Шалость удалась: как я научился читать цифры
Помните в «Игре на понижение» сцену, где Кристиан Бейл в роли Майкла Бьюрри сидит в кабинете и вручную читает ипотечные облигации кредит за кредитом, хотя этого вообще никто не делает? В какой-то момент у него ёкает, и он видит, что под бумагами с высоким рейтингом лежат кредиты, которые скоро перестанут платить. Недавно со мной случилось что-то похожее.
И это при том, что ту часть менеджерства, которая про цифры, раньше терпеть не мог. Со стороны кажется, что менеджерство вообще наполовину состоит из того, чтобы раз за разом собирать какие-то отчёты, а для меня это всегда была самая нудная часть работы. Прокрастинировал постоянно, лишь бы не искать данные и не сводить их вместе.
А тут под одну задачу пришлось собрать огромное количество данных, и поначалу это был просто датасет, с которым вообще непонятно, что делать. Методологию подсчёта нащупывал итеративно, слой за слоем, вместе с ИИ. И он на удивление хорошо справляется не только с кодом, но и с такими отчётами: собрать данные из разных источников, агрегировать, свести в таблицу, нарисовать график, всё это с ним стало сильно проще, и удивительным образом отчёты мне даже понравились. Заодно стало понятно, зачем их вообще визуализировать: в таблице на тысячи строк проблему легко не заметить, а на графике провал или резкий скачок видно сразу, и обсуждать его уже можно по фактам.
Но ИИ периодически ошибается и галлюцинирует в цифрах, а иногда что-то просто забывает, даже когда правила выверены. И тут обнаружилась одна вещь, которая показалась мне очень интересным открытием. Отчёт хорош, только если цифры в нём посчитаны правильно, тогда он действительно показывает реальность, но как здесь правильно, ИИ на самом деле не знает. Это выбирает человек, и объяснить машине, как правильно, тоже должен он, а значит, он сам должен знать, как должно быть. Так что вопрос на самом деле в том, кто составляет эти отчёты и хватает ли у него компетенций, чтобы определить образ результата.
Поэтому каждый отчёт приходилось тщательно перепроверять и искать, где он соврал, и вот на этих перепроверках у меня и ёкнуло. Вдруг поймал себя на том, что уже не пересчитываю цифры, а читаю их: открываю отчёт и сразу вижу, где что-то не так и о каких проблемах он говорит.
Ощущение примерно как у Гарри Поттера, который однажды заговорил на парселтанге и даже не заметил, что перешёл на другой язык. Так что, менеджеры, если вы тоже откладываете отчёты до последнего, попробуйте собрать следующий вместе с ИИ. А потом сядьте и перепроверьте за ним каждую цифру, «парселтанг цифр» проявляется именно в эти минуты. А хороший отчёт в итоге похож на Карту Мародёров: открыл, и сразу видно, кто где находится и куда движется. Что было на моей карте, не расскажу, NDA, но шалость удалась.
#мыслиВслух #будниРуководителя | @ulyanov_life
· 23.10
Чтобы не пересчитывать весь отчёт после каждой итерации, можно сохранить маленький набор строк с известным результатом: дубли, пропуски, пограничные даты. Пусть он проверяется при любом изменении расчёта, а человек отдельно разбирает причины скачков на графике — так проверка формул не смешивается с интерпретацией.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 23.10
Да, уже про это думал. Обкладваюсь постепенно автоматизациями всех выгрузок и метрик.
Проблемы возникают чаще всего в историях, где строятся сводные по большим объемам из разных систем с разными датасетами. Корелляции нужны именно оттуда.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён