Optimointi toimii vain, kun kysymys on rehellinen.
Täydellinen jono, josta kukaan ei pitänyt
Hallintanäkymä näytti erinomaiselta. Keskimääräinen käsittelyaika oli laskenut. Jonon pituus oli laskenut. Malli ohjasi helpot tapaukset automaatioon, keskitasoiset tapaukset uudemmille työntekijöille ja vaikeat tapaukset asiantuntijoille vain silloin, kun luottamus laski siistin kynnyksen alapuolelle. Raportissa oli vihreitä nuolia keväisen puutarhamyymälän itsevarmuudella. Paperilla toiminta oli optimoitu.
Sitten valitukset alkoivat. Ei dramaattisia valituksia, aluksi. Ihmiset soittivat kahdesti, koska ensimmäinen vastaus oli sulkenut väärän asian. Asiantuntijat saivat tapaukset myöhemmin ja sotkuisempina. Uudemmat työntekijät oppivat seuraamaan ehdotettua reittiä, koska eri mieltä oleminen hidasti heitä. Muutama asiakas epätavallisissa olosuhteissa huomasi joutuneensa tehokkaimmalle polulle, joka oli tehokas lähinnä siksi, ettei se huomannut heitä. Jono oli parempi. Palvelu oli huonompi. Tämä on tavallinen ihme.
Järjestelmä ei ollut käyttäytynyt väärin teknisessä mielessä. Se oli optimoinut sille annetun kysymyksen: vähennä käsittelyaikaa pitäen samalla sulkemisaste kynnyksen yläpuolella, joka mitattiin samalla työnkululla. Kysymys kuulosti järkevältä. Se oli myös epärehellinen, ei siksi että kukaan olisi valehdellut, vaan koska mittari väitti edustavansa palvelun laatua samalla kun se hiljaa jätti pois uudelleentyöstön, eskalaation viiveen, asiakkaan stressin, henkilöstön oppimisen ja väärässä olemisen hinnan. Optimoija ei pettänyt organisaatiota. Se paljasti organisaation kysymyksen.
Optimointi ei ole moraalinen toimija. Se on uskollinen kone. Se etsii, luokittelee, virittää, karsii ja parantaa saamansa tavoitteen, rajoitteiden, datan ja palautesilmukan mukaan. Jos nämä kuvaavat todellista ongelmaa hyvin, optimointi voi olla loistavaa. Jos ne kuvaavat kätevää korviketta, joka on pukeutunut todellisen ongelman vaatteisiin, optimoinnista tulee kallis tapa olla entistä enemmän väärässä parempien kaavioiden kanssa.
Mittari on kahva, ei itse kohde
Jokainen optimointi tarvitsee kahvan. Kaikkea ei voi optimoida suoraan. Valitset mitattavia suureita: viive, tarkkuus, läpäisykyky, käyttöaste, saanti, polttoaine, odotusaika, asiakaspoistuma, kustannus, palautumisaika, päästöt, virheosuus. Nämä kahvat ovat välttämättömiä. Ne ovat myös vaarallisia, koska ihmiset unohtavat nopeasti, ettei kahva ole itse kohde. Keskimääräinen käsittelyaika ei ole palvelua. Napsautussuhde ei ole luottamusta. Mallin luottamus ei ole institutionaalista luottamusta. Vuodepaikkojen käyttöaste ei ole hoitoa. Luku voi olla hyödyllinen ja silti liian pieni sille asialle, jota se edustaa.
Mittareista tulee epärehellisiä, kun organisaatio lakkaa nimeämästä sitä, mitä ne jättävät pois. Jonotusmittari jättää pois uudelleentyöstämisen. Kustannusmittari jättää pois haurauden. Laatumittari jättää pois reunatapaukset. Oikeudenmukaisuusmittari jättää pois alaryhmän, joka on liian pieni yhteenvetoon. Energiamittari jättää pois ihmisten ylityöt. Tytyväisyysmittari jättää pois ne, jotka luovuttivat. Mikään mittari ei ole täydellinen. Rehellinen mittari kertoo, mihin se päättyy.
