Arquitetura organizacional e aprendizado profundo
Em uma organização de pensamento sistêmico, a capacidade de capturar e aplicar conhecimentos valiosos que só podem ser obtidos por meio da experiência é chamada de aprendizado profundo. Vamos explorar esse conceito e como ele beneficia as organizações.
No popular filme Jurassic Park , o espectador é levado em uma jornada para o que é considerado uma incrível nova fronteira no mundo da ciência genética. Os criadores e investidores do parque acreditam que desenvolveram uma maneira segura e lucrativa de permitir que dinossauros e humanos interajam. Se você assistiu ao filme, sabe que a história não se desenrola assim. Em vez disso, um desastre imprevisto ocorre quando os sistemas do parque falham, a contenção é perdida e os dinossauros escapam para uma chuva de destruição em todo o parque.
Pode parecer uma maneira estranha de ilustrar um princípio de negócios, mas na verdade é um ótimo exemplo de aprendizado profundo.
O que é aprendizado profundo?
O aprendizado profundo pode ser descrito como a soma do conhecimento existente sem experiência, conhecimento obtido com a experiência e uma compreensão precisa das relações entre as variáveis em cada um. Isso é um pouco técnico, então vamos ilustrar o conceito comparando o aprendizado simples e o aprendizado profundo lado a lado no Jurassic Park .
| Aprendizagem Simples | Aprendizado Profundo |
|---|---|
| As cercas elétricas conterão os dinossauros. | Se o sistema de computador não funcionar direito, as cercas falham, os dinossauros escapam e causam estragos no parque. |
| Ter dinossauros totalmente fêmeas proíbe a reprodução não intencional. | Os dinossauros totalmente fêmeas encontram uma maneira de se reproduzir. Precisamos encontrar uma maneira melhor de controlar a população de dinossauros. |
| Veículos de turismo automatizados levarão as pessoas automaticamente para onde quer que os dinossauros possam ser vistos. | Veículos automatizados dificultam a fuga do parque quando os dinossauros escapam das cercas e começam a perseguir as pessoas. |
Por que o aprendizado profundo é importante?
Deixando de lado exemplos bobos, espero que o tema comum seja totalmente óbvio. Aprendizado simples é quando sabemos que algo é verdadeiro em teoria, mas o aprendizado profundo é realizado quando esse conhecimento é combinado com a experiência real e os elementos que influenciaram a experiência. O aprendizado profundo é o que muitas vezes distingue as empresas de sucesso daquelas que fracassam porque os ciclos de aprendizado profundo são o que permite que a empresa de sucesso mude dentro de sua arquitetura organizacional , enquanto organizações sem a capacidade de aprendizado profundo não conseguem reconhecer ou se preparar para as mudanças. A arquitetura organizacional é essencialmente o espaço no qual a empresa exerce ou recebe influência.
O valor do aprendizado profundo pode ser bem ilustrado considerando o setor de seguros de automóveis. Pense em todas as coisas necessárias para obter uma cotação. Seu preço é diferente com base em dezenas de fatores como:
| Gênero | Era | Citações e acidentes |
| Cor do carro | Modelo de carro | Fabricante de carros |
| Características do carro | Distância dirigida | Objetivo de dirigir |
| Região geográfica | Dispositivos de feedback | Histórico de crédito |
A seguradora de automóveis deseja essas informações não necessariamente porque são importantes no seu caso individual, mas porque o aprendizado profundo ensinou à seguradora que um motorista de um Corvette conversível vermelho brilhante dirigido para a escola todos os dias em Seattle é muito risco maior do que uma mulher de 38 anos que dirige uma minivan marrom para o treino de futebol em Des Moines duas vezes por semana.
As seguradoras usam o aprendizado profundo para avaliar o risco em seus sistemas e respondem de acordo com uma taxa que reflete o que o aprendizado profundo lhes ensinou sobre o risco. Sem um aprendizado profundo, as seguradoras não seriam capazes de avaliar o risco com precisão e definir as taxas apropriadas. Isso, é claro, poderia resultar em consequências desastrosas e perdas financeiras, caso a empresa fizesse um mau palpite na taxa apropriada.
Infraestrutura organizacional e aprendizado profundo
No exemplo de Jurassic Park , o aprendizado profundo não foi muito controlado. Foi o resultado de alguns resultados muito ruins que nunca seriam criados artificialmente apenas para fins de aprendizagem. Portanto, como uma organização se certifica de que está aprendendo o que é necessário, quando não receberá o benefício de uma retrospectiva até que algo dê terrivelmente errado? É aí que a infraestrutura organizacional desempenha um papel fundamental. A infraestrutura de uma organização são seus processos, e sua infraestrutura de aprendizado são os processos que a ajudam a coletar feedback que é usado no processo de aprendizado.
Infraestrutura, dados e aprendizado profundo
Para nossas seguradoras de automóveis, a infraestrutura de aprendizado consiste em dólares pagos em sinistros. A empresa analisa sinistros pagos, prêmios pagos e as variáveis dos motoristas. Os recursos de tecnologia da empresa então pegam os dados coletados da infraestrutura de aprendizado e os executam por meio de uma equação que foi criada com os resultados do aprendizado profundo que já ocorreu.
Quando o feedback falha
A importância de uma relação estreita entre infraestrutura e feedback é ilustrada nas consequências das decisões tomadas com base em fatos falhos ou incompletos. Em outras palavras, uma empresa deve ter a infraestrutura de aprendizado instalada se quiser se beneficiar do aprendizado profundo. É a diferença entre uma seguradora de automóveis que define taxas com base em dados reais de motoristas ou se os dados usados são meramente uma estimativa ou suposição.
Lembre-se de que tentativa e erro, como no exemplo do Jurassic Park , não é uma ótima infraestrutura de aprendizado, pois requer que ocorra um desastre para aprender. O parque irá, é claro, aprender com sua experiência, mas ele poderia (e deveria) ter aprendido essas mesmas coisas sem um desastre, tendo uma infraestrutura de aprendizagem robusta para fornecer dados de alta qualidade usados para atividades de tomada de decisão.
Quando funcionando corretamente, um ciclo de aprendizado profundo resulta em uma organização que está constantemente melhorando seus valores, serviços, produtos e relacionamentos de negócios, aprendendo com suas experiências, mudando componentes de sua perspectiva e desenvolvendo novas competências para atender aos desafios existentes.
Resumo da lição
Aprendizagem profunda é o tipo de aprendizagem que vem da capacidade de aplicar o conhecimento capturado a experiências do mundo real com uma compreensão sólida de como as variáveis se comportam na arquitetura organizacional ou na esfera de influência da organização. O mecanismo ou processo pelo qual uma organização captura esse importante conhecimento apenas por experiência é chamado de infraestrutura de aprendizado . O aprendizado profundo ajuda as organizações a tomar melhores decisões, processos e produtos devido à sua capacidade de fornecer feedback significativo e prático. Sem ciclos de aprendizagem profundos, um número substancial de processos de negócios é baseado em intuição e sentimento, e não em dados e evidências.