Optimeerimine toimib ainult siis, kui küsimus on aus
Täiuslik järjekord, mis kellelegi ei meeldinud
Töölaud nägi suurepärane välja. Keskmine töötlemisaeg oli langenud. Järjekorra pikkus oli langenud. Mudel suunas lihtsad juhtumid automatiseerimisele, keskmised juhtumid uuematele töötajatele ja keerulised juhtumid spetsialistidele ainult siis, kui enesekindlus langes alla korraliku läve. Aruanne kasutas rohelisi nooli sama enesekindlusega nagu aianduskeskus kevadel. Paberil oli tegevus optimeeritud.
Siis jõudsid kohale kaebused. Alguses mitte dramaatilised kaebused. Inimesed helistasid kaks korda, sest esimene vastus oli sulgenud vale probleemi. Spetsialistid said juhtumid hiljem ja segasemalt. Uuemad töötajad õppisid järgima soovitatud marsruuti, sest eriarvamus aeglustas neid. Mõned ebatavaliste asjaoludega kliendid leidsid end lükatuna kõige tõhusamale teele, mis oli tõhus peamiselt seetõttu, et see ei märganud neid. Järjekord oli parem. Teenus oli halvem. See on tavaline ime.
Süsteem ei olnud tehnilises mõttes valesti käitunud. See oli optimeerinud talle antud küsimust: vähendada töötlemisaega, hoides samal ajal sulgemist üle läve, mida mõõdeti sama töövooluga. Küsimus kõlas mõistlikult. See oli ka ebaaus, mitte sellepärast, et keegi valetas, vaid sellepärast, et mõõdik teeskles teenuse kvaliteedi esindamist, jättes vaikselt välja ümbertöötamise, eskaleerimise viivituse, kliendi stressi, töötajate õppimise ja eksimise hinna. Optimeerija ei reednud organisatsiooni. See paljastas organisatsiooni küsimuse.
Optimeerimine ei ole moraalne tegutseja. See on lojaalne masin. See otsib, järjestab, häälestab, kärbib ja parandab vastavalt eesmärgile, piirangutele, andmetele ja tagasisideahelale, mille ta saab. Kui need asjad kirjeldavad tegelikku probleemi hästi, võib optimeerimine olla hiilgav. Kui need kirjeldavad mugavat aseainet, mis kannab tegeliku probleemi riideid, muutub optimeerimine kalliks viisiks, kuidas paremate graafikutega rohkem valesti minna.
Mõõdik on käepide, mitte objekt
Iga optimeerimine vajab käepidet. Te ei saa optimeerida kõike otse. Te valite mõõdetavad suurused: latentsus, täpsus, läbilaskevõime, kasutusmäär, meeldetuletus, kütus, ooteaeg, lahkumismäär, kulu, taastumisaeg, heitmed, defektimäär. Need käepidemed on vajalikud. Need on ka ohtlikud, sest inimesed unustavad kiiresti, et käepide ei ole objekt. Keskmine töötlemisaeg ei ole teenus. Klõpsamismäär ei ole usaldus. Mudeli enesekindlus ei ole institutsionaalne usaldus. Voodite täitumus ei ole hooldus. Number võib olla kasulik ja siiski liiga väike selle jaoks, mida see esindab.
Mõõdikud muutuvad ebaausaks, kui organisatsioon lõpetab nimetamast seda, mida need välja jätavad. Järjekorra mõõdik jätab välja ümbertegemise. Kulude mõõdik jätab välja hapruse. Kvaliteedi mõõdik jätab välja äärejuhud. Õigluse mõõdik jätab välja alarühma, mis on kokkuvõtte jaoks liiga väike. Energia mõõdik jätab välja inimeste ületunnid. Rahulolu mõõdik jätab välja need, kes loobusid. Ükski mõõdik pole täielik. Aus mõõdik ütleb, kus tema piir on.