Tämä ei ole argumentti mittaamista vastaan. Se on argumentti aikuismaisen mittaamisen puolesta. Mittaamaton järjestelmä ajautuu perimätiedoksi. Huonosti mitattu järjestelmä ajaa seinään todisteiden kanssa. Kurinalaisuus on yhdistää jokainen mittari siihen päätökseen, jota sen annetaan ohjata. Viivemittari saa hienosäätää käyttöliittymää. Sen ei pitäisi päättää, ohittaako korkean riskin tapaus tarkistuksen. Konversiomittari saa parantaa sivua. Sen ei pitäisi oikeuttaa harhaanjohtavia oletusasetuksia. Ennustettu riskipiste saa ohjata huomiota. Siitä ei pitäisi tulla automaattista rangaistusta.
Kun mittareita käsitellään kahvoina, tiimit pysyvät uteliaina. Kun mittareita käsitellään todellisuutena, tiimeistä tulee tottelevaisia. Optimointija on aina tottelevainen. Ihmisten ei pitäisi liittyä sen joukkoon liian nopeasti.
Tavoitefunktio on paikka, jossa politiikka piiloutuu aritmetiikkaan
Tavoitefunktio näyttää tekniseltä. Minimoi tämä. Maksimoi tuo. Painota näitä termejä. Rankaise noista virheistä. Käytännössä se on paikka, jossa organisaatio valitsee, mikä on merkityksellistä. Kuinka paljon viivettä on hyväksyttävää virheiden vähentämiseksi. Kuinka paljon kustannuksia on hyväksyttävää tarkistuksen säilyttämiseksi. Kuinka paljon herkkyyttä on ylimääräisten väärien positiivisten arvoista. Kuinka paljon energiaa on matalamman viiveen arvoista. Kuinka paljon haittaa yksi ryhmä saa kantaa, jotta keskiarvo paranee. Nämä eivät ole vain insinööritieteellisiä kysymyksiä. Niistä tulee insinööritieteellisiä, kun ne koodataan.
Arvojen koodaamisessa ei ole mitään väärää. Järjestelmät tekevät sen jo. Ongelma on teeskennellä, että koodaaminen on neutraalia, koska se käyttää numeroita. Painotusjärjestelmä voi piilottaa prioriteetit tehokkaammin kuin puhe. Kynnysarvo voi siirtää valtaa ilman kokousta. Rangaistus voi päättää, kenen ongelma merkitsee vähemmän. Kun optimointi on vakavaa, tavoitefunktion pitäisi olla tarkistettavissa. Kaikkien sidosryhmien ei tarvitse lukea koodia, mutta valitut kompromissit pitäisi pystyä ilmaisemaan selkokielellä.
Yksi käytännön testi on kysyä, mitä käyttäytymistä tavoite palkitsisi, jos sitä noudatettaisiin liian hyvin. Reitinoptimoija voi oppia luomaan tiukkoja aikatauluja, jotka romahtavat pienistä viiveistä. Petosmallit voivat oppia suosimaan tapauksia, jotka on helppo todistaa. Myyntisuosittelija voi oppia painostamaan ihmisiä, jotka ovat jo valmiiksi haavoittuvia. Rekrytointiseula voi oppia toistamaan vanhat soveltuvuuden määritelmät. Jos tavoitteen liioiteltu versio näyttää rumalta, tavallinen versio tarvitsee todennäköisesti vahvempia rajoitteita.
Tässä rajoitteet suojaavat tavoitetta itseltään. Älä ylitä työaikoja. Älä käytä suojattuja ominaisuuksia tai välillisiä mittareita. Älä piilota epävarmuutta. Älä sulje tapausta ilman todisteita. Älä optimoi kustannuksia kestävyyden alarajan alapuolelle. Älä ohjaa korkean seurauksen päätöksiä ilman merkityksellistä tarkistusta. Rajoitteet eivät ole byrokratiaa. Ne ovat tapa, jolla organisaatio kertoo optimoijalle, mitkä oikotiet eivät itse asiassa ole parannuksia.
Välilliset mittarit ovat hyödyllisiä valehtelijoita
Välillinen mittari on mitattavissa oleva korvike jollekin vaikeammin mitattavalle. Niitä on kaikkialla, koska todelliset tulokset ovat usein viivästyneitä, moniselitteisiä tai kalliita havainnoida. Sairaala voi käyttää uudelleenottoa yhtenä laadun signaalina. Tukitiimi voi käyttää ensimmäisen yhteydenoton ratkaisua. Mallitiimi voi käyttää vertailuaineiston tarkkuutta. Julkinen palvelu voi käyttää käsittelyaikaa. Nämä eivät ole tyhmiä mittareita. Ne ovat osittaisia mittareita. Ongelmat alkavat, kun osittaisesta tulee täydellinen.
