Mittaaminen: tuottavuus, laatu ja Goodhartin laki

Mittaaminen on yksi tekoälyaikana muuttuvista kysymyksistä, koska tekoäly muuttaa työn rytmiä mutta ei välttämättä sen laatua. Yleinen virhe on optimoida pelkkä määrä — kuinka monta dokumenttia käsiteltiin, kuinka nopeasti vastattiin — ja huomata vasta vuoden päästä että laatu on rapistunut. Tämä on Goodhartin laki, jonka kävimme läpi kurssilla 'Tekoäly myyntityössä': kun mittarista tulee tavoite, se lakkaa olemasta hyvä mittari. Tekoäly korostaa tätä ilmiötä, koska se mahdollistaa nopean optimoinnin yhden mittarin suhteen. Hyvä mittaristo tekoälyaikana toimii kolmella tasolla. Ensimmäinen taso on tuottavuus. Kuinka paljon työtä tehdään aikayksikössä? Tämä on perinteinen mittari, joka säilyttää merkityksensä, mutta jota ei pidä seurata yksin. Toinen taso on laatu. Kuinka hyvä tehty työ on? Tämä on mittari, jonka tekoäly tekee houkuttelevaksi laiminlyödä, koska sen mittaaminen on hitaampaa ja epätarkempaa kuin tuottavuuden. Mutta juuri sen vuoksi se on tekoälyaikana tärkein. Käytännön esimerkkejä laadun mittareista: virheen määrä työn yksikkö kohden, asiakkaan tyytyväisyys, työn vaikutus asiakkaan käyttäytymiseen pidemmällä aikavälillä, tarvittavien korjaussykäysten määrä. Nämä ovat hitaammin kerääntyviä mittareita kuin tuottavuus, mutta paljastavat ongelmia, joita tuottavuus piilottaa. Kolmas taso on inhimillinen. Mitä työn tekijät kokevat? Onko työ mielekästä? Onko oppimista? Onko kuormitus kestävää? Nämä ovat ihmisen suoraan kerrottavia tunteita, ei automaattisesti laskettavia lukuja, mutta ne ennustavat työn jatkuvuutta paremmin kuin mikään muu mittari. Yhdistämällä nämä kolme saat mittariston, joka kestää Goodhartin lain ansat. Tuottavuus voi nousta, mutta jos laatu laskee, jokin on pielessä. Tuottavuus ja laatu voivat olla kunnossa, mutta jos työntekijät uupuvat, kestävyys on uhattu. Käytännön suositus: jokaiselle merkittävälle työprosessille pidä kolmen mittarin paketti. Yksi mittari tuottavuudesta, yksi mittarista, yksi inhimillinen mittari. Tarkastele niitä yhdessä, älä erikseen. Yksi tärkeä huomio tekoälyä koskevista mittareista: tekoäly itse voi laskea näitä mittareita helposti. Voit pyytää sitä koostamaan kuukausi-yhteenvedon kaikista kolmesta. Tämä on hyödyllinen apu, mutta valinnat — mitä mittareita, millä tasolla — pysyvät johdon vastuussa. Tekoäly laskee, sinä päätät mitä mittaroidaan. Toinen huomio: mittarit muuttuvat ajan myötä. Mittari, joka oli toimiva viime vuonna, voi olla huono tänä vuonna, koska tekoälyn rooli prosessissa on muuttunut. Tarkista mittarit puolivuosittain ja päivitä niitä kun tarpeen mukaan. Lopuksi yleinen periaate: jos epäilet että jokin mittari ohjaa väärään suuntaan, kysy työntekijöiltä ja asiakkailta. Heidän palautteensa paljastaa sokeita pisteitä, joita pelkkä numeroseuranta ei näe. Tekoäly nopeuttaa numeroiden laskemista, mutta ei voi korvata näiden keskustelujen arvoa. Yhden lauseen periaate: mittarit suuntaviivoja, ei tavoitteita. Kun mittarista tulee tavoite, se vääristää ja peittää totuuden.

Kokeile nyt

Mittarin "asiakkaalle vastaaminen tunnissa" optimoinnin jälkeen vastausten määrä on noussut 40 %, mutta asiakkaan tyytyväisyysmittari on laskenut. Mistä on todennäköisesti kyse?

Tallenna edistymisesi ja oma oppimisyhteenvetosi