Jasność w złożoności

RAINBOW – Jasność w złożoności

RAINBOW narodził się pewnego wieczoru, kiedy informacji było właściwie wystarczająco dużo – a mimo to ginął ich wzajemny kontekst. Decyzje, zależności i możliwe konsekwencje były przede mną jednocześnie. Im bardziej próbowałem utrzymać wszystko razem, tym mniej jasne stawało się to, co naprawdę miało znaczenie. Zdałem sobie sprawę, że w tym wszystkim mogło umknąć coś naprawdę istotnego. I nagle pojawiła się myśl, która zdawała się nie mieć nic wspólnego z całym tym natłokiem informacji – a jednak była ważniejsza niż wszystko inne. Przebiła się przez to wszystko – i zatrzymała mnie dokładnie w chwili, w której było to najważniejsze. Ta myśl przetrwała noc. Następnego ranka była nadal równie obecna jak poprzedniego wieczoru. I dokładnie w chwili, gdy otworzyłem oczy, na niebie pojawiła się tęcza. Do tamtej pory tęcze nigdy nie miały dla mnie szczególnego znaczenia. Ale w tamtej chwili – z tą myślą i tym światłem na niebie – poczułem, jakby świat mówił: Wszystko będzie dobrze. Stąd pochodzi nazwa RAINBOW.

Dopiero później zrozumiałem, co pozostało ze mną z tamtej chwili: Nie zawsze brakuje informacji. Często brakuje kontekstu, który nadaje jej znaczenie. Dotyczy to pojedynczego człowieka tak samo jak firm, zespołów i instytucji. Liczba może być prawidłowa. Dokument może być kompletny. Decyzja może być zrozumiała, gdy patrzy się na nią oddzielnie. A mimo to może brakować czegoś kluczowego: Co na co wpływa? Gdzie powstają zależności? Która informacja zmienia znaczenie innej? Która konsekwencja staje się widoczna dopiero wtedy, gdy kilka informacji rozpatruje się łącznie? I co jest naprawdę istotne w konkretnej sytuacji?

RAINBOW łączy istotne informacje w taki sposób, aby widoczne stały się ich wzajemne powiązania – zarówno w codziennym życiu, jak i w projektach, procesach, ryzykach oraz decyzjach w firmach i instytucjach. Ta sama zasada dotyczy technologii stojącej za RAINBOW. Modele językowe są trenowane na ogromnych ilościach informacji. Do wykonania konkretnego zadania potrzebują jednak kontekstu. Decydująca nie jest sama jego ilość, lecz to, które informacje są istotne w danej sytuacji i w jaki sposób są ze sobą powiązane. Obowiązuje przy tym jedna podstawowa zasada:

RAINBOW nie podejmuje decyzji za człowieka. RAINBOW ma pomagać ludziom dostrzec kluczowe powiązania, zanim podejmą decyzję. Odpowiedzialność pozostaje tam, gdzie powinna: po stronie człowieka. Nie jak najwięcej informacji. Tylko ta informacja, która ma znaczenie – we właściwym kontekście.

No właśnie. Dziękuję, mała tęczo. 🌈