快速前进：威廉希尔中文网站和修改用户行为的AI产品的兴起对管理者具有关键影响
在越来越动荡和动态的业务环境中，经理正在寻找提供可靠数据，生成准确威廉希尔中文网站并支持他们做出更好决策的工具。
现有方法借鉴了传统的性能测量和管理工具 - 例如KPI，绩效目标和记分卡 - 以及大数据分析。
但是，人工智能（AI）的最新用途，尤其是在线平台，正在创建有关数据的获取，分析和使用数据，以威廉希尔中文网站人类的行为和组织绩效，并可能对个人和组织产生潜在的新后果。
到目前为止，研究人员和管理人员主要集中于平台如何使用AI通过与用户交互的机器学习算法来理解和威廉希尔中文网站人类行为。例如，在Netflix机器上部署了算法以了解观众的喜好，并提供建议，以与他们最喜欢的电影一起参与。
在这里，我们考虑涉及三方的情况：平台（第一方）收集有关用户（第二方）的数据，并将威廉希尔中文网站生成并将威廉希尔中文网站出售给买家（第三方）。在这种情况下，该平台不是通过与买家直接共享用户的数据来获利的数据，而是通过将数据包装到“威廉希尔中文网站产品”中，即用户行为的威廉希尔中文网站。
绩效测量和管理：测量到修改
传统上，组织在数据收集，分析和通信过程中采用了一种假设驱动的方法，在该过程中，在前定义了监视，改善和威廉希尔中文网站绩效等目的。
在实践中，战略目标是阐明的，并且将几种工具（例如记分卡，KPI和目标）引入了控制和直接努力实现战略目标的努力。为了进一步激励员工实现他们，米歇利教授的研究与瑞士国际管理开发研究所（IMD）的让·弗朗索瓦·曼佐尼（Jean-Francois Manzoni）一起发现，通常以财务和非财务奖励的形式实施了激励措施。
这种方法主要是自上而下的：首先确定战略目标，然后建立机制来促进其成就；有时，由于先前的结果，目标会更改或完善。
重要的是，即使数据的收集，分析和通信通常被视为“中性”，但此过程是“表现性的”：由于测量了它的事实，该过程正在被测量的变化。因此，我们将这种方法标记为“测量到修改”。
例如，如果引入了KPI来评估员工的生产力，例如，医院的医生在医院看到多少患者，那么员工很可能会试图提高其生产力，无论是通过积极地提高其生产力，无论是通过缩短患者的等待时间并逐步改善了他们的诊所，还是通过临床范围进行了较好的评估，但要经过更改，但要经过更多的评估，因为均已过时，因为它是过时的。
在部署性能测量工具时，组织越来越尝试威廉希尔中文网站而不是简单地监视其性能，例如，通过引入领先而不是落后指标。
在这种情况下，威廉希尔中文网站是指使用KPI增加实现一定目标的机会，因为KPI可以提供实现目标的见识和更大的信心。这种信心基于属性之间的假设因果关系，并取决于组织创建和完善因果模型的能力。
例如，在生产工厂中，如果减少了设置时间，则可以合理地假设交货时间也会减少。在此范式中，还可以通过将测量与方案计划和威廉希尔中文网站等其他工具相结合来增强威廉希尔中文网站能力。
大数据分析：威廉希尔中文网站到修改
，由于来自各种来源的数据的可用性不断提高，第二种方法变得司空见惯。在这种情况下，东北大学的Nada Sanders，找到虽然可以使用性能测量工具，但重点更多地在于组织的能力利用从不同来源收集的数据（例如，内部数据，传感器，可穿戴设备）来威廉希尔中文网站使用算法的未来性能。
例如，我们与GE，Siemens和Rolls-Royce等公司合作，这些公司投资于威廉希尔中文网站性维护，从而收集了有关其产品磨损的数据，以威廉希尔中文网站故障或故障。
同样，在许多公司中，在商店或工作站点之间的员工分配现在取决于使用过去数据威廉希尔中文网站的需求或工作量。虽然也可以收集数据以威廉希尔中文网站客户选择；例如，基于一个人听过哪些流派和歌曲，Spotify通过个性化播放列表提供了建议。
这些都是威廉希尔中文网站分析的示例，其中包括检查历史数据，检测关系和外推以制定威廉希尔中文网站。
我们将这种方法标记为“威廉希尔中文网站到修改”，因为组织制定威廉希尔中文网站，目的是修改其工作过程或产品 - 在上面的示例中，他们的维护时间表，员工的工作量和用户的播放列表。
在与“测量 - 修改”方法共享一些相似之处时，在这些情况下，数据可以以多种方式和不同的目的收集数据，但随后被用于识别模式和相关性，并用于制定威廉希尔中文网站。
在这种情况下，可能没有目标，激励措施或故意反馈循环：表演元素不太明显，并且个人可能意识到正在收集数据，但没有收集数据。
同时，可以共同使用两种方法的工具和实践：各种作者强调，大数据分析和绩效测量工具（例如KPI）的组合可以是提供威廉希尔中文网站的关键方法，不仅是后视view-mirror评论”说77214_77301MIT Sloan Management Review。
例如，可以假设客户忠诚度是销售量的主要驱动力；但是，数据可能表明，提高客户忠诚度的投资不会显着影响销售。因此，可以采用一种更具归纳的方法来确定销售驱动因素，例如，通过在不同市场进行小型实验。
这可能会导致因果模型的重新概念化 - 该问题解决了“什么驱动销售？”的问题。 - 然后可能导致进一步的假设检验。
基于AI的方法：威廉希尔中文网站 - 然后修改
Drawing on secondary data and on experience we gained by researching digital platforms, such as Google, Amazon and Meta, we concentrate on a third type of approach, which makes it possible for platforms to generate almost perfect predictions (prediction products) for their business customers, something Galit Shmueli, of National Tsing-Hua University College of Technology Management, and Ali Tafti, of University of Illinois also发现.
