Фирма из списка Fortune 500 наняла консультанта для решения давней назойливой проблемы ERP.

Да, это происходит примерно два раза в день, но не так.

Это не проблема SAP, Netsuite, Infor или чего-то еще, что Gartner называет системой планирования корпоративных ресурсов. Это более распространенная программа: Excel. На крупных предприятиях проблемы Excel Runs Production (ERP) могут быть даже более серьезными, чем проблемы SAP. В этом случае после неоднократных попыток компания - столп технологий Кремниевой долины - прибегла к нетрадиционному подходу: наняла юнгианского психолога, чтобы попытаться раскрыть творческий потенциал назначенной команды. Даже величайшие технические умы изо всех сил пытаются заменить швейцарский армейский программный нож, как только он укоренится в процессе.

Замена Excel настолько сложна, потому что:

  • это универсальный API (через CSV)
  • обеспечивает легкую визуализацию данных
  • платформа по умолчанию для очистки, обработки и преобразования данных в любой формат, необходимый для другой системы.
  • легко интегрирует все вышеперечисленное с почти безграничными возможностями анализа

В марте компания VMWare (еще один член технической элиты Кремниевой долины) описала, как «бизнес на сумму около 8 миллиардов долларов работал с помощью электронной таблицы». Их отдел продаж использует Salesforce CRM, но исполнительное руководство использует Excel для анализируя прогнозы и пайплайны. Стандартная операционная процедура в большинстве компаний.

На это потребовался год, но им, наконец, удалось извлечь Excel из своих еженедельных обзоров с помощью платформы искусственного интеллекта: Einstein Analytics от Saleforce.

По крайней мере, таков заголовок. Я подозреваю, что электронные таблицы остаются частью обзоров прогнозов VMWare.

Ни один другой инструмент не дублирует комбинацию аналитических и визуальных возможностей электронных таблиц - электронные таблицы для MBA и исполнительных органов такие же, как молотки для плотников. Excel затрагивает все звания и роли в Enterprise. Word - это текстовый процессор, а Excel - это числовой процессор.

Excel также стал идеальным API - через экспорт и импорт .CSV. В лексике хранилищ данных ETL: извлечение, преобразование, загрузка (ETL).

На человеческом уровне электронные таблицы являются информационной валютой и эквивалентом доллара США - известного товара, который всегда уважали и везде принимали.

Excel - замечательный инструмент, но не все пиво и кегли. Ошибки Excel могут приводить в ярость, особенно если они возникают каскадом. Многолистовые книги громоздки. У Excel плохой хронометраж - точнее, нет хронометража: он использует моментальные снимки и не понимает концепции времени. Людям необходимо решить, как часто обновлять и / или составлять отчеты и достаточно ли актуальны данные, чтобы принимать обоснованные решения.

Прогноз VMWare является образцом «отчетности» Enterprise Excel, которая на самом деле не действительно отчет, а представляет собой комбинацию отчета / дампа данных. Некоторые получатели полагаются на анализ и диаграммы, которые они получают, в то время как другие находят необработанные данные и проводят свои собственные.

«В Бога мы верим, все другие приносят данные» - это парадокс: в то время как в научном методе данные являются обоснованными, во многих системах данные являются артефактом человеческого взаимодействия. Криминалистический анализ этих следов имеет огромную прогностическую силу, если они точны и чисты - и если вы проанализируете правильные.

В новом прогнозе продаж VMWare весы и временные интервалы Эйнштейна предполагали доход для возможностей. Он основан на обмене электронной почтой, вручную вводимых заметках о звонках и встречах, оценках стоимости сделок и времени событий, которые указывают на прогресс (завершенная оценка потребностей, представленное предложение и т. Д.).

В прошлый раз мы обсуждали влияние закона Гудхарта. С продавцами он поощряет WAG-предложения в последнюю минуту, тщательно отобранные заметки CRM и массирует уже составленные отчеты о звонках / встречах - все для передачи желаемой оптики. Наряду с периодической сборкой мусора для оптимизации ускорителей комиссионных и выигрышей в конкурсах продаж.

