00:00:03 Evoluzione delle interfacce utente dei software di supply chain.
00:00:44 Futuro limitato delle interfacce 3D nel software aziendale.
00:02:19 Confrontare le interfacce future con il software anti-spam silenzioso.
00:04:02 Bilanciare la produttività e il coinvolgimento dei dipendenti nell’uso del software.
00:05:48 Futuro delle interfacce utente di supply chain e benefici dell’automazione.
00:08:00 Fiducia nelle previsioni AI e nei ruoli delle metriche.
00:08:18 Prospettive: utente finale e azienda di software.
00:10:57 Entropia incrociata nel machine learning.
00:12:13 Metriche complesse, benefici del focus sugli outlier.
00:13:45 Sistemi automatizzati di supply chain e le loro sfide.
00:16:02 Concetto di IDE nella modellazione di supply chain.
00:16:38 Importanza del “Correctness by design”, costo dei tentativi ed errori.
00:17:41 Envision: Linguaggio di programmazione per la modellazione di supply chain.
00:18:00 Funzionalità di Envision: completamento automatico, analisi statica del codice.
00:19:06 Programmazione anziché interfacce visive.
Sommario
Nell’intervista di oggi, Kieran Chandler e Joannes Vermorel discutono dell’evoluzione dell’esperienza utente nel supply chain software. Vermorel spiega perché le interfacce 3D non verranno introdotte, citando l’anatomia umana e le limitazioni pratiche. Egli suggerisce che il futuro dovrebbe concentrarsi sulla praticità e sull’invisibilità, tracciando parallelismi con il software anti-spam. Chandler mette in dubbio l’affidabilità del software che richiede un’interazione minima, mentre Vermorel sottolinea l’importanza dell’efficienza e della semplicità. Criticano l’eccessiva interattività del software, proponendo un’automazione end-to-end nelle previsioni. Vermorel insiste sulla rilevazione degli outlier e sulla coerenza nei forecasting engines. Discute della natura intricata delle metriche di previsione e dell’importanza del correctness by design. Per migliorare la produttività nel supply chain management, Vermorel immagina l’uso di smart widgets.
Sommario Esteso
Kieran Chandler, il conduttore, e Joannes Vermorel, il fondatore di Lokad, si impegnano in un dialogo sull’evoluzione dell’esperienza utente, in particolare delle interfacce utente nel supply chain software. Chandler introduce l’argomento affermando che, a meno che non si sia ingegneri del software, l’interfaccia utente è l’unica parte del software con cui si interagisce. Cita la popolare rappresentazione hollywoodiana delle interfacce utente del futuro, come ad esempio nel film Minority Report, in cui Tom Cruise interagisce con un ambiente 3D. Tuttavia, il fatto che quella visione del 2002 non si sia realizzata spinge Chandler a interrogare Vermorel sul futuro delle interfacce utente.
In risposta, Vermorel chiarisce che le interfacce utente 3D non saranno introdotte a breve in Lokad né in qualsiasi altro ambiente di software aziendale. Secondo lui, la ragione non è una limitazione tecnologica, ma l’anatomia umana. Sostiene che gli esseri umani percepiscono principalmente le interfacce in due dimensioni. Nonostante abbiamo due occhi e possiamo percepire una certa profondità, Vermorel mantiene che una terza dimensione non aggiunge un valore sostanziale alla comprensione del mondo. Sottolinea inoltre le impraticabilità fisiche dell’interazione 3D, evidenziando quanto sarebbe faticoso imitare le azioni di Tom Cruise in Minority Report per un lungo periodo. Vermorel cita l’esempio dei mouse 3D che, inventati circa 40 anni fa, non hanno mai preso piede a causa dello sforzo fisico richiesto per utilizzarli.
Inoltre, egli suggerisce che il futuro delle interfacce utente probabilmente contraddice le aspettative della maggior parte delle persone, concentrandosi più sulla praticità che sullo spettacolo. Vermorel usa il software anti-spam come metafora. Apprezza questo software per il suo funzionamento silenzioso e diligente, che rimuove lo spam dalle caselle di posta senza che gli utenti se ne accorgano. Considera questo come un modello per il futuro delle interfacce utente, con software basato sul machine learning discreto e quasi invisibile che riduce il carico e le interruzioni per l’utente.