See ei ole argument mõõtmise vastu. See on argument täiskasvanuliku mõõtmise poolt. Mõõtmata süsteem triivib folklooriks. Halvasti mõõdetud süsteem sõidab tõenditega vastu seina. Distsipliin seisneb selles, et iga mõõdik ühendatakse otsusega, mida tal lubatakse suunata. Latentsusmõõdik võib häälestada liidest. See ei tohiks otsustada, kas kõrge riskiga juhtum jääb üle vaatamata. Konversioonimõõdik võib parandada lehte. See ei tohiks õigustada eksitavaid vaikeseadeid. Prognoositud riskiskoor võib suunata tähelepanu. Sellest ei tohiks saada automaatne karistus.
Kui mõõdikuid käsitletakse käepidemetena, jäävad meeskonnad uudishimulikuks. Kui mõõdikuid käsitletakse reaalsusena, muutuvad meeskonnad kuulekaks. Optimeerija on alati kuulekas. Inimesed ei peaks sellega liiga kiiresti liituma.
Eesmärk on koht, kus poliitika peitub aritmeetikas
Eesmärgifunktsioon näeb välja tehniline. Minimeeri seda. Maksimeeri toda. Kaalu neid liikmeid. Karista neid ebaõnnestumisi. Praktikas on see koht, kus organisatsioon otsustab, mis loeb. Kui palju viivitust on vastuvõetav, et viga vähendada. Kui palju kulusid on vastuvõetav, et ülevaatus säilitada. Kui palju on meeldetuletamine väärt lisavalepositiivseid. Kui palju energiat on väärt madalam latentsus. Kui palju ebamugavust võib üks rühm kanda, et keskmine paraneks. Need ei ole ainult inseneriküsimused. Neist saavad inseneriküsimused siis, kui need kodeeritakse.
Väärtuste kodeerimises pole midagi valesti. Süsteemid teevad seda juba. Probleem on teeselda, et kodeerimine on neutraalne, sest see kasutab numbreid. Kaalumisskeem võib peita prioriteete tõhusamalt kui kõne. Lävend võib nihutada võimu ilma koosolekuta. Karistus võib otsustada, kelle probleem loeb vähem. Kui optimeerimine on tõsine, peaks eesmärgifunktsioon olema üle vaadatav. Mitte iga sidusrühm ei pea koodi lugema, kuid valitud kompromissid peaksid olema väljendatavad lihtsas keeles.
Üks praktiline test on küsida, millist käitumist eesmärk premeeriks, kui seda järgitaks liiga hästi. Marsruudi optimeerija võib õppida looma tihedaid ajakavasid, mis varisevad kokku väikeste viivituste korral. Pettusemudel võib õppida eelistama juhtumeid, mida on lihtne tõestada. Müügisoovitaja võib õppida survet avaldama neile, kes on juba haavatavad. Töölevõtu sõel võib õppida reprodutseerima vanu sobivuse määratlusi. Kui eesmärgi liialdatud versioon näeb kole välja, vajab tavaline versioon tõenäoliselt tugevamaid piiranguid.
Siin kaitsevad piirangud eesmärki iseenda eest. Ära ületa töötunde. Ära kasuta kaitstud atribuute ega proksisid. Ära varja ebakindlust. Ära sulge juhtumit ilma tõenditeta. Ära optimeeri kulusid alla vastupidavuse alampiiri. Ära suuna kõrge mõjuga otsuseid ilma sisulise ülevaatuseta. Piirangud ei ole bürokraatia. Need on see, kuidas organisatsioon ütleb optimeerijale, millised otseteeid ei ole tegelikult parendused.
Proksid on kasulikud valetajad
Proksis on mõõdetav aseaine millegi jaoks, mida on raskem mõõta. Neid on kõikjal, sest tegelikud tulemused on sageli hilinenud, mitmetähenduslikud või kallid jälgida. Haigla võib kasutada kordusvastuvõttu ühe kvaliteedisignaalina. Tugimeeskond võib kasutada esmakontakti lahendust. Mudelimeeskond võib kasutada võrdlusuuringu täpsust. Avalik teenus võib kasutada töötlemisaega. Need ei ole rumalad mõõdikud. Need on osalised mõõdikud. Häda algab siis, kui osalisest saab täielik.
