Raporti që e shkroi një makinë

Makina mund ta shkruajë raportin. Përgjegjësinë për atë që thotë raporti duhet ta mbajë njeriu.

Në fund të esesë së parë të kësaj serie shkrova se një nga esetë që vijnë do të ishte për raportin që e shkroi një makinë. Kur e shkrova, mendoja për raportet që prodhon sistemi vetë: numrat e ditës, mbylljen e natës. Por sot ka edhe një makinë të dytë, që nuk i prodhon numrat, por i përmbledh dhe i shkruan në gjuhë profesionale. Kjo ese është për të dyja.

Çfarë kam dhe çfarë nuk kam

Ajo që kam: në last mile, raportet ditore të KPI-ve për Damage, Incomplete, Delay dhe Loading Time, raportet e performancës sipas DSP-ve dhe shoferëve, dhe raportimet për problemet operative, vonesat dhe porositë jo të plota. Në hotel, gjatë Night Audit, raportet e gjendjes së hotelit dhe të zënies, arrivals, departures dhe no-shows, raportin dhe parashikimin e mëngjesit, raportet e mbylljes së ditës, dhe informacionin për turnin pasardhës. Dhe përdorimin e ChatGPT për të organizuar materiale operative, për udhëzime SOP, për të strukturuar informacione dhe për të hartuar tekste profesionale.

Ajo që nuk kam: një rast ku provova që një raport automatik ishte gabim dhe e korrigjova. Një raport që prodhohej çdo ditë dhe nuk e lexonte askush. Një raport zyrtar i shkruar nga AI dhe i dërguar pa e parë një njeri.

Pra kjo ese nuk është për një raport që gaboi. Është për pyetjen që bëj çdo herë që një raport më duket i gatshëm: çfarë më thotë në të vërtetë, dhe çfarë më lë të besoj?

Dy raporte, dy numra

Në Night Audit kam pasur një rast ku numri i personave në parashikimin e mëngjesit ndryshonte nga numri i personave në raportin e gjendjes së hotelit. Dy raporte, nga i njëjti sistem, për të njëjtën natë, me dy numra të ndryshëm.

Reagimi i parë është të pyesësh cili është gabim. Por nuk mund të them që sistemi kishte gabuar. Dy raporte mund të numërojnë me kritere të ndryshme, dhe të tregojnë shifra të ndryshme pa qenë asnjëri i pasaktë. Ajo që kërkonte rasti nuk ishte një korrigjim. Ishte një kontroll: krahasimi i dy burimeve, dhe kuptimi i asaj që numëron secili.

Kjo është pjesa e raporteve automatike që harrohet më lehtë. Një raport i gjeneruar duket përfundimtar sepse është i rregullt: tabela, kolona, totale. Por rregullsia e tij nuk thotë asgjë për pyetjen që ke ti. Thotë vetëm që sistemi iu përgjigj pyetjes që i është vendosur, me kriteret që i janë dhënë.

Dy raporte me dy numra të ndryshëm nuk do të thotë që njëri gabon. Do të thotë që duhet të dish çfarë numëron secili.

Mbyllja e ditës nuk është mbyllja e çështjeve

Gjatë Night Audit, raportet e mbylljes së ditës gjenerohen në një moment të caktuar të natës. Para se t'u besoja, kontrolloja disa gjëra. Nëse informacioni përputhej me gjendjen operative të turnit. Nëse arrivals, departures dhe no-shows ishin trajtuar sipas procesit. Nëse kishte çështje të hapura që kërkonin ndjekje. Nëse raportet që lidheshin mes tyre kishin mospërputhje që duheshin sqaruar. Dhe nëse informacioni që i duhej turnit tjetër ishte dokumentuar.

Asnjë nga këto nuk e bën raporti vetë. Raporti e mbyll ditën në sistem. Nuk e di nëse mysafiri me ankesën për dushin mori përgjigje, as nëse turni i mëngjesit e di që duhet ta ndjekë.

Gjenerimi i një raporti nuk do të thotë automatikisht që çdo çështje operative është përfunduar.

Te Çfarë mëson një Night Auditor shkrova për natën si vendin ku dita mbyllet dhe numrat duhet të përputhen. Kjo është ana tjetër e së njëjtës gjë: numrat mund të përputhen, dhe dita prapë të ketë diçka të hapur.

