Odcinek 89. Od tych kosztów nie uciekniesz nawet z AI!

Cześć. Co robiliście w ostatni weekend? Idzie wiosna, jest duża szansa, że wyszliście na rower albo poszliście odgruzowywać po zimie swój ogródek. Jeśli to było fajne, to muszę was zmartwić.

Robiąc te rzeczy nie zrobiliście czegoś innego. To jest najprostsza definicja tego, czym jest koszt korzyści utraconych i o tym koszcie będę za moment opowiadał pod kątem podejmowania lepszych decyzji w biznesie. Pracujecie z AI-em? Super, ja też.

Zdarzyło wam się, że przy piątej, siódmej, osiemnastej próbie AI, który przecież jest za darmo albo za niewielkie pieniądze, robi wszystko szybko i dobrze, wszystko wykrzaczył i trzeba było wracać do wersji poprzedniej. Zdarzyło się? Mi się zdarzyło. To jest coś, co nazywamy kosztem krańcowym czy marginalnym i on też powinien być brany pod uwagę, jeśli chcemy robić rzeczy we właściwy sposób.

Brzmi ciekawie? Zapraszam. Cześć, nazywam się Radek Orszewski i zapraszam was na Kanban przy Kawie, podcast o tym, jak zwinnie, sprawnie i efektywnie zarządzać pracą. Być może masz wrażenie, jeśli jesteś stałym słuchaczem lub słuchaczką, że hej, przed chwilą było o kosztach, dosłownie dwa odcinki temu było o kosztach, koszcie transakcyjnym, koszcie koordynacyjnym pracy.

Dzisiaj pracę o innych kosztach, powiedziałbym jeszcze bardziej utajonych. Kiedy mówiliśmy o spotkaniozie, nie nazwaliśmy tego tak, jak nazwiemy to teraz, ale zastanówcie się, jeśli spędzamy dużo czasu na spotkaniach, to nie spędzamy go gdzie indziej. Tak samo jest, jeśli budujemy jakieś konkretne rzeczy, a więc decydując o dodaniu nowego feature’a do naszego produktu, tak na dobrą sprawę nasi ludzie będą czymś zajęci i nasze AI’e mogą być tym czymś zajęte, nie zrobimy czegoś innego.

Tu się pojawia naturalnie strach, strach tego, że ojejciu właśnie, to są jakieś korzyści utracone, ale słuchajcie, gdyby wszechświat był miejscem bez granic czasu i finansów, to takie problemy by nie istniały. On niestety, a może stety, jest takim miejscem, w którym musimy podejmować te decyzje i fajnie jest podejmować takie decyzje, może właśnie w odwrócony sposób, ponieważ nie chcemy robić tego, nie chcemy robić tamtego, skupiamy się na tym, co mamy do zrobienia. Zobaczmy, że dzisiaj bardzo często mamy wrażenie, że ten koszt korzyści utraconych jest minimalizowany przez zastosowanie AI.

Oczywiście, co znaczy zastosowanie AI, to jest bardzo szerokie dzisiaj spektrum, ale jest też tak, że jeśli ja zlecę coś mojemu agentowi czy mojemu modelowi, zrobienie czegoś i sam zajmę się tym czymś w międzyczasie, to mam wrażenie, że obydwie rzeczy są w realizacji, dwie wrony za ogon, chyba tak mówi powiedzenie. No, to może być do pewnego stopnia prawda, ale może być też to złudne. Dlaczego? Dlatego, że ostatnio trafiłem na bardzo ciekawe spostrzeżenie.

Jeden z takich moich wczesnych mentorów kanbanowych, obecnie zajmujących się produktem w AI, wrzucił wątek, w którym napisał, że za każdym razem, kiedy jego modele lub agenci mielą to, o co on je prosi, to tak na dobrą sprawę jego mózg natychmiast próbuje znaleźć sobie inne zajęcie i szuka nowej pracy. Szuka nowej pracy i wydaje się, że to jest OK, no bo być może ten model zajmie, nie wiem, minuty mu opracowanie czegoś. No i w związku z czym, głupio jest siedzieć bezczynnie, głupio jest tracić właśnie opportunity zrobienia czegoś innego i tak na dobrą sprawę rozgrzebujemy kolejną rzecz.

