Eestis on negatiivse kuvandi saanud termin Exceli-põhine juhtimine. Tegelikkuses ei ole andmepõhises juhtimises midagi halba, see ongi tulevik. Andmepõhine juhtimine peab aga tuginema võimalikult suurele andmekogumile, leiab ettevõtja Madis Lämmergas.
- Madis Lämmergas Foto: Erakogu
Me näeme iga päev, kuidas eri huvigrupid püüavad sõnadega manipuleerida ning mõjutada inimesi endale kasulikke otsuseid tegema panna. Sõnadega on seda võimalik teha niikaua, kui ei ole juures numbreid. Kui meil oleksid olemas andmed, mille põhjal saame tõestada vastupidist või kinnitada käesolevat olukorda, siis see muudaks elu palju lihtsamaks.
Näiteks külvatakse hirmu enesetaputerroristide ees ning öeldakse, et tegemist on katastroofiga. Tegelikult elame ajaloo ühel rahulikumal perioodil. Lääne inimeste surmade arv ei tulene mitte sõdadest ja terrorismist, vaid meie enda rumalusest (joobes juhid jne).
Kuidas see käib?
Seega oleks vaja keskkonda, kus saaksime kõiki väiteid kontrollida, olgu ajakirjanduse või poliitikute või kellegi teise omi. Google’ile on juba võimalik küsimusi esitada ja kohe vastus saada. Miks ei võiks olla aga laiapõhjalisemat tehisintellekti, mis tugineb eri andmetele ning annab küsimusele vastuse nende põhjal?
Näiteks: “Kui suurt ohtu sõjapõgenikud endast tegelikult kujutavad?” – “Pagulased ei ole meile ohtlikud, kuid ohtlikud on nende varjus liikuvad terroristid. Terroristide osakaal pagulastest on 0,x%. Samas: sõjapõgenike aitamisega vähendame uute terroristide tekkimise riski xx%.” (Selle näitega ei väljenda ma oma arvamust selles asjas). Kui meil oleks võimalik kasutada selliseid lahendusi, siis saaks kõik sildistamised ja manipuleerimised andmetega ümber lükata. See pidurdaks populistlike jõudude arengut ning looks tugeva ühiskonna aluse.
Ei pea ka alustama kaugelt. Teeme seda alustuseks meie enda riigi peal. Kogume kokku kõik andmed, mis meil riiklikes andmebaasides on, ning lisame juurde muu vabalt kätte saadava – ja ehitame selle peale meie riigi olukorda hindava süsteemi.
Kas riigi strateegilised otsused soodustavad pigem lisandväärtust loovat tööd või odavat allhanget? Kui suur osa otsustest on populistlikud ega muuda päriselt midagi? Kui palju on erakonnad teinud otsuseid neile raha annetanud isikute huvides (seadused)? Kui suur on alkoholiaktsiisi tõstmise tegelik tulu riigile (haiglate kulude vähenemine vs. aktsiisitulu vähenemine)?
Sellise asjaajamise tulemus võiks olla, et odavad ja sisutud loosungid ei mõjuta meid enam, ja me valime riiki juhtima inimesed, kes tegelikult ka meie elu paremaks soovivad muuta.
Tehnoloogia panus
Sellise süsteemi loomine ei ole lihtne, sest eeldab eri sisendite kasutamist. Üheks tugisambaks on tehnoloogia. Saame oma andmed anda õppimiseks Amazoni või Google’i loodud masinõppe lahendustele. Miks mitte proovida riigi tasemel saada sellise projekti jaoks teadmiste tuge otse nimetatud ettevõtetest (äkki tundub neile isegi piisavalt ambitsioonikas). Eesmärk võiks olla meil olemasolevate andmete ja järelduste tegemise õpetamine masinatele ning pideva uue andmevoolu tagamine süsteemile.
Tehnoloogial on muidugi oma nõrkused. Üks näide on Microsofti loodud chat bot ehk masin, kes suhtles pärisinimestega. Masinast sai üsna kiiresi rassist, sest rassistid olid need inimesed, kellega masin suhtles ja kellelt ta õppis. Siin tekib mitu küsimust: kas me peaksime masinat mõjutama järelduste tegemisel? Kas me peaksime inimesi muutma hakkama, sest teised arvavad teisiti? Kas sekkuda, kuidas seda teha?
Kogukonna panus
Siin tuleb mängu järgmine oluline sisend: kogukond. Me teeme paljuski otsuseid just kogukonna arvamusele tuginedes: ostame tehnikaseadmeid, raamatuid jms, olles eelnevalt lugenud arvustusi. Kogukond saab anda hinnanguid nii masina tehtud otsustele kui ka sisendiks olevatele andmetele.
Kuidas inimestele anda lihtne võimalus arvamust avaldada nii, et nad viitsiksid seda teha? Jällegi võib mitut moodi: alustades masina väljastatud arvamuste hindamisest (näiteks valik: tundub õige / tundub mõjutatud) ja lõpetades keerulise üksteise hindamise süsteemidega, kus inimesed saavad arvamuse avaldamise eest ka “tasu” (ei pea silmas ainult raha, vaid ka nt positsiooni ühiskonnas).
Kui kogukonna enamuse hinnang on väga erinev kogukonna mõne osa omast, siis peab alustama algusest. Võib a) kohaneda (andmete põhjal aru saada, et minu vaated on olnud valed), b) proovida oma ideid paremini esitada ning andmetega tõestada, c) leida andmete kaudu ühisosi ning lahendusi, kuidas eri maailmavaated saaksid koos eksisteerida.
See kõik võib tunduda utoopia, nagu nutitelefon enne 2007. aastat, kuid me peame selles suunas liikuma hakkama, et lõpetada manipulatsioonid ning võimaldada suuremale hulgale inimestele elu, mida nad väärivad. Tehnoloogia suudab vähendada ebavõrdsust ning vähendada võimu koondumist väikese seltskonna kätte.
Artikkel ilmub Tallinna Kaubamaja, Danske Banki, ACE Logisticsi, Eesti Gaasi, Silberauto, Eesti Ettevõtluskõrgkooli Mainor ja Äripäeva arvamuskonkursi Edukas Eesti raames.
Seotud lood
Lindströmi müügitöö eripära seisneb iga tiimiliikme tugevuste ärakasutamises ja arendamises. Just müügiinimeste koolitamine ja vastutuse andmine nende eelistuste põhjal aitab püsivalt leida ja hoida motiveeritud töötajaid, selgub saatest “Minu karjäär”.