00:00:03 Эволюция пользовательских интерфейсов программного обеспечения для цепей поставок.
00:00:44 Ограниченное будущее 3D-интерфейсов в корпоративном ПО.
00:02:19 Сравнение будущих интерфейсов с тихим антисапм-программным обеспечением.
00:04:02 Баланс между производительностью и вовлеченностью сотрудников при использовании ПО.
00:05:48 Будущее пользовательских интерфейсов для цепей поставок и преимущества автоматизации.
00:08:00 Доверие прогнозам ИИ и роль метрик.
00:08:18 Перспективы: конечный пользователь и компания-разработчик.
00:10:57 Кросс-энтропия в машинном обучении.
00:12:13 Сложные метрики, преимущества сосредоточения на выбросах.
00:13:45 Автоматизированные системы цепей поставок и их проблемы.
00:16:02 Концепция IDE в моделировании цепей поставок.
00:16:38 Важность «корректности по замыслу», стоимость проб и ошибок.
00:17:41 Envision: Язык программирования для моделирования цепей поставок.
00:18:00 Особенности Envision: автодополнение, статический анализ кода.
00:19:06 Программирование вместо визуальных средств.
Summary
В сегодняшнем интервью Киран Чендлер и Жоан Верморель обсуждают развитие пользовательского опыта в ПО для цепей поставок. Верморель объясняет, почему 3D-интерфейсы не будут внедрены, ссылаясь на человеческую анатомию и практические ограничения. Он предполагает, что будущее должно сосредоточиться на практичности и незаметности, проводя параллели с антисапм-программным обеспечением. Чендлер ставит под сомнение надежность ПО, требующего минимального взаимодействия, в то время как Верморель подчеркивает важность эффективности и простоты. Они критикуют чрезмерную интерактивность в ПО, предлагая сквозную автоматизацию прогнозирования. Верморель акцентирует внимание на выявлении выбросов и последовательности в прогнозирующих движках. Он обсуждает запутанный характер метрик прогнозирования и значимость корректности по замыслу. Для повышения производительности в управлении цепями поставок, Верморель предрекает использование умных виджетов.
Extended Summary
Киран Чендлер, ведущий, и Жоан Верморель, основатель Lokad, ведут диалог о развитии пользовательского опыта, в частности о том, как изменились пользовательские интерфейсы в ПО для цепей поставок. Чендлер поднимает тему, отмечая, что если вы не являетесь инженером-программистом, то пользовательский интерфейс — это единственная часть ПО, с которой вы взаимодействуете. Он упоминает популярное голливудское изображение будущих пользовательских интерфейсов, например, из фильма Minority Report, где Том Круз взаимодействует с 3D-средой. Однако тот факт, что это видение 2002 года так и не было реализовано, побуждает Чендлера задать Верморелю вопрос о будущем пользовательских интерфейсов.
В ответ Верморель поясняет, что 3D пользовательские интерфейсы не появятся ни в Lokad, ни в каком-либо другом корпоративном ПО в ближайшее время. По его мнению, причина заключается не в технологических ограничениях, а в человеческой анатомии. Он утверждает, что люди в основном воспринимают интерфейсы в двумерном пространстве. Да, у вас два глаза и вы можете воспринимать глубину, но восприятие остается преимущественно двумерным. Третье измерение не добавляет существенной ценности для понимания мира. Что касается попыток повторить действия Тома Круза из Minority Report, стоять с поднятыми руками в течение десяти минут, это просто слишком утомительно. Именно поэтому 3D-мыши, изобретенные около 40 лет назад, так и не получили распространения — для их использования нужно быть атлетом.
Более того, он предполагает, что будущее пользовательских интерфейсов, вероятно, противоречит ожиданиям большинства, сосредотачиваясь больше на практичности, чем на зрелищности. Верморель использует антисапм-программное обеспечение в качестве метафоры. Он ценит это ПО за его тихую, усердную работу — оно избавляет от спама в почтовых ящиках, и вы почти не замечаете его присутствия. Он рассматривает это как модель для будущего пользовательских интерфейсов, где незаметное и почти невидимое ПО на основе машинного обучения снижает нагрузку и прерывания пользователя.
