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The streetlight effect: the hidden bias undermining your AI strategy
2025/7/3
Lexicon by Interesting Engineering
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Jake Dein
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Justin Graham
Justin Graham: 我认为，在实施AI战略时，我们常常会陷入“路灯效应”的陷阱。这意味着我们倾向于使用容易获取的数据，而不是那些真正能够解决问题的最佳数据。云服务使得某些流程和数据的访问变得非常容易，但这往往导致我们忽略了那些分散在不同系统中的关键信息。为了充分发挥AI的潜力，我们需要打破数据孤岛，将所有相关的数据整合起来，创建一个全面的信息视图，这样才能做出更明智的决策。在Barge，我们通过连接设计规范、历史项目数据、财务平台、人力资源系统等多个来源的数据，确保AI解决方案能够访问到所有必要的上下文信息，从而提供更准确、更有效的解决方案。我亲身经历过，在Barge总部搬迁时，我们面对堆积如山的纸质文件，却不知道里面有什么有价值的信息。这就像在一个没有路灯的房间里寻找东西，即使你知道东西就在那里，也无法找到。这个经历让我深刻认识到，只有“打开所有的灯”，才能真正释放数据的价值。
Jake Dein: 我认为，要避免“路灯效应”，关键在于深入了解业务的实际情况，并明确需要解决的问题。我们不能仅仅依赖于那些容易获取的数据，而应该主动去寻找那些隐藏在各个角落的关键信息。这需要我们具备批判性思维，能够识别出数据中的偏差和局限性，并采取措施来弥补这些不足。在实施AI项目时，我始终坚持与业务团队紧密合作，深入了解他们的需求和痛点，并根据实际情况来选择合适的数据和技术。我相信，只有这样，才能真正避免“路灯效应”，并确保AI解决方案能够真正解决实际问题，为企业创造价值。
Deep Dive
The streetlight effect is an informational bias where easily accessible data is prioritized over potentially more relevant data, hindering effective AI implementation. This often leads to using readily available data from cloud services, neglecting other crucial data sources needed to solve problems comprehensively. Organizations must consider all relevant data before investing in AI.
- Streetlight effect is an informational bias.
- Prioritizes easily accessible data over potentially more relevant data.
- Clean, connected data is key to meaningful innovation.
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