Tuttavia, Chandler contesta questo approccio dal punto di vista aziendale, chiedendo come possano le aziende fidarsi di un software con cui i loro dipendenti interagiscono raramente. Vermorel riconosce il dilemma, ma ricorda che le aziende pagano il tempo dei loro dipendenti, e il tempo speso interagendo con il software rappresenta comunque un costo. Sostiene che un’interfaccia utente che imita i social network potrebbe essere piacevole e interattiva, ma porterebbe anche a maggiori interruzioni e a una minore produttività. Pertanto, Vermorel suggerisce che il futuro delle interfacce utente dovrebbe privilegiare l’efficienza, la semplicità e il minimalismo.
La conversazione inizia con una critica alla pratica diffusa di fornire ai dipendenti software interattivi, suggerendo che ciò possa essere controproducente. Vermorel sostiene che, sebbene le pause per il caffè e le sessioni di brainstorming con i colleghi siano cruciali per un ambiente di lavoro equilibrato, un eccesso di tali interazioni può essere problematico, e le aziende devono fidarsi dei loro dipendenti per svolgere il lavoro vero e proprio. Secondo Vermorel, il software che richiede interazioni costanti può interrompere la produttività, in particolare nel contesto del supply chain management, dove un’interazione continua con le applicazioni software potrebbe non produrre risultati produttivi.
Vermorel poi affronta la natura delle interfacce dei software di supply chain, che tendono ad essere rigide e monotone. Nelle tendenze attuali, gli sviluppatori di software si stanno impegnando per renderle più coinvolgenti attraverso funzionalità interattive e collaborative. Tuttavia, questo approccio, sostiene Vermorel, spesso porta a una perdita di tempo, poiché i dipendenti potrebbero finire per dedicare intere giornate a modificare le previsioni per centinaia o migliaia di prodotti. Ciò riduce significativamente la produttività e, nonostante l’apparente interattività e coinvolgimento, potrebbe non migliorare l’efficienza aziendale.
Propone un punto di vista alternativo in cui l’automazione end-to-end è vista come l’obiettivo desiderato, anziché la previsione interattiva. Ciò suggerisce che le previsioni nel supply chain management dovrebbero essere completamente automatizzate, permettendo alle persone di contribuire in modo più produttivo alla soluzione anziché rimanere bloccate in compiti ripetitivi.
Chandler poi chiede come le aziende possano fidarsi di un sistema completamente automatizzato. Vermorel risponde suggerendo che le aziende dovrebbero concentrarsi sull’identificazione e la gestione degli outlier, invece di perdersi nei dettagli delle metriche del software di previsione. Dal punto di vista aziendale, l’aspetto critico è cercare comportamenti anomali nelle previsioni, proprio come si verifica la presenza di email classificate erroneamente in un filtro spam.
Dal punto di vista dell’azienda software, Vermorel spiega che l’attenzione dovrebbe essere rivolta al miglioramento della coerenza del motore di previsione attraverso diversi set di dati provenienti da varie aziende e periodi. Il back-testing viene inoltre evidenziato come un metodo prezioso per perfezionare il processo di previsione.
Vermorel inizia discutendo della complessità delle metriche di previsione, che, a suo avviso, costituiscono il cuore del loro software di supply chain, rappresentando circa il 50% della sua complessità. Il software comprende centinaia di queste metriche. Tuttavia, Vermorel spiega che rivelare la piena portata di queste metriche agli utenti potrebbe causare confusione invece che chiarezza, a causa del loro grande volume e della loro complessità. Pertanto, raccomanda che gli utenti si concentrino maggiormente sulle decisioni di output generate dal sistema, in particolare sugli outlier, che sono le decisioni che appaiono evidentemente errate. Questi outlier richiedono un’attenzione immediata, poiché sono quelli che hanno maggiori probabilità di comportare costi elevati dal punto di vista del supply chain.
