KI sollte lernen, wie Sie arbeiten
Beim ersten Design von Snappy PM kam eine naheliegende Idee auf: Wenn wir KI haben, warum nicht die KI die historischen Projekte eines Unternehmens lesen lassen und automatisch einen passenden Workflow generieren? Klingt vernünftig — und sehr AI-native. Aber im weiteren Verlauf haben wir uns umentschieden: Was in der Vergangenheit passiert ist, muss nicht so in der Zukunft passieren. KI, die die Historie gewissenhaft lernt, automatisiert am Ende vielleicht nur das Gestern.
Als wir Snappy PM zum ersten Mal entwarfen, kam eine sehr naheliegende Idee auf:
Wenn wir KI haben, warum nicht die KI die historischen Projekte eines Unternehmens lesen lassen und automatisch einen Workflow generieren, der zu diesem Unternehmen gehört?
Klingt vernünftig.
Und sehr AI-native.
Aber je weiter wir bauten, desto mehr änderten wir unsere Meinung.
Denn KI kann eine einfache Sache leicht sehr clever aussehen lassen.
Sie betrachtet die vergangenen Projekte eines Unternehmens und kann viele Stages, Rules, Roles und Exceptions daraus ableiten.
Aber das Problem ist:
Was in der Vergangenheit passiert ist, bedeutet nicht, dass es in der Zukunft so passieren sollte.
Die historischen Prozesse eines Unternehmens können schon viele zufällige, ineffiziente oder sogar falsche Praktiken enthalten.
Wenn KI diese Historie sehr gewissenhaft lernt, ist das Endergebnis vielleicht einfach:
Automating yesterday.
Also hat die neue Version von Snappy PM eine sehr wichtige Vereinfachung vorgenommen.
Wir lassen die KI nicht mehr für jedes Unternehmen eine eigene State Machine erfinden.
Das Grundgerüst eines Projekts sind fünf Phases:
Requirement Capturing
Scoping & Design
Implementation or Manufacturing
Deployment or Installation
Closing
Dieser Teil bleibt stabil.
Was die KI wirklich lernen sollte, sind die bedeutsamen Unterschiede zwischen Unternehmen.
Zum Beispiel:
Welche Phases gelten für Sie?
Welche Art von Quotations verwenden Sie normalerweise?
Wie sind Ihre Payment Terms?
Welche Documents sind Ihre eigenen Standardvorlagen?
Haben Sie Inventory?
Hat der Kunde es mit diesem Unternehmen zu tun, oder mit einer anderen Sales Company innerhalb der Gruppe?
Das ist:
How you work.
Snappy kann also ein vergangenes Projekt lesen, die Arbeitsgewohnheiten und Dokumente des Unternehmens verstehen und Vorschläge machen.
Aber wir haben ihr ein weiteres Prinzip gegeben:
Evidence or default.
Wenn die KI glaubt, dass ein Unternehmen auf eine bestimmte Weise arbeitet, sollte sie uns sagen können:
in welchen echten Dokumenten ich das gesehen habe.
Gibt es keine Belege, werden die einfachen, stabilen Plattform-Defaults verwendet — statt die KI raten zu lassen.
Ich finde zunehmend, dass dies eine sehr wichtige Grenze im KI-Produktdesign ist.
Das Wertvollste an KI ist nicht unbedingt:
alles von der KI entscheiden zu lassen.
Es ist zu wissen:
was stabil bleiben sollte und was gelernt werden kann.
Accounting rules sollten stabil bleiben.
Der zentrale Project Flow sollte stabil bleiben.
Berechtigungsgrenzen sollten stabil bleiben.
Während Dokumente, Gewohnheiten, Vorlagen und konkrete Arbeitsweisen eines Unternehmens gelernt werden können.
Deshalb beschreiben wir Snappy PM jetzt lieber so:
AI learns how you work.
It doesn't invent how you should work.
KI sollte die Kosten senken, die ein Unternehmen hat, um sich an Software anzupassen.
Nicht eine neue Ebene von Komplexität schaffen und dann verlangen, dass sich das Unternehmen an die KI anpasst.
SnapLedger, your life easier.
Eine wichtige Grenze im KI-Produktdesign: zu wissen, was stabil bleiben sollte und was gelernt werden kann. Buchhaltungsregeln, der zentrale Projektablauf und Berechtigungsgrenzen sollten stabil bleiben; Dokumente, Gewohnheiten, Vorlagen und konkrete Arbeitsweisen eines Unternehmens können gelernt werden. Und wenn die KI behauptet, ein Unternehmen arbeite auf eine bestimmte Weise, sollte sie zeigen können, in welchen echten Dokumenten sie das gesehen hat — Evidence or default.
Wenn eine KI die Arbeitsweise Ihres Unternehmens nur aus Ihren vergangenen Projekten lernen würde — welche Ihrer Gewohnheiten würde sie getreu reproduzieren, und bei welchen wäre es Ihnen peinlich, sie automatisiert zu sehen?
KI lernt, wie Sie arbeiten. Sie erfindet nicht, wie Sie arbeiten sollten.
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