Dojrzały proces decyzyjny ma cztery etapy: rozpoznanie niepewności (niepełne dane, presja czasu, ryzyko), modelowanie decyzji (warianty, kryteria, ograniczenia i reguły wyboru), badanie stabilności rekomendacji oraz - na końcu - świadomość granic modelu i odpowiedzialności decydenta. Choć jak przyznał na koniec profesor Sałabun, model wspiera decydenta, ale go nie zastępuje.
To nie dane się zmieniły, lecz reguła
Dlaczego w Instytucie Łączności pod kierunkiem Wojciecha Sałabuna prowadzone są badania nad procesami podejmowania decyzji? Odpowiedź profesor oparł o 4 przykłady decyzji dobrze i źle podjętych.
Punktem wyjścia stała się katastrofa promu Challenger (misja STS‑51‑L, 28 stycznia 1986 r.). Prof. Sałabun pokazał, jak podczas telekonferencji przed startem analizowano wyłącznie te loty, w których doszło do uszkodzeń, szukając korelacji z temperaturą powietrza na Florydzie przed startem. Zagrożeniem było pęknięcie uszczelki, która spowodowała eksplozję rakiety nośnej i śmierć załogi. Pominięcie w analizie startów bez awarii – zatarło prawdziwy obraz sytuacji. Wyglądało na to, że nie jest niebezpiecznie. Ale to były źle przeanalizowane dane. Przykład domykał w tym miejscu cytat Richarda Feynmana, fizyka, noblisty i członka komisji Rogersa, badającej przyczyny katastrofy: aby technologia odniosła sukces, rzeczywistość musi wziąć górę nad budowaniem wizerunku, bo natury nie da się oszukać.
Pięć historii, pięć pytań
W kolejnych przykładach z życia Profesor Sałabun wracał wciąż do tego samego pytania, które pojawia się przy wyborze inwestycji, dostawcy czy technologii: jaką regułę stosujemy (Challenger), jakiego potwierdzenia potrzebujemy (rosyjski System Oko, który szczęśliwie nie zainicjował wojny atomowej gdy pojawił się błędny sygnał stratu pięciu amerykańskich rakiet atomowych), których granic nie przekraczamy (Mount Everest, śmierć alpinistów, którzy wbrew regule oceny czasu nie zawrócili spod szczytu), jakich scenariuszy nie włączamy (Fukushima gdzie nie przewidziano wysokiej fali tsunami) i za jaki margines bezpieczeństwa chcemy zapłacić (Fudai, wioska, gdzie mur ochronny zbudowano z dużym marginesem drogiego bezpieczeństwa co okazało się zbawienne).
Od anegdoty do metody: dlaczego wagi zmieniają zwycięzcę
W drugiej części wystąpienia profesor Wojciech Sałabun pokazał jak działa analiza wielokryterialna. Codzienne życie sektora publicznego to przetargi. Nierzadkie też w prywatnym biznesie. Co dzieje się, gdy mamy trzy oferty i trzy kryteria wyboru - cena, termin i jakość - przy czym żadna oferta nie jest najlepsza pod każdym względem?
Wystarczy zmienić wagi, by zmienił się wynik. Jeśli cenie nadamy wagę 60% wygrywa oferta najtańsza, a zarazem najsłabsza jakościowo. Gdy cenie i jakości przypiszemy po 40%, na pierwsze miejsce wychodzi inna oferta, a dotychczasowy zwycięzca ląduje na końcu. Te same oferty, te same liczby - zmieniła się jedynie waga jednej pary kryteriów.
Na tym przykładzie prof. Sałabun obnażył trzy założenia najprostszej metody - ważonej sumy (SAW, Simple Additive Weighting), o których zwykle się nie mówi: pełną kompensację (założenie, że każdą słabość da się odkupić przewagą gdzie indziej), wrażliwość na sposób normalizacji oraz konieczność sprowadzenia wszystkiego do liczby. Padły też praktyczne przestrogi: kryterium, w którym wszyscy mają tę samą wartość, nie różnicuje ofert i nie wpływa na ranking bez względu na przypisaną wagę; a wysoka waga jakości nie zastąpi progu minimalnego — wymóg dopuszczalności ustala się przed oceną, nie w jej trakcie.
Kiedy prosty model przestaje wystarczać
Realne problemy decyzyjne są jednak bardziej skomplikowane: to dziesiątki lub setki wariantów, kryteria hierarchiczne ujęte w grupy, dane niepewne, przedziałowe i opisowe, wielu decydentów o różnych preferencjach oraz słabości, których nie da się odkupić. Właśnie tam intuicja przestaje wystarczać, a analiza wielokryterialna okazuje się nie jedną techniką, lecz całą rodziną odpowiedzi na konkretne trudności — od metod opartych na obiektach charakterystycznych, przez struktury hierarchiczne i porównania parami, rozszerzenia rozmyte i przedziałowe, aż po metody przewyższania z progami i wetem.
Co z tego robimy w Instytucie Łączności
Prof. Sałabun przedstawił kierunki badań prowadzonych z współautorami w Instytucie Łączności, w których każde pytanie badawcze ma praktyczne przełożenie na jakość decyzji: jak ograniczyć koszt ocen eksperta (INCOME oraz połączenie modeli językowych z metodą COMET, szczególnie docenianą w Instytucie Łączności), jak decydować bez dokładnych wag (analiza dopuszczalnych preferencji), jak opisać asymetrię niepewności (asymetryczne liczby przedziałowe, AIN), jak łączyć opinie wielu ekspertów (RANCOM i decyzje grupowe) oraz czy rekomendacja przetrwa zmianę danych (COMSAM, benchmarking, analiza wrażliwości).
Dobra decyzja to także proces
Podjęcie dobrej decyzji możliwe jest wtedy, gdy traktuje się ją jako proces, który można prześledzić, sprawdzić i obronić. Systemy wspomagania decyzji nie zdejmują odpowiedzialności z człowieka - porządkują warianty, ujawniają ukryte założenia i pokazują, jak stabilna jest rekomendacja. Ostatnie słowo należy jednak do decydenta.
Wydział Badań Operacyjnych i Sztucznej Inteligencji Instytutu Łączności projektuje systemy wspomagania decyzji dopasowane do potrzeb organizacji, łącząc modelowanie niepewności, optymalizację, sztuczną inteligencję i analizę wielokryterialną. Zapraszam do kontaktu - zakończył prezentację Profesor Wojciech Sałabun.
.