Proxyt muuttuvat valheellisiksi ennustettavilla tavoilla. Ne palkitsevat sitä, mikä on kirjattu. Ne jättävät huomiotta sen, mitä tapahtuu mittausikkunan jälkeen. Ne muokkaavat ihmisten käyttäytymistä. Niistä tulee tavoitteita. Ne heijastavat vanhoja prosessioletuksia. Ne suosivat tyypillisiä tapauksia. Ne tekevät mittaamattomista haitoista näkymättömiä. Valhe ei ole aina ilkeä. Se on luonnollista pakkaushäviötä, jota syntyy, kun sotkuinen todellisuus muuttuu tietokannan sarakkeeksi. Hyvin hyödyllinen, hyvin vaarallinen, kuin terävä veitsi ja useimmat kokouslistat.
AI-järjestelmät suurentavat proxy-ongelmia, koska ne voivat optimoida perusteellisemmin kuin ihminen. Ihmistiimi voi pelata mittaria kömpelösti. Malli voi löytää pieniä säännönmukaisuuksia, työnkulun porsaanreikiä tai sosiaalisia kaavoja, jotka parantavat proxyä samalla kun vahingoittavat tarkoitusta. Tämä voi tapahtua ilman että kukaan tarkoittaa vahinkoa. Optimointi löytää gradientit. Jos gradientti osoittaa pois todellisesta tavoitteesta, järjestelmä seuraa sitä vaikuttavilla tavoilla.
Vastaus ei ole proxyjen kieltäminen. Se on proxyjen pätevyyden seuraaminen. Korreloiko proxy edelleen lopputuloksen kanssa. Käyttäytyykö se eri tavalla eri ryhmissä. Luoko sen optimointi uudelleentyötä. Muuttaako se käyttäjien käyttäytymistä. Jääkö se huomaamatta viivästyneen haitan. Pysyykö se merkityksellisenä työnkulun muutosten jälkeen. Proxyt tarvitsevat viimeisiä käyttöpäiviä, tarkistuksia ja rinnakkaisia mittareita. Muuten niistä tulee pieniä hallitsijoita datanimiöillä.
Rajoitteet eivät ole jälkikäteisiä ajatuksia
Heikoissa optimointiprojekteissa rajoitteet ilmestyvät ensimmäisen epämiellyttävän tuloksen jälkeen. Järjestelmä löytää halvemman suunnitelman, sitten joku huomaa sen tuhoavan resilienssin. Se löytää nopeamman reitin, sitten joku huomaa sen ylikuormittavan yhtä tiimiä. Se löytää korkeamman pistemäärän saavan ehdokkaan, sitten joku huomaa signaalin olevan juridisesti tai eettisesti epäilyttävä. Se löytää vastauksen, sitten joku kysyy, olisiko vastaus pitänyt sallia. Näin rajoitteista tulee anteeksipyyntökalusteita.
Vakavassa optimoinnissa rajoitteet tulevat kysymyksen mukana. Jotkut määrittelevät fyysisen mahdollisuuden. Jotkut määrittelevät lain. Jotkut määrittelevät turvallisuuden. Jotkut määrittelevät palvelun arvokkuuden. Jotkut määrittelevät institutionaaliset lupaukset. Jotkut määrittelevät, mitä näyttöä vaaditaan ennen toimintaa. Jotkut määrittelevät, missä automaation on pysähdyttävä. Rajoitejoukko ei ole haitta tavoitteen ympärillä. Se on raja, joka tekee tavoitteesta merkityksellisen.
Vaikea osa on päättää, mitkä rajoitteet ovat todella kovia. Tiimit leimaavat usein mieltymykset säännöiksi ja säännöt mieltymyksiksi riippuen siitä, kuka on huoneessa. Kovasta rajoitteesta, joka on oikeasti neuvoteltavissa, voi tulla ongelma, joka on tarpeettoman mahdoton. Pehmeästä rajoitteesta, jonka pitäisi olla kova, voi antaa optimoijan ostaa voittoja sietämättömillä haitoilla. Tämä ei ole ensisijaisesti ratkaisijaongelma. Se on organisatorinen selkeysongelma, jolla on matemaattisia seurauksia.