La conversazione si sposta quindi sul futuro del software e su se esso potrebbe operare in una modalità “full auto-pilot”, simile al software anti-spam. Vermorel afferma che le supply chain sono intrinsecamente più complesse dei filtri spam, essendo composte da vari componenti umani, macchine e software. Pertanto, una soluzione software automatizzata che vada bene per tutti è improbabile. Egli ritiene che l’automazione del complesso supply chain management potrebbe essere possibile quando l’intelligenza artificiale raggiungerà o supererà il livello di intelligenza umana, ma ammette che una situazione del genere è ancora lontana.
In questo contesto, Vermorel rivela che il processo è “non in stile Hollywood”, alludendo alla sua mancanza di fascino. La scrittura del codice è cruciale nel supply chain management. Tuttavia, raggiungere il “correctness by design” è importante poiché il trial and error può essere costoso in questo settore. Vermorel propone un ambiente di programmazione che favorisca il correctness by design e spiega che Lokad ha sviluppato un linguaggio di programmazione specifico per il dominio chiamato Envision, che include funzionalità progettate per ottenere il correctness by design attraverso l’analisi statica del codice.
Vermorel immagina che il futuro delle interfacce utente preveda la creazione di smart widgets per incrementare la produttività e l’efficienza dei Supply Chain Scientist, risorse che sono sia scarse che costose. Contrappone questa visione alle interfacce utente 3D in stile Hollywood, che privilegiano l’appeal visivo e la spettacolarità a scapito dell’usabilità pratica.
Trascrizione Completa
Kieran Chandler: Nell’episodio di oggi, discuteremo sull’evoluzione dell’esperienza utente e, in particolare, su come le interfacce utente siano cambiate riguardo al supply chain software. A meno che tu non sia un ingegnere del software, è probabile che l’unica parte del software con cui interagisci sia l’interfaccia utente. Spesso, quando si chiede alle persone del futuro delle interfacce utente, si fa riferimento a film come Minority Report, in cui Tom Cruise viene visto mentre gesticola in un ambiente 3D piuttosto accattivante. Tuttavia, questo film è uscito nel 2002 e sembra che non siamo più vicini a realizzare quella visione. Quindi, Joannes, l’ultima volta che ho controllato, Lokad è ancora un ambiente 2D. Quando cambierà tutto questo?
Joannes Vermorel: Sia chiaro su una cosa - le interfacce utente tridimensionali non arriveranno da un certo po’ di tempo in Lokad, e praticamente in qualsiasi altro ambiente di software aziendale. La ragione principale non ha nulla a che fare con la tecnologia, è una mera questione di anatomia umana. La percezione delle interfacce utente è per lo più bidimensionale. Sì, hai due occhi e puoi percepire una certa profondità, ma è fondamentalmente una percezione bidimensionale. Una terza dimensione non aggiunge molto alla comprensione del mondo. Per quanto riguarda la replicazione di ciò che Tom Cruise fa in Minority Report, rimanere con le braccia sollevate per dieci minuti è semplicemente troppo faticoso. È per questo che i mouse 3D, inventati circa 40 anni fa, non hanno mai preso piede. Devi essere un atleta per usarli. Il futuro delle interfacce utente è fondamentalmente l’opposto di ciò che la gente si aspetta.
Kieran Chandler: Se intendi infrangere i miei sogni su come saranno le interfacce utente del futuro, forse potresti condividere la tua visione di come saranno effettivamente queste interfacce. Magari hai un esempio da condividere con noi?
