AI bi trebalo da uči kako vi radite
Kada smo prvi put dizajnirali Snappy PM, došla nam je vrlo prirodna ideja: pošto imamo AI, zašto ne bismo pustili AI da čita istorijske projekte kompanije i automatski generiše workflow po meri? Zvuči razumno — i vrlo AI-native. Ali kako smo nastavili da gradimo, promenili smo mišljenje: ono što se desilo u prošlosti ne znači da treba da se dešava u budućnosti. AI koji vredno uči istoriju može na kraju samo da automatizuje juče.
Kada smo prvi put dizajnirali Snappy PM, došla nam je vrlo prirodna ideja:
Pošto imamo AI, zašto ne bismo pustili AI da čita istorijske projekte kompanije i automatski generiše Workflow koji pripada toj kompaniji?
Zvuči razumno.
I vrlo AI-native.
Ali kako smo nastavili da gradimo, promenili smo mišljenje.
Jer AI lako može da učini da jednostavna stvar izgleda veoma pametno.
Gleda prošle projekte kompanije i može iz njih da izvuče mnoge Stages, Rules, Roles i Exceptions.
Ali problem je:
Ono što se desilo u prošlosti ne znači da treba da se dešava u budućnosti.
Istorijski procesi kompanije mogu već sadržati mnoge slučajne, neefikasne ili čak pogrešne prakse.
Ako AI veoma vredno uči ovu istoriju, krajnji rezultat može biti jednostavno:
Automating yesterday.
Zato je nova verzija Snappy PM napravila veoma važno pojednostavljenje.
Više ne dozvoljavamo AI da izmišlja State Machine za svaku kompaniju.
Osnovni skelet projekta je pet Phases:
Requirement Capturing
Scoping & Design
Implementation or Manufacturing
Deployment or Installation
Closing
Ovaj deo ostaje stabilan.
Ono što AI zaista treba da uči su značajne razlike između kompanija.
Na primer:
Koje Phases se odnose na vas?
Kakve Quotations obično koristite?
Koji su vaši Payment Terms?
Koji Documents su vaši sopstveni standardni šabloni?
Da li imate Inventory?
Da li klijent posluje sa ovom kompanijom, ili sa drugom Sales Company unutar grupe?
To je:
How you work.
Dakle Snappy može da pročita prošli projekat, razume radne navike i dokumente kompanije, i predloži sugestije.
Ali dali smo mu još jedan princip:
Evidence or default.
Ako AI veruje da kompanija radi na određeni način, trebalo bi da može da nam kaže:
u kojim stvarnim dokumentima sam to video.
Ako nema dokaza, koriste se jednostavne, stabilne podrazumevane vrednosti platforme — umesto da AI nagađa.
Sve više osećam da je ovo veoma važna granica u dizajnu AI proizvoda.
Najvrednija stvar kod AI nije nužno:
pustiti AI da sve odlučuje.
To je znati:
šta treba da ostane stabilno, a šta može da se uči.
Accounting rules treba da ostanu stabilni.
Osnovni Project Flow treba da ostane stabilan.
Granice dozvola treba da ostanu stabilne.
Dok dokumenti, navike, šabloni i konkretni načini rada kompanije mogu da se uče.
Zato sada više volimo da Snappy PM opišemo ovako:
AI learns how you work.
It doesn't invent how you should work.
AI treba da smanji trošak prilagođavanja kompanije softveru.
A ne da stvori novi sloj složenosti, pa onda zahteva da se kompanija prilagodi AI.
SnapLedger, your life easier.
Važna granica u dizajnu AI proizvoda: znati šta treba da ostane stabilno, a šta može da se uči. Knjigovodstvena pravila, osnovni tok projekta i granice dozvola treba da ostanu stabilni; dokumenti, navike, šabloni i konkretni načini rada kompanije mogu da se uče. I kada AI tvrdi da kompanija radi na određeni način, trebalo bi da može da pokaže u kojim je to stvarnim dokumentima video — evidence or default.
Ako bi AI učio način rada vaše kompanije isključivo iz vaših prošlih projekata, koje bi navike verno reproducovao — a koje biste se stideli da vidite automatizovane?
AI uči kako vi radite. Ne izmišlja kako bi trebalo da radite.
Primajte Founder Diary + regulatorna ažuriranja za vašu zemlju
E-pošta kada Richard objavi novi zapis, i regulatorne novosti koje su važne tamo gde živite. Besplatno, odjava u bilo kom trenutku.