Proksiindikaatorid valetavad etteaimataval moel. Nad premeerivad seda, mis on kirja pandud. Nad ignoreerivad seda, mis juhtub pärast mõõtmisakna lõppu. Nad kujundavad inimkäitumist. Neist saavad sihtmärgid. Nad peegeldavad vanu protsessieeldusi. Nad eelistavad tavapäraseid juhtumeid. Nad muudavad mõõtmata kahjud nähtamatuks. Vale ei ole alati pahatahtlik. See on loomulik tihenduskadu, mis tekib siis, kui korratu reaalsus muutub andmebaasi veerguks. Väga kasulik, väga ohtlik, nagu terav nuga ja enamik koosoleku päevakordi.
AI-süsteemid võimendavad proksiindikaatorite probleeme, sest nad suudavad optimeerida põhjalikumalt kui inimene. Inimese meeskond võib mõõdikut kohmakalt mängida. Mudel suudab avastada väikseid korrapärasusi, töövoo lünki või sotsiaalseid mustreid, mis parandavad proksiindikaatorit, kahjustades samal ajal eesmärki. See võib juhtuda ilma, et keegi kahju kavatseks. Optimeerimine leiab gradiente. Kui gradient osutab eemale tegelikust eesmärgist, järgneb süsteem sellele muljetavaldava viisakusega.
Vastus ei ole proksiindikaatorite keelustamine. Vastus on proksiindikaatorite kehtivuse jälgimine. Kas proksiindikaator korreleerub endiselt tulemiga. Kas see käitub erinevate gruppide lõikes erinevalt. Kas selle optimeerimine tekitab ümbertegemist. Kas see muudab kasutajakäitumist. Kas see jätab märkamata hilinenud kahju. Kas see jääb tähenduslikuks pärast töövoo muutumist. Proksiindikaatorid vajavad aegumiskuupäevi, ülevaatusi ja kaasnevaid mõõdikuid. Muidu saavad neist väikesed monarhid andmesiltidega.
Piirangud ei ole järelmõtted
Nõrkade optimeerimisprojektide puhul ilmuvad piirangud pärast esimest ebamugavat tulemust. Süsteem leiab odavama plaani, siis keegi märkab, et see hävitab vastupidavuse. See leiab kiirema marsruudi, siis keegi märkab, et see koormab ühte meeskonda üle. See leiab kõrgema skooriga kandidaadi, siis keegi märkab, et signaal on õiguslikult või eetiliselt kahtlane. See leiab vastuse, siis keegi küsib, kas see vastus oleks tohtinud lubatud olla. Nii saavad piirangutest vabandusmööbel.
Tõsise optimeerimise puhul saabuvad piirangud koos küsimusega. Mõned määratlevad füüsilise võimalikkuse. Mõned määratlevad seaduse. Mõned määratlevad ohutuse. Mõned määratlevad teenuse väärikuse. Mõned määratlevad institutsionaalsed lubadused. Mõned määratlevad, millist tõendusmaterjali nõutakse enne tegutsemist. Mõned määratlevad, kus automatiseerimine peab peatuma. Piirangute kogum ei ole eesmärgi ümber olev tüütus. See on piir, mis muudab eesmärgi tähenduslikuks.
Raske osa on otsustada, millised piirangud on tõeliselt kõvad. Meeskonnad nimetavad sageli eelistusi reegliteks ja reegleid eelistusteks, olenevalt sellest, kes ruumis on. Kõva piirang, mis on tegelikult läbiräägitav, võib muuta probleemi tarbetult võimatuks. Pehme piirang, mis peaks olema kõva, võib lasta optimeerijal osta kasumeid vastuvõetamatu kahju hinnaga. See ei ole esmajoones lahendaja probleem. See on organisatsioonilise selguse probleem matemaatiliste tagajärgedega.