No właśnie, ale w tym komentarzu było to, że Markus napisał niewiele ostatecznie tego dnia zrobiłem i to co zrobił AI przy pierwszej próbie wymagało powrotu do tego kontekstu i to czym ja się zajmowałem, ale porzuciłem jak tylko zobaczyłem odpowiedź od modelu, to niestety tak na dobrą sprawę ani jedna, ani druga rzecz nie została zrobiona. Mówię może o rzeczach, które tutaj brzmią jak bumerskie odstraszanie od AI, absolutnie nie. Powinniśmy się zastanowić nad tym jak właśnie, jeśli jakiś konkretny aspekt naszej pracy przyspiesza, na przykład generowanie jakiejś treści, modeli, kodu przez AI, to pytanie jak my się względem tego zachowujemy, czy nie stajemy się troszkę takim niewolnikiem tego AI, że jak on nam natychmiast coś wypluwa, to my natychmiast się na to coś przerzucamy.

Ktoś może powiedzieć u mnie pracy tego AI przejmuje kolejny agent, no jasne, to nie jest sto procent case’ów, natomiast zastanówmy się w ilu takich sytuacjach się znajdujemy i znów z perspektywy kanbanowej to limitowanie jest być może czymś, w czym mówimy sobie hej skończmy jedno, zajmijmy się drugim, zwolnijmy zasoby nasze, ale zastanówmy się czy to też nie powinno dotyczyć AI, to znaczy zaraz sobie opowiemy o kosztach ekonomicznych i jeśli nam się wydaje, że ten AI jest za darmo, to pewnie nie jest. Jeśli mamy jakąś skończoną liczbę tokenów, to zobaczmy wygenerowując coś, czego potem nie dostarczymy, nie dokończymy, tak na dobrą sprawę marnujemy, a więc z jednej strony ten opportunity cost, tak to się ładnie nazywa po angielsku, chciałbym skończyć, nie wiem, liceum z tą wiedzą co to jest, być może nie ja jestem osobą, która późno się w życiu o tym dowiedziała, co to takiego, ale koniec dygresji, zobaczcie, że podobnie jak my, tak samo nasze narzędzia, tutaj szczególnie narzędzia AI’owe są narzędziami, które też cierpią na ten opportunity cost, a więc jeśli my robimy coś naprawdę trywialnego przy pomocy tego AI’a, być może wyczerpiamy limit naszej licencji, naszego modelu i nie zrobienie czegoś bardziej istotnego, a więc powinniśmy poszukiwać tutaj tej dźwigni. Kolejna rzecz jest taka, że ostatnio studentka na zajęciach wprowadzających do koncepcji zwinności zapytała mnie, ale jak to, to można ciągle pracować iteracyjnie i nie doskonalić? No tutaj pewnie mądrale od zwinności powiedzą, iteracyjność niekoniecznie oznacza inkrementalność, a więc prace w jakichś sprintach, czy przedziałach czasu, czy próbach niekoniecznie jest równoważna przyrostowi wartości i mam wrażenie, że tutaj warto porozmawiać o drugiej istotnej sprawie.

Wyobraź sobie, że masz restaurację, w tej restauracji jest kilkanaście stolików i te stoliki mają łącznie 24 miejsca. Tak długo, jak będziesz dodawał klientów do tej restauracji, a więc przyjmował ich, zapraszał, sadzał, przygotowywał im posiłki, to tak na dobrą sprawę możesz zarabiać więcej i więcej. Dlaczego? No bo płacisz za ten sam lokal, chyba, że go masz, płacisz za prąd i tak oświetlasz cały lokal.

