Rationale — программный инструмент на основе искусственного интеллекта, предназначенный для поддержки принятия решений путём структурированного анализа альтернатив. Продукт сочетает методы оценки плюсов и минусов, SWOT‑анализ и моделирование возможных исходов, предоставляя пользователю упорядоченные рассуждения и прогнозы. История разработки подобных систем восходит к исследованиям в области экспертных систем и принятия решений с конца XX века; современные реализации опираются на достижения машинного обучения и обработки естественного языка, чтобы автоматизировать сбор аргументов и сопоставление факторов.
Назначение Rationale — помочь специалистам и непрофессионалам формировать обоснованные решения в различных сферах: бизнесе, управлении проектами, личном планировании и политике. Система анализирует вводимые пользователем данные, классифицирует сильные и слабые стороны, выделяет возможности и риски, а также генерирует вероятностные сценарии развития событий. В случаях, когда специфической информации о продукте мало или отсутствует, Rationale предоставляет прозрачное описание ограничений данных и предлагает типовые подходы к анализу на основе общедоступных методов.
- Сбор аргументов: систематизация положительных и отрицательных факторов, влияющих на решение.
- SWOT‑анализ: автоматическая классификация сильных и слабых сторон, возможностей и угроз.
- Оценка приоритетов: ранжирование факторов по значимости и влиянию на итог.
- Прогнозирование исходов: построение альтернативных сценариев с указанием вероятностной значимости.
- Генерация выводов: формулировка итоговых рекомендаций и вариантов действий на основе выявленных факторов.
- Прозрачность допущений: явное указание предпосылок, неопределённостей и ограничений исходных данных.
- Интерактивность: последовательный диалог с пользователем для уточнения вводимых параметров и проверки гипотез.
- Настраиваемость: адаптация методов анализа под отраслевые стандарты и пользовательские критерии оценки.
- Документирование: формирование структурированных отчётов, фиксирующих исходные данные, логику анализа и полученные выводы.
- Совместимость методов: сочетание качественных и количественных подходов, включая экспертные оценки и простые модели вероятностей.