Piirangutel peavad samuti olema omanikud. Kui juriidiline piirang muutub, kes seda uuendab. Kui võimsuspiirang on vale, kes seda märkab. Kui õigluspiirang toob kaasa ootamatu kompromissi, kes otsustab. Kui ohutuspiirang blokeerib liiga palju juhtumeid, kes uurib, kas probleem on reaalne või on piirang halvasti sõnastatud. Piirang ilma omanikuta muutub fossiiliks. Fossiil optimeerijas on siiski käivitatav, mis ei ole rahustav.
Ausad küsimused hõlmavad ebakindlust
Optimeerimist esitatakse sageli nii, nagu oleksid kõik sisendid faktid. Nõudlust prognoositakse. Sõiduaega hinnatakse. Juhtumi keerukust ennustatakse. Mudeli usaldusväärsust kalibreeritakse. Kulud eeldatakse. Töötajate kättesaadavus sisestatakse. Seejärel toodab optimeerija kahtlaselt korraliku plaani. Tegelikkuses on paljud sisendid ebakindlad ja plaani väärtus sõltub sellest, kuidas ebakindlusega ümber käiakse.
Aus optimeerimisküsimus küsib, mis juhtub, kui prognoos on vale. Mis siis, kui nõudlus kasvab kümme protsenti. Mis siis, kui tarnija hilineb. Mis siis, kui mudeli usaldusväärsus on ühe grupi puhul halvasti kalibreeritud. Mis siis, kui töötajate kättesaadavus väheneb. Mis siis, kui andmeallikas jääb maha. Mis siis, kui poliitika muutub. Robustne optimeerimine, stsenaariumianalüüs, tundlikkuse kontrollid, puhvrid ja varuplaanid ei ole dekoratiivsed lisad. Need on viis, kuidas süsteem tunnistab, et homme pole plaani allkirjastanud.
Ebakindlus peaks mõjutama tegevust. Plaan võib olla vastuvõetav, kui negatiivne külg on väike ja pöörduv. See võib vajada ülevaatamist, kui negatiivne külg on tõsine. See võib vajada laiemat ohutusvaru, kui üks grupp kannab suurema osa riskist. See võib vajada inimese otsust, kui andmed on hõredad. See võib vajada keeldumist, kui ebakindlus on väljaspool süsteemi testitud ulatust. Üksainus optimaalne plaan ühe korraliku stsenaariumi all on mõnikord jutuks juhtkonnale.
AI muudab selle olulisemaks, sest ennustavad komponendid toidavad sageli optimeerimist. Nõudluse prognoos toidab personali. Riskiskoor toidab marsruutimist. Otsingu usaldusväärsus toidab kokkuvõtete tegemist. Kui ebakindlus kaob komponentide vahel, saab optimeerija puhtama maailma, kui organisatsioonil tegelikult on. Plaan võib olla optimaalne fantaasia jaoks. Juhtum juhtub tootmises.
Optimeerimine muudab inimesi
Inimesed kohanevad optimeeritud süsteemidega. Töötajad õpivad, mida marsruutimismudel eelistab. Juhid õpivad, milline mõõdik muutub roheliseks. Kasutajad õpivad, millised vastused saavad kiiremat kohtlemist. Tarnijad õpivad, kus karistused on nõrgad. Meeskonnad õpivad, milliseid piiranguid jõustatakse ja millised on tseremoniaalsed. Igasugune optimeerimine, mis siseneb töövoogu, muutub osaks selle töövoo stiimulitest.
Seepärast ei piisa ainult süsteemi jõudluse mõõtmisest. Jälgige inimeste käitumist. Kas hindajad tühistavad vähem seetõttu, et mudel on parem, või seetõttu, et tühistamist karistatakse. Kas meeskonnad sulgevad juhtumeid kiiremini seetõttu, et töövoog paranes, või seetõttu, et keerulised juhtumid põrguvad tagasi. Kas kliendid on rahulikumad või on rahulolematud kliendid lihtsalt proovimise lõpetanud. Kas spetsialistid saavad vähem juhtumeid seetõttu, et triaaž paranes, või seetõttu, et keerulised juhtumid klassifitseeritakse valesti. Optimeerimine võib parandada mõõdikut ja samal ajal organisatsiooni halvasti treenida.
