Vahepeal

Ekraanil lõpeb üks süsteem puhta servaga. Järgmine algab teise puhta servaga. Nende vahel näib olevat tühi ruum. Päris töös on see ruum harva tühi. Seal laadib keegi faili alla, nimetab selle ümber, otsib vestlusest kinnituse, kopeerib numbri tabelisse ja püüab meenutada reeglit, mida pole kunagi kirja pandud. Töö ei kadunud. Ta muutus nähtamatuks.

Seda vahet võib nimetada lüngaks — kohaks, kus ametlik protsess vaikib, kuid inimene jätkab. Mõni lünk on tark ja vajalik: inimene märkab konteksti, mida süsteem ei tunne, või peatab otsuse, mille tagajärg pole selge. Mõni lünk on lihtsalt väsitav: sama info sisestatakse kolm korda, sest tööriistad omavahel ei räägi. Mõlemad paistavad väljast ühe ühtlase noolega. „Süsteemist A süsteemi B.” Nool ei räägi, kes seda kannab.

Buffer on Eestis tegutsev ettevõte, mis aitab organisatsioonidel AI päris töövoogudesse viia. Meie jaoks ei alga see mudeli ega rakenduse nimest. See algab vaatlusest: mis töö praegu liigub, kus see peatub, milline info kaob ja millise otsuse juures inimene päriselt vastutab. Kui alustada tööriistast, võib automatiseerida kena ekraani. Kui alustada tööst, võib leida hoopis hooldusluugi, mille kaudu kogu protsess tegelikult elus püsib.

Kõige huvitavamad laused töövoo uurimisel algavad tihti sõnadega „siis ma lihtsalt”. Siis ma lihtsalt kontrollin üle. Siis ma lihtsalt panen selle õigesse vormi. Siis ma lihtsalt küsin temalt. Sõna „lihtsalt” surub kokku kogemuse, vastutuse ja hulga väikseid valikuid. See teeb olulise töö odavaks ning jätab süsteemikaardile vale mulje, et ülekanne toimub iseenesest.

AI lisamine ei paranda seda kaarti automaatselt. Kui peidetud üleandmine jääb peidetuks, saab AI olla veel üks kast, mille ümber inimene kopeerib. See võib teha tegevuse kiiremaks, ent samal ajal muuta vastutuse udusemaks. Kes kontrollis algallikat? Kes märkas erandit? Kes kinnitas, et mustand võib päriselt välja minna? Kui need küsimused on vastuseta, pole probleem mudeli tarkuses. Probleem on selles, et töö piirid jäid nimetamata.

Seepärast meeldib meile end-first järjekord: alusta töö lõpu lähedalt, vaata ja valmista ette enne, kui midagi automaatselt muutub. AI võib koondada saabunud materjali, tõsta esile puuduvad väljad või teha ülevaadatava mustandi. Inimene näeb algallikat, parandab tulemust ja otsustab, kas järgmine samm üldse tehakse. Nii saab töövoost õppida ilma, et esimene katse hakkaks kohe lubadusi jagama.

Näitlik olukord: ühes süsteemis on saabunud vorm, teises tuleb teha töökanne. Nende vahel on manus, vabatekst ja staatus, mille tähendus sõltub olukorrast. Esimene kasulik AI-kiht ei pruugi kannet ise luua. Ta võib näidata, millised väljad on olemas, millised puuduvad ja milline lause vajab inimese tõlgendust. Tulemuseks on parem vaade tööle, mitte varjatud automaatkäik.

Hüpotees: kui käsitsi üleandmised muutuvad nähtavaks, leiab organisatsioon rohkem väärtust töö selgemaks tegemisest kui ühe suure „AI-projekti” kuulutamisest. See on hüpotees, mitte lubatud tulemus. Seda saab kontrollida ainult päris töö kõrval: kas inimene leiab vajaliku info kergemini, kas erand jõuab õige otsustajani ja kas mustandit saab algallikaga võrrelda.

Kui seda rada päriselt kaardistada, ei piisa kastide nimedest. Iga noole juurde tasub küsida viis lihtsat küsimust. Mis täpselt liigub? Kes paneb selle liikuma? Millise teadmise lisab inimene? Kuidas järgmine inimene teab, et asi on valmis? Ja kuhu läheb olukord, mis ei mahu tavareeglisse? Vastused ei pea kohe moodustama suurt tehnilist plaani. Juba aus kirjeldus eristab süsteemi tehtud sammu inimese tehtud sammust ning näitab, kus kontroll on vajalik.

Ka hea automatiseerimisidee võib pärast vaatlust väiksemaks muutuda. See pole kaotus. Võib selguda, et terve protsessi asemel vajab abi ainult üks tüütu otsing, üks ebamäärane sisend või üks korduv mustand. Väike, selgete piiridega abi on lihtsam üle vaadata ja tagasi pöörata. Kui see päris töös kasulikuks osutub, saab järgmist ühendust uurida uue tõendi, mitte vana vaimustuse põhjal.

Siin on tähtis eristada tegevust ja otsust. Tegevus võib olla info leidmine, vormindamine, võrdlemine või mustandi ettevalmistamine. Otsus võib tähendada lubadust, erandi kinnitamist või vastutuse võtmist. AI võib paljudes kohtades tegevust toetada. Tagajärjega otsus peab jääma inimesele, kelle roll ja õigus on arusaadavad. See pole pidur tehnoloogiale. See on selge ühenduslüli tehnoloogia ja tegeliku töö vahel.

Nähtav lünk ei ole häbiplekk. Vahel tõestab see, et inimesed on loonud paindliku viisi, mida ametlik süsteem ei oska veel kirjeldada. Eesmärk pole iga käsiliigutust ära võtta. Eesmärk on eristada kasulik otsustuskoht tüütust topeltsisestusest ning teha mõlemad ausalt nähtavaks. Alles siis saab valida, kas vaja on uut reeglit, lihtsamat vormi, paremat vaadet või väikest AI-abilist.

See avalik stuudio järgib sama loogikat. Kõigepealt kirjutamine, sest sõnad sunnivad meid väiteid täpsustama. Siis kunst, sest pilt võib näidata suhteid, mida loend peidab. Siis mäng, sest süsteemi mõistmine muutub teravamaks, kui külastaja peab ise luuke avama. Vahepeal ei ole tühjus. Vahepeal on koht, kus töö ootab, et keegi teda päriselt märkaks.