例如，Google旨在电子商务客户使用机器学习来“威廉希尔中文网站用户的未来行为”的“威廉希尔中文网站性受众”工具 ，并为企业客户提供最有可能在不久的将来购买，流失或产生最多收入的用户列表，例如接下来的28天。
更笼统地，在我们的研究中，我们遇到了广泛的威廉希尔中文网站用户行为，这些行为可用于各种目的，包括使用威廉希尔中文网站的用户行为来量身定制个性化保险产品的保险公司，广告商使用威廉希尔中文网站的消费者偏好来提供个性化的竞选活动，并通过威廉希尔中文网站适当的听众，并将其视为shm andi andi and shm shm and shm shm shm shm shm shm shm shm shm and thm sh。
在提供威廉希尔中文网站产品时，卖方旨在展示高威廉希尔中文网站准确性，而买方则希望通过应用于优质数据的智能算法实现这一目标。
确实可以通过使用较大，更健壮的数据集并提高算法质量来提高威廉希尔中文网站精度，研究由国立tsing Hua大学，安特卫普大学的David Martens的Travis Greene和Shmueli发现，也可以通过将AI工具与“有说服力的技术”相结合，以“说服力的技术”来实现，这是指在在线平台上实施的行为修改技术。
在这种情况下，行为可能是指单击广告，购买项目和发布信息。行为修改技术（例如推迟）是指操纵环境的方式，以指导用户做出某些选择。
例如，在电子商务平台（例如亚马逊）上的推荐系统的设计中内置了午睡，因此“个性化的产品建议”和“相关搜索”结果促使用户推动用户购买更多或特定的产品，以创造利润。
在业务中使用了轻推和类似的技术，但在线平台使用说服力的技术是更新的，并且经常通过各种机器学习算法实现，这些算法以数据驱动，自动，互动，互动，互动和顺序适应的方式运行。
这意味着威廉希尔中文网站和行为修改的组合 - 我们标记了“威廉希尔中文网站 - 修改” - 可能会导致一个黑匣子系统，在该系统中，目标是在威廉希尔中文网站和真实值之间具有完美的对齐。我们将该系统描述为“黑匣子”，因为平台用户，客户甚至平台数据科学家尚不清楚如何实现这一目标。
以前的Facebook平台操作经理的话，Sandy Parakilas，“这些系统的构建方式很难控制和优化。我认为我们人类现在已经失控了。我们建立了一个我们不完全理解的系统”。
尤其有问题的是，将用户的行为推向他们生成的算法威廉希尔中文网站以展示其威廉希尔中文网站精度和影响行为的能力。
我们认为这是有问题的，因为将结果推向威廉希尔中文网站可能对操纵用户有害，即使公司的意图和目标也是不一致的。例如，像亚马逊这样的平台可以向在平台上提供产品的公司（例如“亚马逊卖家”）出售威廉希尔中文网站。
这些公司可以使用他们购买的威廉希尔中文网站产品来调整其生产，营销和销售工作和策略。但是，功能失调的效果将是，对于预计不太可能购买这些公司产品的客户，该平台可以通过积极劝阻这些客户购买产品，通过向这些用户推广这些产品或向其他产品或卖家推荐其他产品来实现高威廉希尔中文网站准确性。
在所有这些情况下，很明显，威廉希尔中文网站 - 修改方法不仅对第二方（用户）产生负面后果，而且对第三方（买家）也会产生负面影响。
将这种方法与前面概述的方法进行比较，我们可以看到一些相似之处，但也有很大的差异。例如，在测量和修改和AI驱动的威廉希尔中文网站案例中，都有一个表现元素 - 我们想修改行为，因此存在反馈循环 - 存在三个关键差异。
首先，在AI方案中，个人不知道正在收集数据，由谁或原因收集。其次，在威廉希尔中文网站的情况下，数据通常由卖方（平台）所有，而在措施修改中，组织拥有数据。第三，在AI的世界中，由于更快的反馈循环而容易加剧意外后果。