Prawdopodobnie będziesz musiał zużyć trochę świeżo umytych naczyń, trochę składników lub gotowych potraw, żeby te osoby obsłużyć, ale patrząc na koszty jakby obsługi tego dwudziestego trzeciego, dwudziestego czwartego klienta, kiedy restauracja się zapełnia, wydaje się, że to jest dobre, że robimy więcej i więcej, obsługujemy tych klientów więcej i więcej, bo oczywiście na każdym z nich zarabiamy, a te wspólne koszty lokalu, prądu czy cokolwiek innego dzielimy na więcej, a więc ten koszt na osobę spada. OK, a co w momencie, w którym chcielibyśmy przyjąć dwudziestego piątego, dwudziestego piątego klienta? Po pierwsze, prawdopodobnie, żeby zachować jakość obsługi, nie każemy mu stać, a więc będziemy kupowali stolik, kupimy stolik, kupimy krzesło, kupimy lampkę ładowaną na USB, cokolwiek nam będzie nam potrzebne i uwaga, generujemy koszty, marginalne, czyli te koszty krańcowe, które nagle stają się bardzo duże, bardzo duże w stosunku do tego, że poprzednio dodawanie dwudziestego trzeciego, dwudziestego czwartego obsługiwanego klienta niewiele nas kosztowało, ale gdzieś osiągamy tę ekonomiczną ścianę, przy której ten koszt leci do góry. Dlaczego opowiadam o takich rzeczach? No bo ktoś powie, no dobra, ale przecież może przyjść ten dwudziesty piąty i nawet dwudziesty szósty, jasne, pytanie jak często oni przychodzą, bo pamiętajmy, że tego kosztu, tego stołu prawdopodobnie nie odzyskamy tak łatwo, a na dodatek teoretycznie dobra decyzja może spowodować, że nasz lokal będzie tak zagęszczony, że ludzie przestaną czuć się w nim dobrze i przestaną przychodzić.

Mieliśmy zyskać dwudziestego piątego, szóstego klienta, a nagle tracimy tych, których mieliśmy. Dzięki wielkie za słuchanie podcastu Kanban przy kawie, tradycyjna przerwa informacyjno-reklamowa, pamiętaj, że powstaje on dzięki działaniu mojej marki szkoleniowej Lean Agile Ninja, a więc jeśli te tematy, które dzisiaj tutaj, albo może już w poprzednich odcinkach wysłuchałaś, wysłuchałaś, są dla ciebie ciekawe, zajrzyj koniecznie na leanagile.ninja, tam znajdziesz więcej o szkoleniach, konsultingu, o tym jak mogę pomóc twojemu biznesowi w lepszej organizacji pracy. Wracamy do podcastu.

I teraz, jak jest naszą pracą cyfrową? Otóż ja właśnie widzę, powiedziałbym, no taką realizację tego powiedzenia, że lepszy jest wrogiem dobrego i mam wrażenie, że tutaj wpadamy w pułapkę tego, że wiele sposobów pracy, których teraz próbujemy, znowu odniosę się do tego AI, jest tanich, jest wręcz darmowych. No tu byłem ostatnio na takiej debacie, na konferencji, kiedy ten AI przestanie być taki tani. Oczywiście wiele wiodących modeli uczy się cały czas na mi, tak bym powiedział.

Ktoś kiedyś zażartował, że dlaczego wszystkie modele kosztują po 20 dolców za miesiąc, no bo ktoś wprowadził taką cenę zupełnie przypadkowo i wszyscy się do tego dostosowali, ale patrząc na rosnące koszty wytwarzania energii, rosnące koszty wytwarzania mikroprocesorów, czy właśnie takiej krzemowej warstwy tego, chłodzenia tego, to prawdopodobnie nie jest tak, że utrzymamy te koszty w ryzach i będziemy się musieli wrócić do tego kosztu, korzyści utraconych, to znaczy nad czym chcemy, żeby ten AI popracował. I teraz kolejna rzecz, jak chcemy opanować te koszty pracy ludzi i AI, a tutaj nie mówimy o zastępstwie, mówimy raczej o partnerstwie, taki sposób, żeby te koszty krańcowe nam nie rosły. I tutaj powiedziałbym, bardzo zdrowo jest powiedzieć sobie dość.