Joannes Vermorel: La cosa interessante del futuro è che è già qui, è solo che non è distribuito in modo uniforme. Se vuoi dare un’occhiata al futuro, dovresti guardare il tuo software anti-spam. Questo tipo di software filtra tutte quelle proposte interessanti provenienti da paesi strani che non hai mai visitato e che offrono sogni di arricchirsi. La cosa interessante è come questo software lo faccia in modo silenzioso e diligente. Se è molto buono, non ti accorgi nemmeno della sua presenza. Un ottimo software anti-spam è quel tipo di applicazione che svolge semplicemente il suo lavoro affinché la tua casella di posta rimanga pulita, ma tu quasi non noti la sua esistenza. Questo è il futuro della maggior parte del software basato sul machine learning. Sarà qualcosa di ambientale e quasi invisibile. Probabilmente è l’opposto della super cool interfaccia utente tridimensionale che puoi vedere nei film di Hollywood, perché non c’è niente da vedere, quindi non è molto visiva.
Kieran Chandler: Devo dire che l’idea del software anti-spam mi piace, potrebbe sicuramente contribuire a ridurre il tempo perso a leggere quelle proposte commerciali davvero interessanti dei principi e delle principesse nigeriane. Ma questa è davvero la mia prospettiva come utente finale. E le aziende? Come possono fidarsi di questo software se non interagiscono mai realmente con esso?
Joannes Vermorel: È un dilemma interessante. Come azienda, devi pagare per il tempo dei tuoi dipendenti e quindi ogni minuto che essi trascorrono a fare qualcosa rappresenta un costo. Quindi, che cosa vuoi per il software che i tuoi dipendenti utilizzano? Potresti cercare qualcosa che assomigli un po’ a Facebook: è sociale, interattivo e piace molto alle persone, ma è anche pieno di interruzioni. Quindi, è molto curioso, perché se implementi qualcosa di molto simile a un social network, alle persone piacerebbe molto.
Kieran Chandler: Se paghi le persone per trascorrere ancora più tempo davanti alla macchinetta del caffè, ti aspetteresti alcune pause durante la giornata per permettere loro di rilassarsi, riorganizzarsi e fare brainstorming con i colleghi. Ma se questo è costante, come si farà il lavoro? Le aziende pagano i dipendenti per fare un lavoro reale. Quindi, possono fidarsi di un software che richiede un’interazione costante dai dipendenti? Perché, a mio parere, ciò sembra l’opposto della produttività.
Joannes Vermorel: In effetti, c’è un piccolo dilemma per l’azienda. Non dovrebbe fidarsi troppo di un software che richiede un’interazione costante. È controproducente. Esaminiamo ora la questione dal punto di vista del supply chain. Molte di queste app non erano interessanti in primo luogo, specialmente per quanto riguarda il software di previsione della domanda. Le interfacce utente dei software di supply chain possono essere piuttosto asciutte e, sebbene ci sia una tendenza a renderle più coinvolgenti con previsioni collaborative, non sono così efficaci come sembrano.
Kieran Chandler: Puoi approfondire? Cosa possiamo aspettarci da queste interfacce utente in futuro?
Joannes Vermorel: Anche se rendere la previsione della domanda più interattiva e collaborativa suona interessante, diventa un enorme ostacolo alla produttività. Immagina di avere centinaia o migliaia di prodotti e che tutti in azienda passino l’intera giornata a guardare curve, time series, e a modificarle. Anche se appare interattivo e sociale, non migliorerà le performance della tua azienda. Per qualsiasi azienda, a prescindere dalla scala, l’obiettivo dovrebbe essere l’automazione end-to-end con zero casi limite nella previsione, non una previsione collaborativa.
Kieran Chandler: Stai dicendo che le persone non saranno effettivamente incluse in queste previsioni?
Joannes Vermorel: Esattamente. Vogliamo raggiungere l’automazione end-to-end e eliminare ogni ostacolo alla produttività. Se le persone devono fare qualcosa, deve essere qualcosa che contribuisca alla soluzione, non compiti ripetitivi.
Kieran Chandler: Ma come possiamo fidarci dei risultati se le persone non sono incluse in queste previsioni? Avremmo comunque bisogno di alcune metriche per valutare il software e di qualcuno che ne verifichi le metriche. Come funzionerebbe tutto questo in pratica?