Hea disain arvestab kohanemisega. See muudab erimeelsused nähtavaks. See kaitseb kasulikku tühistamist. See jälgib ümbertööd ja allavoolu kahju. See kontrollib, kas surve all olevad meeskonnad järgivad ettenähtud kontrolle. See märkab, kui mõõdikust saab eesmärk ja see hakkab mädanema. See annab operaatoritele võimaluse öelda, et süsteem muudab vale asja lihtsaks. Inimesed, kes on tööle kõige lähemal, näevad mõõdiku triivi sageli enne, kui juhtpaneel seda tunnistab.
Siin on kultuuriline hind. Aus optimeerimisprogramm peab lubama halbu uudiseid. Kui iga mõõdiku vaidlustamist käsitletakse vastupanuna, jätab organisatsioon endale mõõdiku ja kaotab tõe. Optimeerija jätkab heakskiidetud numbri parandamist. Inimesed ehitavad töölahendusi. Slaid jääb roheliseks. Nii muutuvad süsteemid naeruväärseks ilma, et need katkisena paistaksid.
Kui optimeerija ütleb, et see on võimatu
Optimeerija, kes ütleb, et see on võimatu, ei ole negatiivne. Ta võib olla kõige kasulikum inimene ruumis, hoolimata sellest, et ta ei ole inimene ega hooli kohvist. Võimatu võib tähendada, et piirangud on vastuolus. See võib tähendada, et ressursitaotlus ületab võimekust. See võib tähendada, et lubatud teenindustaset ei saa praeguse personaliga täita. See võib tähendada, et poliitiline eesmärk ei saa eksisteerida koos eelarve-eesmärgiga. See võib tähendada, et soovitud õiglustingimus muudab kulupiiri. See on juhtimisinfo.
Organisatsioonidele ei meeldi sageli teostamatus, sest see eemaldab mitmetähenduslikkuse mugavuse. Enne optimeerimist võib igaüks uskuda, et plaan töötab, kui inimesed piisavalt pingutavad. Pärast seda, kui lahendaja tõestab, et piirangud ei sobi kokku, muutub valik selgesõnaliseks: lõdvendada piirangut, lisada ressursse, muuta eesmärki, vähendada ulatust, nõustuda viivitusega või lõpetada teesklemine. Optimeerija ei ole konflikti loonud. Ta on lõpetanud ebamäärasuse toetamise.
Liides teostamatuse ümber on oluline. See ei tohiks lihtsalt öelda, et lahendust pole. See peaks näitama, millised piirangud on siduvad, millised eeldused konflikti põhjustavad, millised lõdvendused looksid teostatavuse ja millised lõdvendused on keelatud. See võimaldab inimestel ausalt läbi rääkida. Võib-olla saab tähtaega nihutada. Võib-olla on ületunnid vastuvõetamatud. Võib-olla on madalam teenindustase aus. Võib-olla ei tohiks soovitud automatiseerimist käivitada. Lahenduse puudumine on algus, mitte õlakehitus.
See on veel üks põhjus, miks küsimus peab olema aus. Kui mudel peidab pehmed eelistused kõvade piirangutena, tekitab see tarbetut võimatust. Kui see peidab kõvad kohustused pehmete karistustena, toodab see vastuvõetamatuid plaane. Erinevus ei ole tehniline korrashoid. See on piir läbirääkimiste ja kahju vahel.
