Концепция «хороших» и «плохих» ошибок в процессах
Д@evidencebasedmanавтор про «it»
2 недРазбор критериев для оценки ошибок: получение новых знаний и допустимый уровень ущерба. Как управлять вариативностью в разных типах процессов.
Понимание того, где допустимо ошибаться, помогает эффективнее управлять рисками и инновациями.
- В критических системах (авиация, медицина) ошибки недопустимы из-за риска катастроф.
- В творческих и исследовательских процессах ошибки являются источником новых знаний.
- Для развития системы необходимо осознанно планировать эксперименты, даже если они могут привести к ошибкам.
Хорошие ошибки
То есть, у нас есть хорошие и плохие ошибки. На мой взгляд, критерием как мы можем отличить «хорошую» ошибку от «плохой» являются два вопроса:
1. получим ли мы новое знание от этой ошибки
2. может ли ошибка принести значительный ущерб
Значительный — больше чем мы планируем потерять.
По тому как процессы работают с отклонениям их можно расположить между двумя полюсами:
1. процессы, где отклонение приведет к значительной неудаче, катастрофе или аварии. Это обслуживание и управление самолетами, работа атомных электростанций, содержание опасных вирусов, управление машинами, массовое производство и тому подобные процессы.
2. процессы, где вариативность можно и нужно наращивать. Творчество, создание кинофильмов, поиск новых сплавов и/или материалов, разработка новых идей, поиск новых вирусов или молекул лекарства и так далее.
Если мы хотим получить что-то новое — то надо начать делать неожиданные вещи. Понятно, что не надо хаотично дергать руль автомобиля, но попробовать новый варианты доехать до работы или с работы или попробовать новую кухню — хороший вариант.
То есть, в ряде процессов нам надо наращивать вариативность или количество разнообразных ошибок. Можно запланировать систему, которая будет искать эти «полезные ошибки». Равно как Талеб предложил построить антихрупкую систему, которая за счет ошибок становится прочнее, точно также можно и настроить систему, которая будет искать эти новые возможности, и в том числе за счет ошибок — будет становится лучше.
В обучении есть интересный парадокс: самое полезное для нас знание мы узнавали случайно. То есть, благодаря какой-то ошибке и какой-то вариабельности процесса.
#ЧФ #ошибки
Кратко (AI)
Автор предлагает разделять ошибки на «хорошие» и «плохие» в зависимости от того, приносят ли они новые знания и насколько велик потенциальный ущерб. В процессах с высоким риском вариативность должна быть минимальной, тогда как в творческих и исследовательских задачах ошибки и эксперименты необходимы для развития.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