Joannes Vermorel: È una buona domanda. Abbiamo due prospettive qui: quella dell’utente finale e quella dello sviluppatore software o dell’azienda che scrive il codice. Dal punto di vista dell’utente finale, vuoi osservare gli outlier o comportamenti anomali. Proprio come per il tuo anti-spam, non compili statistiche su quante email vengano filtrate correttamente o meno. Controlli saltuariamente la cartella dello spam per eventuali email classificate in modo errato. Allo stesso modo, nella previsione della domanda, cerchi gli outlier, previsioni eccessivamente alte o troppo basse. Quelli sono quelli a cui devi prestare attenzione.
Kieran Chandler: Non serve compilare statistiche, vuoi semplicemente eliminare tutti gli outlier. Ora, dal punto di vista di una società software, quando vuoi migliorare una previsione, non vuoi prendere il set di dati di un’unica azienda in un determinato momento e vedere come poter migliorare una metrica. Invece, devi raccogliere tutti i set di dati che hai. Ad esempio, abbiamo aiutato oltre 100 aziende ad ottimizzare le loro supply chain, quindi abbiamo ben più di 100 set di dati da ottimizzare. Devi assicurarti che il tuo motore di previsione sia coerente e migliori in modo costante su tutta questa massa di set di dati, non solo su uno. Inoltre, non ti bastano i set di dati massivi, vuoi eseguire un back test completo, tornando indietro di una settimana, due settimane e così via. Ecco come affronti questo compito di ottimizzazione del processo di previsione globale.
Joannes Vermorel: Esatto. Tuttavia, anche se potessimo condividere queste metriche con le aziende, non sono certo che questo le farebbe fidare maggiormente del software. Il problema è che le metriche più rilevanti al giorno d’oggi, come cross-entropy usata nel deep learning (e che viene impiegata da oltre un decennio per l’anti-spam), sono piuttosto complesse. Queste metriche si applicano alle previsioni probabilistiche e sono di gran lunga superiori alle metriche classiche, come l’errore assoluto medio o l’errore percentuale medio, che risultano disfunzionali e tuttavia rimangono la prassi standard nelle supply chain.
La sfida che affrontiamo è duplice. In primo luogo, dobbiamo comunicare numeri che risultano molto estranei per la maggior parte delle aziende. In secondo luogo, quando vuoi costruire un motore di previsione come abbiamo fatto da Lokad, le metriche rappresentano circa il 50% dello sforzo tecnologico. Non sono semplicemente un piccolo elemento alla fine del lavoro di progettazione di un motore di previsione; le metriche sono al vero cuore del sistema e rappresentano letteralmente il 50 percento della complessità.
Questo significa che non disponiamo di poche metriche, ma letteralmente di centinaia. In pratica, non risulta molto utile condividere questa ricchezza di metriche, perché servirebbe letteralmente un libro per spiegare cosa significano tutti quei numeri. Alla fine, genera ancora più confusione che aiuto. Per questo solitamente suggeriamo che, anziché cercare di comprendere tutte quelle metriche, le aziende dovrebbero concentrarsi sugli outlier.
Non cercare di decifrare le metriche presenti nel software; è un compito troppo complicato e non necessariamente d’aiuto. Invece, focalizzati sulle decisioni che vengono generate come output finale del sistema e concentrati sugli outlier, sulle decisioni evidentemente errate. Queste sono quelle che richiedono la tua attenzione immediata, perché saranno quelle che, da un punto di vista della supply chain, ti costeranno tantissimo.
Kieran Chandler: Continuiamo a menzionare questo termine “anti-spam”. Se il futuro del software dovrà essere come l’anti-spam, la difficoltà risiede nel fatto che le supply chain sono intrinsecamente molto più complesse del semplice filtrare un po’ di spam. Funzionerebbe davvero in pratica? Possiamo davvero avere supply chain che operano in pieno autopilota?