Rajoitteillakin on oltava omistaja. Jos juridinen rajoite muuttuu, kuka sen päivittää. Jos kapasiteettirajoite on väärin, kuka sen huomaa. Jos oikeudenmukaisuusrajoite tuottaa odottamattoman kompromissin, kuka päättää. Jos turvallisuusrajoite estää liian monta tapausta, kuka selvittää, onko ongelma todellinen vai onko rajoite huonosti kirjoitettu. Rajoite ilman omistajaa muuttuu fossiiliksi. Fossiili optimoijassa on edelleen suoritettavissa, mikä ei ole lohdullista.
Rehellisiin kysymyksiin kuuluu epävarmuus
Optimointi esitetään usein niin, kuin kaikki syötteet olisivat faktoja. Kysyntä on ennuste. Matka-aika on arvio. Tapauksen monimutkaisuus on ennustettu. Mallin luottamus on kalibroitu. Kustannukset ovat oletuksia. Henkilöstön saatavuus on syötetty järjestelmään. Sitten optimoija tuottaa suunnitelman, jonka siisteys herättää epäilyksiä. Todellisuudessa monet syötteet ovat epävarmoja, ja suunnitelman arvo riippuu siitä, miten epävarmuutta käsitellään.
Rehellinen optimointikysymys kysyy, mitä tapahtuu, jos ennuste on väärä. Entä jos kysyntä kasvaa kymmenen prosenttia. Entä jos toimittaja myöhästyy. Entä jos mallin luottamus on huonosti kalibroitu yhden ryhmän kohdalla. Entä jos henkilöstön saatavuus laskee. Entä jos tietolähde viivästyy. Entä jos käytäntö muuttuu. Robusti optimointi, skenaarioanalyysi, herkkyystarkastelut, puskurit ja varasuunnitelmat eivät ole koristeellisia lisäyksiä. Ne ovat tapa, jolla järjestelmä myöntää, että huominen ei ole allekirjoittanut suunnitelmaa.
Epävarmuuden pitäisi vaikuttaa toimintaan. Suunnitelma voi olla hyväksyttävä, jos haittapuoli on pieni ja peruutettavissa. Se voi vaatia tarkistusta, jos haittapuoli on vakava. Se voi vaatia suurempaa turvamarginaalia, jos yksi ryhmä kantaa suurimman osan riskistä. Se voi vaatia ihmisen harkintaa, jos data on niukkaa. Se voi vaatia kieltäytymistä, jos epävarmuus on järjestelmän testatun soveltamisalan ulkopuolella. Yksi optimaalinen suunnitelma yhden siistin skenaarion alla on joskus satua johdolle.
Tekoäly tekee tästä tärkeämpää, koska ennustavat komponentit syöttävät usein optimointia. Kysyntäennuste syöttää henkilöstömitoitusta. Riskipisteet syöttävät reititystä. Hakuluottamus syöttää tiivistämistä. Jos epävarmuus katoaa komponenttien välillä, optimoija saa puhtaamman maailman kuin organisaatiolla todellisuudessa on. Suunnitelma voi olla optimaalinen fantasialle. Tapaus sattuu tuotannossa.
Optimointi muuttaa ihmisiä
Ihmiset sopeutuvat optimoituihin järjestelmiin. Henkilökunta oppii, mitä reititysmalli suosii. Esimiehet oppivat, mikä mittari muuttuu vihreäksi. Käyttäjät oppivat, mitkä vastaukset saavat nopeamman käsittelyn. Toimittajat oppivat, missä seuraamukset ovat heikkoja. Tiimit oppivat, mitä rajoitteita valvotaan ja mitkä ovat vain seremoniallisia. Mikä tahansa optimointi, joka tulee työnkulkuun, tulee osaksi sen kannustimia.
Tämän vuoksi pelkän järjestelmän suorituskyvyn mittaaminen ei riitä. Seuraa ihmisten käyttäytymistä. Ohittavatko arvioijat vähemmän siksi, että malli on parempi, vai siksi, että ohittamisesta rangaistaan. Sulkevatko tiimit tapauksia nopeammin siksi, että työnkulku parani, vai siksi, että vaikeat tapaukset pompotellaan eteenpäin. Ovatko asiakkaat tyytyväisempiä, vai ovatko tyytymättömät asiakkaat lopettaneet yrittämisen. Saavatko asiantuntijat vähemmän tapauksia siksi, että luokittelu parani, vai siksi, että vaikeat tapaukset luokitellaan väärin. Optimointi voi parantaa mittaria ja samalla kouluttaa organisaatiota huonosti.
