padėti sutelkti dėmesį į rinką. Modelis buvo pritaikytas 20 konkursų ir buvo naudojamas nuspėti sėkmę įgyvendinant 21-ą idėją, kuri buvo palikta.
„Mes nustatėme, kad sukurti dirbtinio intelekto modeliai yra palyginti nebrangūs; jie nesidalija vidiniais paklaidais ir nepasiduoda vidiniams polinkiams“, – sako Bellas. „Kalbant apie „vidinį šališkumą“, turime omenyje natūralų šališkumą, kuris gali atsirasti, kai vertintojas gali suprasti, kad idėja meta iššūkį jų pačių palankiam požiūriui.
Pescher priduria: „Mes taip pat nustatėme, kad dirbtinio intelekto modeliai yra privatūs, pagerinantys intelektinės nuosavybės apsaugą, jie negali nukentėti nuo išsekimo ir yra skaidrūs.
„Žmonių ir ekspertų vis dar reikia“, – sako Füller. „Atrankos etape dirbtinis intelektas gali pakeisti žmones tikrinant ir siaurinant tas idėjas. Tačiau ilgainiui, tinkamai panaudojus automatizavimą, gali net nebereikėti žmonių idėjų generatorių, o pats minios tiekimas pasens.”
Daugiau informacijos: J. Jason Bell ir kt., Ar AI gali padėti sugalvoti? Teorinis modelis, skirtas idėjų atrankai „Crowdsourcing“ konkursuose, Marketingo mokslas (2023). DOI: 10.1287/mksc.2023.1434
Citata: Tyrimas naudoja dirbtinį intelektą, kad supaprastintų idėjų šaltinį (2024 m., sausio 3 d.), gauta 2024 m. sausio 4 d. iš https://techxplore.com/news/2024-01-artificial-intelligence-crowdsourcing-ideas.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