На основе этих субъективных, иногда сфабрикованных и сфабрикованных данных Эйнштейн создает точные прогнозы. Как сказал друг генерального директора - «калибрует кирпич». Когда менеджеры по продажам создают прогнозы (конечно, используя Excel), они применяют интуицию, здравый смысл и опыт. Понимание розового цвета очков у представителей, распознавание сделок «полнолуния» (которые обязательно появляются в прогнозах ежемесячно), выявление мешков с песком и добавление текстуры к необработанным данным. Эйнштейн пытается сделать то же самое, используя машинное обучение. Посмотрим.

После обработки чисел следующим шагом обычно является визуализация, что упрощает Excel - часть его привлекательности. Визуализация важна, потому что образы - наш родной язык. Для людей картинка стоит тысячи слов, и мы разработали язык специально для понимания данных - графиков, диаграмм Сэнки, гистограмм и солнечных лучей. У машин все наоборот - числа - их родной язык. Они понимают лежащие в основе данные: изображения являются ненужными и потенциально искажающими абстракциями.

Из-за этих принципиально разных когнитивных подходов все более широкое использование визуализации помогает людям понимать алгоритмы ИИ. Вывод ИИ часто представляет собой черный ящик »- он не был создан человеком и в значительной степени необъясним для людей или людей. Визуализация данных позволяет людям заглядывать в машинный мозг. Специалист по данным Netflix Элайджа Микс написал: Визуализация данных о производительности алгоритмов с целью выявления аномалий и создания доверия станет основным направлением роста в области визуализации данных в ближайшие годы.

Для этой цели Excel не является предпочтительным инструментом - с комбинацией AI и Big-Data, Excel наконец-то нашел свое соответствие, хотя бы по той причине, что его жесткое ограничение в 1 048 576 строк.

При переходе с Excel на прогнозирование на основе AI исключается процесс ETL, применяются базовые корректировки и аналитика, которые использует менеджер по продажам, и добавляется слой визуального представления. Если итоговая картина точна, она освобождает менеджера по продажам для добавления повествования и текстуры - или освобождает компанию для RIF-менеджера по продажам. Оба они подлежат уточнению.

Кроме того, использование оперативных данных вместо извлеченных снимков должно - теоретически - повысить точность, а в некоторых случаях значительно. Или нет - Гудхарт предсказывает, что более вероятным результатом будет подталкивание человеческих манипуляций к необработанным данным. Также подлежит уточнению.

AI / ML может делать то, чего не может Excel, - понимать изображения: фотографии, диаграммы и даже рисунки на салфетке. Что довольно удивительно. Вот один пример, который вы можете увидеть в действии. Это не надежно: посмотрите, как на снимке ниже компьютер правильно распознает пивной бокал, но ошибочно принимает пивную бутылку за бутылку вина. По-прежнему впечатляет.

В качестве примера рисунков OpenAI REPTILE Илона Маска обеспечивает простое распознавание изображений. Он устрашающе хорош в том, чтобы мгновенно унюхать узоры, когда вы их рисуете (поиграйте с ним - это весело!).

Это также не надежно. В приведенном ниже примере REPTILE уверен, что мои незаконченные подписи - это что-то совершенно другое, и поначалу отсылает к шаблону, который с наибольшей вероятностью проявится. При следующем взмахе все будет хорошо. Это иллюстрирует опасность поспешных выводов (как бы плохо это ни было с людьми, потенциально еще хуже с машинами). Доверие 98,1% выше вероятного порога принятия решения, поэтому, если он используется в системе, разработчик должен проявлять осторожность. Машина должна внимательно наблюдать до заключения - но, как отмечает мой любимый Techbro Mahesh, Techbros не славятся умением слушать.

Эйнштейн и РЕПТИЛЬ создают приложение-убийцу после Excel, которое понимает человеческое деловое общение во всех его формах - числах, изображениях, диаграммах и даже рисунках на салфетках. Цифровой, многофункциональный помощник по работе с клиентами: частичный администратор, художник-график, финансовый аналитик и специалист по анализу данных. Я бы настоятельно подумал о создании компании для создания именно этого, если бы Alphabet или Amazon не сделали это слишком рискованным - вы никогда не один, когда то, на что вы потратили несколько миллионов, оказывается следующим побочным проектом, который они выпускают из ниоткуда (для бесплатно).

Для задачи Excel ERP ИИ - это свет в конце туннеля. Хотя даже с бизнес-аналитикой на основе визуального ИИ, когда предприниматели предлагают космические миссии в стиле 2001: A Space Odyssey, я готов поспорить, что инвесторы все равно захотят получать финансовые данные в Excel.