Automatizavimas ar dirbtinis intelektas: kaip nuspręsti

Kai kalbama apie darbo palengvinimą, du dalykai dažnai susimaišo. Automatizavimas ir dirbtinis intelektas pažada tą patį: kad darbas įvyks be žmogaus. Bet jie duoda skirtingus dalykus, ir supainiojus tai pastebima tik tada, kai kažkas jau blogai suveikė.

Trumpai

• Automatizavimas yra apibrėžtas: tas pats įvedimas duoda tą patį rezultatą, ir jį galima atkurti bei paaiškinti.
• Dirbtinis intelektas yra tikimybinis: rezultatas yra tikėtinas atsakymas, o klaida atrodo lygiai taip pat įtikinamai kaip teisingas atsakymas.
• Jei taisyklę galima užrašyti – rašykite taisyklę. Ji pigesnė, patikrinama ir nereikalauja tikslumo matavimo.
• Dirbtinis intelektas tinka ten, kur sprendimas priimamas pagal laisvo formato turinį ir kur klaida yra pataisoma.
• Skaičiavimams ir sumoms dirbtinis intelektas netinka: rezultatas gali atrodyti teisingas nebūdamas apskaičiuotas.

Vienas klausimas, kuris atsako beveik visada

Pabandykite užrašyti sprendimo taisyklę sąlygomis. Ne apibūdinti – užrašyti: jeigu tai, tada tas; jeigu ne – tada kitas. Jei tai pavyksta, jums reikia automatizavimo. Jei aprašymas vis pabėga į „priklauso“, „paprastai“ ir „žmogus pamato iš karto“, jums reikia vertinimo, o vertinimas yra dirbtinio intelekto sritis.

Praktikoje dažniausias atradimas yra trečias: taisyklės užrašyti nepavyksta ne todėl, kad užduotis sudėtinga, o todėl, kad įmonėje dėl jos niekada nebuvo susitarta. Tada nei automatizavimas, nei dirbtinis intelektas nėra atsakymas – atsakymas yra susitarimas.

Klaidos pobūdis, ne klaidos tikimybė

Įprasta klausti, kaip dažnai sistema klysta. Naudingiau klausti, kaip klaida atrodo. Automatizavimo klaida paprastai garsi: procesas sustoja, kažkas negauna atsakymo, atsiranda įrašas klaidų žurnale. Dirbtinio intelekto klaida tyli: gaunate tvarkingą, tiksliai suformuluotą atsakymą, kuris yra neteisingas. Tylią klaidą pastebi tik tas, kuris tikrina.

Todėl klausimas „ar galima šitą automatizuoti“ dažnai turi būti pakeistas klausimu „kas pastebės, jei bus ne taip“. Jei atsakymo nėra, sprendimo dar negalima naudoti be peržiūros – nepriklausomai nuo to, kuri technologija pasirinkta.

Kur riba praktiškai

• Duomenų perkėlimas tarp sistemų pagal nustatytas taisykles – automatizavimas.
• Gaunamų dokumentų suskirstymas pagal turinį, kai formos labai skirtingos – dirbtinis intelektas su žmogaus peržiūra.
• Sąskaitų sumų apskaičiavimas – automatizavimas. Niekada ne dirbtinis intelektas.
• Laisvo formato užklausų nukreipimas tinkamam skyriui – dirbtinis intelektas, jei klaidą lengva pataisyti.
• Patvirtinimo laiškų siuntimas įvykus veiksmui – automatizavimas.
• Kliento atsakymo juodraštis, kurį žmogus perskaito prieš išsiųsdamas – dirbtinis intelektas.

Geriausias variantas dažniausiai yra abu

Įprastas ir gerai veikiantis skirstymas: dirbtinis intelektas paruošia pasiūlymą, taisyklė jį patikrina ir įvykdo. Pavyzdžiui, dokumento duomenys ištraukiami vertinimu, o tada taisyklė patikrina, ar suma sutampa su užsakymu, ir tik po to įrašas patenka į apskaitą. Neapibrėžtumas lieka ten, kur jį galima peržiūrėti, o veiksmas išlieka patikrinamas.

Toks derinys paprastai kainuoja mažiau nei vien dirbtinio intelekto sprendimas, nes tikslumo reikalavimas tampa mažesnis: modeliui nebereikia būti teisiam kaskart, jam reikia būti teisiam pakankamai dažnai, o likusius atvejus pagauna taisyklė.

Ko dažniausiai nepasako pasiūlymai

• Kas matuos tikslumą ir su kokiais pavyzdžiais. Be jūsų tikrų atvejų tikslumas yra demonstracija, ne rodiklis.
• Kur eina duomenys ir kas juos gali matyti. Tai svarbu net tada, kai duomenys nėra asmens duomenys.
• Kas nutinka, kai sprendimas nežino atsakymo. Teisingas elgesys yra pasakyti „nežinau“, ne užpildyti spėjimu.
• Kas galės keisti taisykles ar nustatymus po perdavimo.
• Kaip procesas grąžinamas į rankinį režimą, jei to reikia.

Iliustracinis scenarijus, ne kliento projekto aprašymas

Įsivaizduokime įmonę, kuri nusprendžia dirbtiniu intelektu tvarkyti gaunamus užsakymus el. paštu: perskaityti laišką, atpažinti prekes ir sukurti užsakymą. Sprendimas veikia gerai, kol vienas klientas parašo laišką laisvesne forma ir kiekis nuskaitomas neteisingai. Užsakymas sukuriamas, atrodo tvarkingai ir niekas nesuklysta pastebimai. Teisingas sprendimas būtų buvęs kitas: vertinimu paruošti juodraštį, o kiekį ir sumą patikrinti taisykle prieš įrašymą. Tai pavyzdys, kaip vertiname ribą, o ne pažadas dėl tikslumo.

Ką atsakyti prieš pradedant

• Ar taisyklę galima užrašyti sąlygomis? Jei taip – automatizavimas.
• Kokia klaida yra pataisoma, o kokia nepriimtina?
• Kas pastebės, jei rezultatas bus neteisingas, ir kaip greitai?
• Ar turite tikrų pavyzdžių, su kuriais galima išmatuoti tikslumą?
• Ar šis žingsnis apskritai reikalingas? Kartais teisingas atsakymas – panaikinti jį, o ne automatizuoti.

Paskutinis klausimas atrodo nerimtai, bet jis dažnai duoda didžiausią naudą. Automatizuotas nereikalingas darbas lieka nereikalingas – tik nebematomas.