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用观的决策局限性是指在决策过程中，由于人们难以从宏观的视角准确地估计不同决策方案的收益情况，而导致的决策出错或偏差。

用观的决策存在很多局限性，一方面，人们往往会倾向于选择一种已经熟悉的方案，可能会偏离最优方案；另一方面，用观的决策会受到非客观因素的影响，比如情绪、心理偏差以及偏见等，影响了决策的准确性。另外，由于人们无法独立完成复杂的决策分析，因此在实践应用中大量的决策仍然依赖于个人的经验和主观意识。

此外，用观的决策也会受到被称作“经典算法的错误”的局限性，这是由于在某些场景下，经典的算法可能不够准确或者不够快速。在实际决策中，事务会发生极大变化，因此算法可能失效，从而导致决策准确性受到影响。

拓展知识：

由于用观的决策存在许多局限性，因此，一些企业现在开始使用人工智能技术来替代传统的用观的决策方法，以改善决策准确性。人工智能技术能够分析海量的数据，并有效地模拟人类的决策过程，有效提升决策的准确性，实现自动化决策。