Joannes Vermorel: Sì e no. In effetti, una supply chain è un sistema molto complesso che coinvolge molti esseri umani, macchine e software. Quindi, non c’è speranza che un software con impostazioni predefinite possa fare tutto. L’anti-spam funziona in modo silenzioso, senza necessità di configurazione, perché tutte le caselle email sono praticamente uguali, così da poter avere una configurazione automatizzata per l’anti-spam. Tuttavia, quando si tratta di ottimizzare una supply chain per una determinata azienda, è necessario comprendere la strategia dell’azienda, gli incentivi finanziari, i punti dolenti dei clienti e moltissime altre cose. Questi aspetti non possono essere scoperti dal software stesso. Forse in un secolo, quando avremo un’intelligenza artificiale a livello umano, ciò potrebbe essere possibile.
Kieran Chandler: L’intelligenza artificiale, qualcosa di intelligente come un essere umano molto dotato o forse anche più, potrebbe possibilmente permettere una configurazione completamente automatizzata per supply chain complesse. Tuttavia, attualmente siamo ancora abbastanza lontani da uno scenario del genere. Ecco perché da Lokad abbiamo questi Supply Chain Scientists. Il compito del Supply Chain Scientist è modellare la supply chain di un’azienda in modo che sia sia precisa che efficiente. Ciò pone una sfida in termini di interfaccia utente, perché per farlo in modo efficace è quasi necessario disporre di un ambiente di sviluppo integrato. È corretto?
Joannes Vermorel: Assolutamente, è una situazione complessa e non ha quel glamour hollywoodiano di cui abbiamo accennato in precedenza. La realtà è che scrivere codice è un’arte. Con strumenti adeguati puoi farlo in modo più rapido e migliore. La correttezza per design è estremamente importante nella supply chain. Il metodo del tentativo ed errore può risultare teoricamente attraente, ma nel mondo reale della supply chain è estremamente costoso. Non puoi permetterti di commettere migliaia di errori negli acquisti solo per arrivare, infine, al risultato giusto. Questo costerebbe milioni. Per questo ti serve un ambiente di programmazione che favorisca il raggiungimento di questa correttezza per design.
Kieran Chandler: Quindi, non è così glamour come sembra, ma c’è di più rispetto al semplice scrivere codice, giusto?
Joannes Vermorel: Esatto, non è in stile Hollywood. È come scrivere codice. Non stiamo cercando di risolvere un problema di programmazione generale. Vogliamo semplicemente risolvere il problema della modellazione quantitativa delle supply chain. Per questo abbiamo sviluppato il nostro linguaggio di programmazione specifico per il dominio, chiamato Envision. Envision offre funzionalità pensate per garantire un certo grado di correttezza per design mentre scrivi il codice. Puoi ottenere maggiore produttività grazie a funzioni come l’autocompletamento e raggiungere molti livelli di correttezza per design attraverso l’analisi statica del codice. Ad esempio, può rilevare se una variabile che hai introdotto nel tuo script non ha alcun impatto su una supply chain decisione. Questo potrebbe significare che hai dimenticato di integrare nel tuo modello un fattore economico, oppure che hai semplicemente eliminato del codice morto.
Kieran Chandler: Quindi, anche se non si tratta di un’interfaccia utente 3D come in Minority Report, esiste un futuro per le interfacce utente in questo ambiente di programmazione?
Joannes Vermorel: Sì, infatti. Il futuro delle interfacce utente a Lokad è orientato a rendere i Supply Chain Scientists, che sono preziosi e scarsi, più produttivi ed efficienti. L’attenzione non è rivolta a un’interfaccia utente 3D dove puoi spostare elementi e disegnare grafici in modo visivo, ma a widget intelligenti all’interno dell’ambiente di programmazione.
Kieran Chandler: Bene, è tutto per concludere. Grazie per aver dedicato del tempo a discutere con noi delle interfacce utente del futuro. È stata sicuramente una conversazione interessante. È davvero affascinante confrontare la visione hollywoodiana della realtà con ciò che effettivamente accadrà in futuro. Grazie mille per aver seguito l’episodio di oggi. Come sempre, siamo qui per aiutarti se hai ulteriori domande sulle interfacce utente, e torneremo molto presto con un altro episodio. Fino ad allora, a presto.
