Belästigen Sie den Mitarbeiter nicht

Ich habe eine Anfrage für Statistiken am Arbeitsplatz erhalten.

Eine Excel-Tabelle mit relevanten Daten.

Wie füllen wir diese Excel-Tabelle?

Derjenige, der mich um weitere Statistiken gebeten hat, ist ein hervorragender Datenerfasser: Er selbst hat eine eigene Tabelle mit schönen Notizen zu allem, was er tut.

In seiner Tabelle messen Prozentsätze verschiedene Arten von Effizienzmetriken und färben den Computerbildschirm klar ein.

Wie kann man die anderen Mitarbeiter davon überzeugen, ebenfalls hervorragende Datenerfasser für statistische Zwecke zu sein?

In unserem Gespräch habe ich den skeptischen Ansatz zur Dateneingabe verwendet: Selbst wenn man schöne Formulare erstellt, wer würde garantieren, dass alle Mitarbeiter immer die relevanten Zahlen ausfüllen, um eine Statistik für den gesamten Sektor zu erstellen?

Meine skeptische Sichtweise antwortete: Niemand garantiert das. Im Gegenteil, es ist fast sicher, dass jemand eines Tages einige Daten nicht ausfüllen wird, oder viele Mitarbeiter, viele Daten, insbesondere im Laufe der Zeit. Nach einigen Jahren ist die Wahrscheinlichkeit, dass die zusätzliche Anstrengung nicht vollständig oder teilweise stattfindet, fast 100 %.

Wir befanden uns in dieser Sackgasse: Die Statistik fehlt sehr und muss für den gesamten Sektor gelten. Wir dürfen nicht im Zweifel sein, ob jemand etwas nicht ausgefüllt hat, wenn wir die Statistik des gesamten Sektors veröffentlichen.

Eine parallele Anforderung war die Rückverfolgbarkeit von Dokumenten: Wir mussten schnell Dokumente suchen und konnten die Tabellen, die Statistiken erstellen, auch verwenden, um nach Dokumentnummern zu suchen.

Hier wird das Problem der unsicheren Beteiligung noch größer: Wenn Zweifel bestehen, ob ein einziger Mitarbeiter die Tabelle nicht ausgefüllt hat, wie können wir dann sagen, dass wir das Dokument nicht gefunden haben, wenn wir nicht sicher sind, dass alle Mitarbeiter die Tabelle immer ausfüllen?

Wir ließen unsere Gehirne ein wenig aufheizen, Synapsen arbeiteten.

Es erschien eine Lösung, die ich nicht nur für elegant und funktional halte, sondern auch für feinfühlig, respektvoll, die niemanden stört und wirklich automatisiert ist.

Dieser Sektor hat nur eine Gewissheit in seiner gesamten Produktionslinie: Am Ende wird ein Gutachten erstellt.

Wie das Gutachten erstellt wird, ob parallele Tabellen oder Formulare ausgefüllt werden oder nicht, in welcher Zeit, mit welchen Ressourcen, all das ist nicht sicher. Es besteht eine Freiheit bei der Produktion, da es sich um einen Bereich handelt, der Intelligenz und Analyse erfordert, in dem jeder Mitarbeiter seine eigene Methode hat, um zum Endergebnis zu gelangen.

Das Endergebnis ist jedoch sicher: ein Gutachten. Im PDF-Format.

Es kann über Word, Google Doc oder auf andere Weise erstellt worden sein. Aber am Ende wird es ein schönes Gutachten im PDF-Format sein.

Also gut: Wir werden eine Maschine für nicht mehr als tausend Dollar kaufen, mit viel RAM, einer guten NVIDIA-Grafikkarte und einer guten CPU, um eine künstliche Intelligenz lokal auszuführen - nur um die Gutachten außerhalb des Webs zu halten. Ja, es wäre in diesem Fall einfach, auf jeder einfachen Maschine eine Abfrage an eine künstliche Intelligenz über eine API zu implementieren. Wir haben uns jedoch für die lokale künstliche Intelligenz entschieden.

Ein Python-Skript überwacht den Ordner im Netzwerk, der alle fertigen PDF-Gutachten des Sektors empfängt.

Wenn ein neues Gutachten erscheint, extrahiert die künstliche Intelligenz die Felder, die wir benötigen, um Statistiken zu erstellen.

Da die Art und Weise, Gutachten zu verfassen, stark variiert, habe ich mich dafür entschieden, keine Regex zu verwenden oder es zu versuchen.

Ich gestehe, dass es möglich wäre, eine gute Regex an die Variationen der Art und Weise, Gutachten zu schreiben, anzupassen, aber in Wirklichkeit wollte ich einen anderen Vorteil: die Skalierbarkeit in zwei Aspekten:

Die Lösung ist leistungsfähiger, als wir uns bei der Begegnung mit dem anfänglichen Problem vorgestellt hatten. Mit dieser Lösung wurde sogar eine Eins-zu-viele-Beziehung zum ersten Mal im Sektor implementiert. Da die künstliche Intelligenz ein Array (ein Set, um Duplikate zu entfernen) zurückgibt, wenn es viele Dinge vom gleichen Typ zu beantworten gibt, erstellen wir jetzt Statistiken und Möglichkeiten, schnell Elemente zu finden, die in unbestimmten Mengen für jedes Gutachten vorkommen.

In diesem Fall haben wir ein neues Tabellenblatt erstellt und alle Elemente des Arrays, das von der künstlichen Intelligenz zurückgegeben wurde, neben dem eindeutigen Wert hinzugefügt, der bestimmt, zu welcher Zeile der Haupttabelle diese Elemente gehören.

Eines dieser Elemente wird von denjenigen, die Informationen vom Sektor anfordern, sehr gesucht, daher wird diese Innovation den Prozess des gesamten Sektors und derjenigen, die den Sektor konsultieren, beschleunigen.

Klar, wir könnten eine SQL-Datenbank oder einen anderen Typ verwenden; wir könnten Google-Tabellen, verschiedene Optionen verwenden.

Ich zog es vor, das beizubehalten, was die Mitarbeiter im Alltag gewohnt sind.

Diese Art von Lösung macht mich so glücklich, wissen Sie warum?

Weil die Mitarbeiter die Lösung nicht einmal bemerken werden.

Sie werden ihr Leben überhaupt nicht verändern.

Wenn sie sich eines Tages ändern wollen, weiß ich, dass es eine Personalabteilung gibt, oder sie können sich selbst treffen und sich ändern.

Aber ich bin es nicht, ein Bewunderer von Technologien, der einen Mitarbeiter oder einen ganzen Sektor bitten wird, sich zu ändern.

Wenn ich so diskret sein kann wie ein Marienkäfer, der sich unbemerkt, leicht auf einen Ort setzt, aber viel Glück bringt - oder Statistiken und Rückverfolgbarkeit - möchte ich der Marienkäfer sein, den niemand bemerkt!

Einen schönen Tag euch allen! ☀️☀️☀️☀️