Teraz będzie kolejna dygresja, niedawno w jednym z moich ulubionych podcastów podcastex był odcinek o historii zespołu ONA, ci którzy są na tyle starzy, że wiedzą, że ich największym hitem było, kiedy powiem sobie dość, w rzeczywistości piosenka miała inny tytuł, to ja bym powiedział, że z perspektywy osób budujących narzędzia, budujących produkty, obsługujących klientów, warto sobie powiedzieć, kiedy my mówimy dość. To znaczy, kiedy ten koszt marginalny zaczyna nam mieć tak zwany kształt kija hokejowego, a więc jeszcze jeden feature, jeszcze jeden prompt, jeszcze jedna próba zbudowania czegoś, grozi nam tym, że uwaga rozpadło się, jest gorsze, albo na przykład koszty integracji, czy dorzucenia tego będą, będą bardzo duże. W efekcie, ponieważ wpadamy w tę pułapkę, po pierwsze tego strachu, że ojej, czegoś nie zrobimy, a naturalnie każda decyzja na tak jest równoległą decyzją na nie dla czegoś innego.

Druga pułapka to jest właśnie to, że skalujemy, skalujemy, rośniemy, rośniemy, ale nie zastanawiamy się, gdzie odbija się ta, ta ekonomia tego kosztu marginalnego. Powoduje, że bardzo często na koniec wychodzimy sfrustrowani, niewiele jest zrobione i okazuje się, że dużo kosztuje. Wszyscy pewnie widzieliście jakieś tam rachunki na LinkedIn, którymi różni przedsiębiorcy się chwalą, ile płacą za te AI-e.

No dobra, to jest może fajne, ale pytanie, czy to się ekonomicznie spina? Mówię o tym, bo mam wrażenie, że wszyscy widzimy, że zaczynamy funkcjonować w takiej rzeczywistości, w której to spinanie się ekonomiczne jest bardzo istotne. I to nie chodzi tylko o to, żeby właśnie skoczyć w jakieś konkretne narzędzie, w konkretny model, ale żeby zastanowić się nad tym, czy to się nam spina pod kątem naszego obciążenia. Troszkę o tym, o czym mówiłem przy tym przeskakiwaniu, czy tą AI służy nam, czy, czy my służymy AI-owi.

Druga rzecz to są właśnie te koszty, które mogą bardzo wzrosnąć, jeżeli nie będziemy mieli good enough, żeby sobie powiedzieć OK, z tym mogę pójść do klienta, to jest wystarczająco duży, dobry raport, czy cokolwiek w tym stylu. Dlaczego o tym mówię w podcaście o Kanbanie? Zobaczcie, że już powiedzieliśmy sobie o tej wielowątkowości i o tym przełączaniu. Powiedzieliśmy sobie o tym, że decyzja na tak jest jednocześnie decyzją świadomą lub nie, transparentu lub nie, na rzecz czegoś innego.

I Kanban jako metoda powiedziałbym doskonale się wpisuje w to, czy praca jest robiona tylko przez ludzi, czy też przez AI, bo tak na dobrą sprawę wszędzie występują ograniczenia i uwaga, wszędzie te ograniczenia występować powinny. Jeżeli będziemy zarządzać dobrze opcjami na upstreamie, na poziomie szybkich prototypów, tanich prototypów z perspektywy, no właśnie zbudowania czegoś klikalnego, czegoś fajnego do pokazania klientom, to rzeczywiście możemy podjąć świadomie decyzję, w to idziemy, w tamto nie idziemy. Jeżeli ktoś powie, no ale przecież mogę robić testy ABCD, super, ale pytanie, czy to, że możesz, oznacza, że powinieneś, bo myślę, że niekoniecznie tutaj taki łańcuch zawsze będzie.

