Котятки🐱 Сегодня что-то на заумном. Я держала этот материал про запас, но время пришло. Ниже статейка Bird&Bird, и вы о них, наверное, не знаете. Это юристы от мира технологий с историей, древнее, чем интернет. И в 2019 году у них выходит, на мой вкус, провокационный материал про технологии Big Data, свободную волю и BI: https://www.twobirds.com/insights/2019/global/big-data-and-issues-and-opportunities-trust-surveillance-and-free-will Что вызвало взрыв мозга у меня тогда: 🤦‍♀️ Я тогда стояла на концепции DDD (Data-driven decision making) и вращалась в среде с культом данных. После прочтения их материала ( и не одного) и не только, меня догнала мысль, что надежность информации может меняться в зависимости от того, с кем мы говорим, где собираются данные или как они представлены. 📊Измерение доверия: в статье приводится и механика оценки доверия к данным, и анализ связанных проблем. То, что доверие можно и нужно измерять не только в маркетинге, но и по отношению к данным, было моим открытием. Как и то, что мои первые предложения начать измерения, были подняты на смех. Что ж. 🫶Тотальное data observability и data collect приведет к снятию необходимости в корреляционном анализе: еще год назад я бы посмеялась, а теперь, когда ИИ способен проглотить и оценить сотни факторов сразу, мне не до смеха. Уже не особо нужно ручками искать наиболее влияющие факторы и строить какие-то прогнозы: мы реально переходим к полноценным многофакторным сценариям. Раньше на это нанимался консалтинг. 🕵🏻‍♂️Рано или поздно поменяется подход к анализу: вместо изначальной генерации гипотез и их проверки мы плавно переходим к общему наблюдению, а уже затем начинаем генерировать «подозреваемых». Короче, велика вероятность, что вся генерация гипотез была нужна для ранжирования усилий для сокращения ресурсов. А ИИ не устаёт. P.S. Еще там раскапывается проблема моральных агентов и права не подвергаться автоматизированному принятию решений. Собственно, от этого пошло формирование моего отношение к HR-аналитике,-очень аккуратное.