Valitsemine on küsimuse hooldus
Optimeerimise valitsemist kujutatakse sageli ette nii, et kõigepealt kiidetakse heaks mudel ja seejärel saadakse aruandeid. Tegelikkuses on see küsimuse hooldus. Kas eesmärk esindab endiselt eesmärki. Kas piirangud vastavad endiselt seadusele, ohutusele, võimekusele ja institutsionaalsetele lubadustele. Kas asendusnäitajad ennustavad endiselt seda, mida nad väidavad ennustavat. Kas kaalud kajastavad endiselt vastuvõetavaid kompromisse. Kas tulemused vastavad endiselt mõõdiku loole. Kas mõjutatud inimestel on võimalus vaidlustada.
See hooldus vajab rütmi. Ülevaade pärast käivitamist. Ülevaade pärast poliitika muutmist. Ülevaade pärast andmete muutmist. Ülevaade pärast ebatavalisi kaebuste mustreid. Ülevaade pärast seda, kui optimeerija leiab uue äärmuse. Ülevaade siis, kui meeskonnad hakkavad süsteemist mööda hiilima. Ülevaade siis, kui mõõdik paraneb liiga kiiresti, mis on sageli märk probleemist. Numbrid, mis muutuvad kiiresti täiuslikuks, on kas imelised või on õppinud, kus mõõdulint magab.
Valitsemine vajab ka arvestust. Millist küsimust küsiti. Kes selle heaks kiitis. Millised alternatiivid lükati tagasi. Millised piirangud olid jäigad. Millised kompromissid aktsepteeriti. Milliseid tulemusi jälgiti. Millised kaebused muutsid sõnastust. See ei ole bürokraatia bürokraatia pärast. See võimaldab organisatsioonil meeles pidada, miks süsteem optimeerib seda, mida ta optimeerib, ja annab tulevastele inimestele võimaluse parandada eilset enesekindlust.
Optimeerimissüsteemidel peaks olema peatamistee. Mitte ainult tehnilise rikke hädaabiseiskamine, vaid ka valitsemispaus, kui küsimust enam ei usaldata. Kui ümbertöö kasvab, kui üks grupp kannab ootamatut kahju, kui töötajate käitumine muutub, kui ebakindlus kasvab või kui asendusmõõdik kaotab sideme eesmärgiga, tuleks süsteemi aeglustada, piirata või taastada. Peatumisnupp ei ole tunnistus, et optimeerimine ebaõnnestus. See on tõestus, et organisatsioon on endiselt juhtimises.
Kasulik distsipliin
Optimeerimine on üks kõige kasulikumaid tööriistu AI-tehnikas. See suudab jaotada nappe ressursse, vähendada raiskamist, parandada ajakavasid, toetada otsuseid, tasakaalustada piiranguid ja paljastada võimatuid lubadusi. See suudab teha tööd, mis on inimestele liiga suur, liiga kiire või liiga keeruline, et seda iseseisvalt teha. See väärib austust. See väärib ka kahtlust just sellist, mida insenerid peaksid nautima: täpset, testitavat ja tagajärgedega seotud.
Distsipliin ei ole küsida, kas optimeerimine üldiselt töötab. See töötab. Distsipliin on küsida, kas küsimus väärib optimeerimist. Mis on tegelik eesmärk. Milline mõõdik on ainult asendusmõõdik. Millised piirangud on läbirääkimatud. Millised kompromissid on vastuvõetavad. Millised ebakindlused on olulised. Millised inimesed kohanevad. Millised tõendid näitavad lahknemist. Milline tee võimaldab organisatsioonil meelt muuta.
Järjekorda avalooks saaks parandada. Vastus ei olnud loobuda optimeerimisest ja naasta folkloori juurde. Vastus oli parandada küsimust: lisada ümbertöö, viivitus spetsialisti ülevaateni, kliendi tulemus, töötajate õppimine, kõrge riskiga erandid ja vale sulgemise hind. Süsteem muutuks vähem täiuslikult roheliseks. See muutuks kasulikumaks. See on sageli tehing: vähem ilusaid nooli, vähem vihaseid inimesi.
Optimeerimine toimib ainult siis, kui küsimus on aus. Masin võtab küsimust tõsiselt. Organisatsioon peaks sama tegema.