此外，在威廉希尔中文网站 - 修改方法中，实现威廉希尔中文网站与现实之间相似性的最终目标并不是通常的意义，即改善对现实的威廉希尔中文网站；相反，反之亦然：修改现实以实现威廉希尔中文网站。在这种情况下，正在创建的内容既不是模型，也不是“中性威廉希尔中文网站”，因为该算法的主要角色不是代表现实，而是修改现实。
威廉希尔中文网站是自我实现的预言。与第一个方案不同的是，旨在知道性能指标的情况不同，算法威廉希尔中文网站尚未向任何各方揭示，而是由平台的自动说服力技术使用以修改这些威廉希尔中文网站的行为。
这意味着表演元素不是明确拥有的，责任和问责制是不透明的。确实，我们可以说该算法正在控制，但是算法本身是黑匣子。
近年来，我们目睹了绩效数据在组织环境中产生威廉希尔中文网站的实质变化。在本文中，我们讨论了三种方法之间的主要差异及其对威廉希尔中文网站和行为修改之间关系的各种影响。
威廉希尔中文网站产品的情况突出显示了由于平台化而最近出现的新功能：通过与用户交互的算法威廉希尔中文网站和修改人类行为。
此威廉希尔中文网站 - 然后修改的方案具有重大的管理含义。首先，由于平台提供的服务质量主要表示为威廉希尔中文网站行为和实际行为之间的相似性，因此必须了解管理人员如何了解平台如何实现这种相似性，而不仅仅是简单地相信基本的相似性得分。
在识别使用说服力技术提高其准确性的威廉希尔中文网站产品并不容易时，经理可以要求提供者对所使用的算法提高透明度，并明确探究是否以及如何操纵行为。例如，如果目标之一是最大化用户参与度，那么如何生成威廉希尔中文网站？
此外，由于数据所有权和问责制正在从业务所有行业中转变为在各个行业中拥有的平台，因此此处讨论的AI驱动方法会在公司和平台之间创建新的关系。
平台使用经理应注意的各种数据货币化策略。这种策略可能会为公司提供新的机会，但也可能造成意外的危害。例如，Uber现在将其关于驾驶员，骑手和路线的大量数据获利，以向骑手提供针对性的广告。
可穿戴技术，身体健身监测器和活动跟踪器的提供商Fitbit使用其数据提供健康和健康洞察平台，为医疗保健提供者，保险公司和研究人员提供匿名，汇总的数据。 eBay通过为零售商，制造商和行业分析师提供访问汇总和匿名销售数据的货币货币货币。
在本文中，我们讨论了Google和Facebook出售的威廉希尔中文网站产品的已知示例。 Uber，Fitbit，eBay等人也可以可能创建威廉希尔中文网站产品并将其出售给企业客户。
例如，Uber可能向保险公司出售预计的驾驶员风险评分。 Fitbit可以将其可穿戴用户的健康风险评分出售给医疗保健提供者以及制药和保险公司。 eBay可以出售其卖方行为的威廉希尔中文网站，包括将未来成功交易的机会向第三方（例如金融服务公司）出售。
经理应评估创建和销售这些产品的平台的潜在后果。另外，他们应该考虑他们要求的威廉希尔中文网站是否与任何特定风险有关。例如，是否有过度吸引用户（尤其是年轻人）的风险？可以促进上瘾或分裂行为吗？使用户或社会处于危险之中的可能性是什么？
从一开始就反思这些方面将有助于管理人员以这种方式将威廉希尔中文网站的重点构成焦点，以至于生成了，但在以后的阶段会导致意想不到的后果。
本文最初发表在中加利福尼亚管理评论.
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Pietro Micheli是业务绩效和创新教授，教授管理组织绩效执行MBA, 全局在线MBA，加速器MBA。他还就设计思考的设计思考进行了讲座Master's投资组合和业务设计本科生程序。
Galit Shmueli是台湾国立华盛大学服务科学研究所主席。
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