Tuy nhiên, trong một số trường hợp, bạn và những người khác có thể có
cùng loại dữ liệu cùng giá trị; do đó, một trao đổi dữ liệu có thể sẽ được
thực hiện. Trong các tình huống khác, dữ liệu có thể thuộc về nhiều nhà
cung cấp, trong trường hợp đó, bạn có thể cần sắp xếp mua một tập hợp các
dữ liệu và sự dự đoán.
Việc bạn tự thu thập dữ liệu và đưa ra sự dự đoán hay mua chúng từ những
người khác phụ thuộc vào tầm quan trọng của máy dự đoán đối với công ty
của bạn. Nếu máy dự đoán là thông tin đầu vào mà bạn có thể loại bỏ khỏi
quá trình, thì bạn có thể coi nó như loại năng lượng thông thường và mua
nó từ thị trường. Ngược lại, nếu máy dự đoán là trung tâm trong chiến lược
của công ty bạn, bạn cần kiểm soát dữ liệu để cải thiện máy, vì vậy cả dữ
liệu và máy dự đoán cần phải được thu thập trong nội bộ.
NHỮNG ĐIỂM CHÍNH
• Một lựa chọn chiến lược quan trọng là xác định nơi công việc kinh doanh
của bạn kết thúc và nơi một công việc kinh doanh khác bắt đầu - quyết định
ranh giới của công ty (ví dụ: đối tác hãng hàng không, sự thu mua các bộ
phận của ô tô). Sự không chắc chắn ảnh hưởng đến sự lựa chọn này. Bởi vì
máy dự đoán làm giảm sự không chắc chắn, chúng có thể ảnh hưởng đến
ranh giới giữa tổ chức của bạn với những tổ chức khác.
• Bằng cách giảm thiểu sự không chắc chắn, máy dự đoán sẽ tăng khả năng
soạn thảo hợp đồng, và do đó gia tăng động lực cho các công ty để ký hợp
đồng cho cả nguồn thiết bị và lao động dựa vào dữ liệu, sự dự đoán và hành
động. Tuy nhiên, máy dự đoán không khuyến khích các công ty ký hợp
đồng lao động tập trung vào sự đánh giá. Chất lượng đánh giá rất khó để
xác định trong một hợp đồng và rất khó để theo dõi. Nếu sự đánh giá được
phân loại rõ ràng, nó có thể được lập trình và chúng ta sẽ không cần đến
con người nữa. Vì sự đánh giá có thể sẽ đóng vai trò quan trọng trong lao
động khi AI bị phân chia, việc tuyển dụng trong nội bộ sẽ gia tăng và việc
thuê ngoài sẽ giảm.