To, że możemy, niekoniecznie znaczy, że powinniśmy i musimy mieć, no powiedziałbym na uwadze to, że jeśli robimy coś ekonomicznie niespinające się, przepraszam za określenie, to możemy wpaść w pułapkę tego, że powinienem, bo jest taki trend, robić dużo iteracji, ale pytanie, czy te iteracje przynoszą rzeczywiście progres, czy tylko generują koszty. Ojej, dużo treści, dużo pojęć, pewnie tak, a może nie, może jesteście tymi szczęściarzami, szczęściarami, którzy znają te pojęcia i używają ich w swojej pracy, albo w życiu codziennym, bo od tego zaczęliśmy. Ja bym tutaj powiedział, zastanówmy się, zastanówmy się, gdzie w naszej pracy pojawia się ten koszt korzyści utraconych.

Bardzo często on się pojawia właśnie przez wielozadaniowość, a więc chciałbym wysokie WIP limity, bo zobaczmy, że ten koszt korzyści utraconych nie oznacza, że my mówimy czemuś nie, ale zaczynamy, a potem odkładamy i tak na dobrą sprawę nie mamy, mamy koszty, a nie mamy wartości, czy chociaż informacji zwrotnej z tego. Gdzie w tej naszej pracy jest ten koszt marginalny dokładania tej jeszcze jednej rzeczy, bo to też powinno być w jakiś sposób limitowane, no i zobaczmy, że te limity dotyczą, tak jak powiedziałem, zarówno tych rzeczy ludzkich naszego czasu, jak i tych rzeczy technologicznych. Myślę, że tutaj nie musimy się odnosić do AI, często słyszę o tym, że ktoś buduje system na skalę, która, znowu chyba cytat z jakiejś rozmowy, która nigdy nie nadejdzie, ale my próbujemy sobie już przygotowywać jakąś infrastrukturę czy architekturę pod rzeczy, które teoretycznie byłyby jakimś objawem sukcesu, ale pytanie, czy naprawdę od samego początku jest warto w te pieniądze i ludzki fokus wkładać.

Jeśli masz przykłady tego, co u ciebie jest takim mechanizmem radzenia sobie albo przykładami tych korzyści utraconych, tego opportunity cost, tego kosztu marginalnego, krańcowego, czyli marginal cost, daj znać, jestem bardzo ciekaw. I słuchajcie, tradycyjnie wielka, wielka prośba, jeśli dosłuchałeś tego podcastu do tej minuty chyba 16 czy 17 albo dosłuchałaś i jest ciekawie, daj znać innym. Proszę napisz na mediach społecznościowych, wrzuć link do naszego profilu Kanban przy kawie czy na LinkedIn czy na Facebooku i jednocześnie możesz po prostu podesłać tym treść komuś, kto może otworzyć oczy, uszy, komuś, kto jeszcze nie jest z tym zaznajomiony.

No jak już słuchasz, to tam kliknij, czy łapkę w górę, czy pięć gwiazdek, czy cokolwiek, co twoja platforma podpowiada. Dzięki wielkie raz jeszcze za poświęconą uwagę. Tak kończąc, jeśli jesteś w tym momencie, to nie zrobiłeś, nie zrobiłaś czegoś innego.

Zobacz, Opportunity Kost jest wszędzie, nawet przy słuchaniu podcastu, ale mam nadzieję, że te kilkanaście minut było na tyle wartościowe, że nie masz wyrzutów sumienia, że mogłeś, mogłam zrobić coś innego. Dzięki i do usłyszenia już niedługo. Będzie odcinek z wywiadem.lock. Use this space for describing your block. Any text will do. Description for this block. You can use this space for describing your block.