Hyvä suunnittelu odottaa sopeutumista. Se tekee erimielisyydestä näkyvää. Se suojaa hyödyllistä ohittamista. Se seuraa uudelleentyötä ja haittoja alavirrassa. Se tarkistaa, noudattavatko paineen alla olevat tiimit aiottuja kontrolleja. Se huomaa, kun mittarista tulee tavoite ja se alkaa mädäntyä. Se antaa käyttäjille keinon sanoa, että järjestelmä tekee väärästä asiasta helppoa. Ihmiset, jotka ovat lähimpänä työtä, näkevät usein mittarin ajautumisen ennen kuin kojelauta sen myöntää.
Tässä on kulttuurinen hinta. Rehellisen optimointiohjelman on sallittava huonot uutiset. Jos jokaista mittarin haastamista kohdellaan vastarintana, organisaatio pitää mittarin ja menettää totuuden. Optimoija jatkaa hyväksytyn luvun parantamista. Ihmiset rakentavat kiertoteitä. Kalvo pysyy vihreänä. Näin järjestelmistä tulee naurettavia näyttämättä rikkinäisiltä.
Kun optimoija sanoo mahdotonta
Optimoija, joka sanoo mahdotonta, ei ole negatiivinen. Se voi olla hyödyllisin henkilö huoneessa, vaikka se ei ole henkilö eikä välitä kahvista. Mahdotonta voi tarkoittaa, että rajoitteet ovat ristiriidassa. Se voi tarkoittaa, että resurssipyyntö ylittää kapasiteetin. Se voi tarkoittaa, että luvattua palvelutasoa ei voida toimittaa nykyisellä henkilöstöllä. Se voi tarkoittaa, että poliittinen tavoite ei voi elää rinnakkain budjettitavoitteen kanssa. Se voi tarkoittaa, että haluttu oikeudenmukaisuusehto muuttaa kustannusrintamaa. Tämä on johdon tietoa.
Organisaatiot usein inhoavat ratkaisemattomuutta, koska se poistaa epämääräisyyden mukavuuden. Ennen optimointia jokainen voi uskoa, että suunnitelma toimii, jos ihmiset yrittävät tarpeeksi kovaa. Kun ratkaisija osoittaa, että rajoitteet eivät sovi yhteen, valinnasta tulee eksplisiittinen: löysää rajoitetta, lisää resursseja, muuta tavoitetta, pienennä laajuutta, hyväksy viivästys tai lopeta teeskentely. Optimoija ei ole luonut ristiriitaa. Se on lopettanut epämääräisyyden tukemisen.
Rajapinta ratkaisemattomuuden ympärillä on tärkeä. Sen ei pitäisi vain sanoa, ettei ratkaisua ole. Sen pitäisi näyttää, mitkä rajoitteet sitovat, mitkä oletukset ajavat ristiriitaa, mitkä löysäykset loisivat ratkaisukelpoisuuden ja mitkä löysäykset ovat kiellettyjä. Tämä antaa ihmisille mahdollisuuden neuvotella rehellisesti. Ehkä määräaika voi siirtyä. Ehkä ylityö ei ole hyväksyttävää. Ehkä alempi palvelutaso on rehellinen. Ehkä haluttua automaatiota ei pitäisi julkaista. Ei ratkaisua on alku, ei kohautus.
Tämä on toinen syy, miksi kysymyksen on oltava rehellinen. Jos malli piilottaa pehmeät mieltymykset kovina rajoitteina, se tuottaa tarpeetonta mahdottomuutta. Jos se piilottaa kovat velvoitteet pehmeinä sanktioina, se tuottaa mahdottomia suunnitelmia. Ero ei ole teknistä siisteyttä. Se on raja neuvottelun ja haitan välillä.