Makina e dytë

Kam përdorur ChatGPT për të organizuar materiale operative, për të përgatitur udhëzime SOP, për të strukturuar informacione dhe për të hartuar tekste profesionale. E bën mirë atë që i kërkohet: e merr një listë të çrregullt dhe e kthen në diçka që lexohet.

Pikërisht aty është rreziku. Një tekst i shkruar mirë krijon përshtypjen se dikush e ka menduar mirë. Një raport me paragrafë të rregullt, me fjalë si “u verifikua” dhe “u zgjidh”, tingëllon si një raport i kontrolluar, edhe kur askush nuk ka kontrolluar gjë. Dhe një mjet AI mund të shtojë diçka që nuk ishte në shënimet e tua, me të njëjtin ton të sigurt si gjithçka tjetër.

Para se të përdor një tekst të përgatitur me AI, standardi që mbështes është ky:

1. Verifikoj faktet dhe shifrat me burimin origjinal. Jo me kujtesën time të burimit.
2. Kontrolloj që AI nuk ka shtuar informacione që nuk ishin. Një emër, një orë, një “u zgjidh” që nuk e kisha shkruar.
3. Dalloj çështjet e zgjidhura nga ato ende të hapura. Teksti i rregullt i bën të duken njësoj.
4. Kontrolloj gjuhën, marrësin dhe qëllimin. E njëjta përmbledhje nuk shkon njësoj te turni tjetër dhe te menaxheri.
5. Nuk fus në mjete të paautorizuara të dhëna personale, pagesash apo informacione konfidenciale. Asnjë përmbledhje nuk e vlen këtë rrezik.

AI mund të më ndihmojë ta shkruaj më qartë një raport. Nuk duhet të vendosë vetë se çfarë është e vërtetë.

Raporti në tri pjesë

Ajo që do të bëja ndryshe sot është struktura e vetë raportit. Do ta ndaja më qartë në tri pjesë.

Faktet: çfarë tregojnë të dhënat e konfirmuara. Interpretimi: çfarë mund të nënkuptojnë, dhe çfarë mbetet për t'u verifikuar. Veprimi: çfarë duhet bërë, nga kush, dhe deri kur.

Dhe do të vendosja një dallim të dukshëm mes informacionit që e ka prodhuar sistemi ose një mjet automatikisht, dhe informacionit që e ka verifikuar një person. Jo sepse njëri vlen e tjetri jo. Sepse lexuesi duhet ta dijë cilin po lexon.

Arsyeja është e thjeshtë. Nuk do të doja që një raport i shkruar bukur të krijonte përshtypjen se problemi është kuptuar ose zgjidhur, kur në të vërtetë nuk është kontrolluar ende. Rasti i dy numrave të mëngjesit, i shkruar si fakt, do të ishte “sistemi gaboi”. I shkruar në tri pjesë, do të ishte: dy raporte japin dy numra; mund të numërojnë me kritere të ndryshme; dikush duhet ta sqarojë para shërbimit të mëngjesit.

Kush i lexon

Nuk kam një rast ku një raport prodhohej dhe nuk e lexonte askush. Në last mile, KPI-të ishin pjesë e diskutimeve operative dhe e stand-up-it ditor. Në hotel, raportet përdoreshin për mbylljen e ditës dhe për vazhdimësinë e punës.

Por kjo nuk provon që çdo raport lexohej dhe përdorej njësoj. Dhe sa më lehtë të prodhohet një raport, nga sistemi apo nga AI, aq më shumë raporte do të ketë, dhe aq më pak kohë për secilin. Pyetja nuk është më kush e shkruan raportin. Është kush e lexon, dhe çfarë bën pasi e lexon.

Raporti duhet të ndihmojë njeriun të kuptojë realitetin, jo ta zëvendësojë kontrollin e realitetit.

Një raport në tri pjesë

Kartela më poshtë është për çdo raport që shkruan ose që dërgon më tej, sidomos kur një pjesë e ka gjeneruar sistemi ose një mjet AI: faktet e konfirmuara, çfarë është gjeneruar dhe çfarë është verifikuar, interpretimi si pyetje, çfarë është zgjidhur dhe çfarë është ende e hapur, dhe veprimi me një emër dhe një afat. Shift Handover e ndan dorëzimin e turnit në çështje të hapura dhe të mbyllura, që raporti i natës t'ia lërë turnit tjetër atë që i duhet, jo vetëm atë që prodhoi sistemi.

Makina mund ta shkruajë raportin. Përgjegjësinë për atë që thotë raporti duhet ta mbajë njeriu.