Hallinto on kysymyksen ylläpitoa
Optimointihallinto kuvitellaan usein mallin hyväksymiseksi ja sen jälkeen raporttien vastaanottamiseksi. Todellisuudessa se on kysymyksen ylläpitoa. Edustaako tavoite edelleen tarkoitusta. Vastaavatko rajoitteet edelleen lakia, turvallisuutta, kapasiteettia ja institutionaalisia lupauksia. Ennustavatko korvikemuuttujat edelleen sitä, mitä ne väittävät ennustavansa. Heijastavatko painot edelleen hyväksyttäviä kompromisseja. Vastaavatko tulokset edelleen mittarin kertomusta. Onko asianosaisilla reitti haastaa.
Kunnossapito tarvitsee rytmin. Tarkista julkaisun jälkeen. Tarkista käytäntömuutoksen jälkeen. Tarkista datamuutoksen jälkeen. Tarkista epätavallisten valituskuvioiden jälkeen. Tarkista, kun optimoija löytää uuden ääriarvon. Tarkista, kun tiimit alkavat kiertää järjestelmää. Tarkista, kun mittari paranee liian nopeasti, mikä on usein hälytysmerkki. Luvut, jotka täydellistyvät nopeasti, ovat joko ihmeellisiä tai ovat oppineet, missä mittanauha nukkuu.
Hallintoon kuuluvat myös tallenteet. Mikä kysymys esitettiin. Kuka sen hyväksyi. Mitkä vaihtoehdot hylättiin. Mitkä rajoitteet olivat kovia. Mitkä kompromissit hyväksyttiin. Mitä tuloksia seurattiin. Mitkä valitukset muuttivat muotoilua. Tämä ei ole byrokratiaa byrokratian vuoksi. Se auttaa organisaatiota muistamaan, miksi järjestelmä optimoi sitä, mitä se optimoi, ja antaa tuleville ihmisille mahdollisuuden korjata eilisen itseluottamuksen.
Optimointijärjestelmissä tulisi olla pysäytyspolku. Ei vain teknisten vikojen hätäpysäytys, vaan hallinnollinen pysäytys silloin, kun kysymykseen ei enää luoteta. Jos korjaustyö lisääntyy, jos jokin ryhmä kantaa odottamatonta haittaa, jos henkilöstön käytös muuttuu, jos epävarmuus kasvaa tai jos korvikemittari irtoaa tarkoituksesta, järjestelmää tulisi hidastaa, rajoittaa tai palauttaa. Pysäytyspainike ei ole tunnustus siitä, että optimointi epäonnistui. Se on todiste siitä, että organisaatio on edelleen ohjaksissa.
Hyödyllinen kurinalaisuus
Optimointi on yksi hyödyllisimmistä työkaluista tekoälytekniikassa. Se voi kohdentaa niukkoja resursseja, vähentää hukkaa, parantaa aikatauluja, tukea päätöksiä, tasapainottaa rajoitteita ja paljastaa mahdottomia lupauksia. Se voi tehdä työtä, joka on ihmisille liian suurta, liian nopeaa tai liian monimutkaista ilman apua. Se ansaitsee kunnioituksen. Se ansaitsee myös epäilyn, jota insinöörien pitäisi nauttia: täsmällistä, testattavaa ja seurauksiin kytkettyä.
Kurinalaisuus ei ole sen kysymistä, toimiiko optimointi yleensä. Se toimii. Kurinalaisuus on sen kysymistä, ansaitseeko kysymys optimoinnin. Mikä on todellinen tarkoitus. Mikä mittari on vain korvikemittari. Mitkä rajoitteet ovat ehdottomia. Mitkä kompromissit ovat hyväksyttäviä. Millä epävarmuuksilla on merkitystä. Ketkä ihmiset sopeutuvat. Mikä todiste osoittaa erkaantumisen. Mikä reitti antaa organisaatiolle mahdollisuuden muuttaa mieltään.
Jonon aloituskertomuksessa voisi parantaa. Vastaus ei ollut optimoinnin hylkääminen ja paluu perimätietoon. Vastaus oli kysymyksen korjaaminen: sisällytä korjaustyö, viive asiantuntija-arviointiin, asiakkaan lopputulos, henkilöstön oppiminen, korkean riskin poikkeukset ja väärän päättämisen kustannus. Järjestelmästä tulisi vähemmän täydellisen vihreä. Siitä tulisi hyödyllisempi. Tämä on usein vaihtokauppa: vähemmän kauniita nuolia, vähemmän vihaisia ihmisiä.
Optimointi toimii vain, kun kysymys on rehellinen. Kone ottaa kysymyksen vakavasti. Organisaation tulisi tehdä samoin.