Однако Чендлер ставит под сомнение этот подход с точки зрения компании, спрашивая, как фирмы могут доверять ПО, с которым их сотрудники почти не взаимодействуют. Верморель признает эту проблему, но напоминает, что компании платят за время сотрудников, и любое время, проведенное за работой с ПО, в конечном счете является расходом. Он утверждает, что пользовательский интерфейс, имитирующий социальные сети, может быть приятным и интерактивным, но при этом приводить к большему количеству прерываний и снижению эффективности. Таким образом, Верморель предлагает, чтобы будущее интерфейсов делало ставку на эффективность, простоту и минимум отвлекающих элементов.
Разговор начинается с критики распространенной практики предоставления сотрудникам интерактивного ПО, которое, по его мнению, может быть контрпродуктивным. Верморель считает, что, хотя перерывы на кофе и мозговой штурм с коллегами важны для сбалансированной рабочей среды, их избыток может оказаться проблематичным, и компании нужно доверять своим сотрудникам для выполнения реальной работы. По мнению Вермореля, ПО, требующее постоянного взаимодействия, может нарушать продуктивность, особенно в сфере управления цепями поставок, где постоянное взаимодействие с приложениями не приносит значимых результатов.
Затем Верморель переходит к обсуждению особенностей интерфейсов ПО для цепей поставок, которые, как правило, бывают жесткими и скучными. В современных трендах разработчики ПО стремятся сделать их более увлекательными с помощью интерактивных и совместных прогнозов, однако, по мнению Вермореля, такой подход часто приводит к трате времени, так как сотрудники могут целыми днями заниматься корректировкой прогнозов для сотен или тысяч товаров. Это значительно снижает продуктивность, и несмотря на видимую интерактивность, это не всегда приводит к улучшению работы компании.
Он предлагает альтернативную точку зрения, согласно которой конечной целью должно быть полное автоматизированное прогнозирование, а не интерактивный процесс. Это означает, что прогнозирование в управлении цепями поставок должно быть полностью автоматизированным, позволяя людям более продуктивно вносить вклад в решение, а не застревать в повторяющихся задачах.
Чендлер затем задает вопрос: как компании могут доверять полностью автоматизированной системе? Верморель отвечает, что фирмы должны сосредоточиться на выявлении и устранении выбросов, а не зацикливаться на деталях метрик прогнозирования. С точки зрения компании, ключевым аспектом является поиск аномальных данных в прогнозах, как при проверке электронной почты на неверно классифицированный спам.
С позиции разработчика ПО, Верморель поясняет, что внимание должно быть сосредоточено на повышении согласованности прогнозирующего движка при работе с различными наборами данных из разных компаний и периодов. Он также подчеркивает важность обратного тестирования как метода совершенствования процесса прогнозирования.
Верморель начинает с обсуждения сложности метрик прогнозирования, которые, по его мнению, составляют основу сложности их ПО для цепей поставок — примерно 50% от общей сложности. Программное обеспечение включает сотни таких метрик, но полное раскрытие их пользователям может ввести в заблуждение из-за их огромного количества и сложности. Поэтому он рекомендует, чтобы пользователи сосредоточились на итоговых решениях системы, уделяя особое внимание выбросам — случаям, когда решения явно ошибочны. Эти выбросы требуют немедленного внимания, так как они могут обернуться значительными расходами с точки зрения управления цепями поставок.
Далее разговор переходит к будущему программного обеспечения и возможности его работы в режиме «полного автопилота», подобно антисапм-программному обеспечению. Верморель утверждает, что цепи поставок по своей природе гораздо сложнее, чем спам-фильтры, так как включают различные человеческие, машинные и программные компоненты. Поэтому универсальное автоматизированное решение вряд ли окажется эффективным. Он считает, что автоматизация сложного управления цепями поставок может наступить, когда искусственный интеллект достигнет или превзойдет уровень человеческого интеллекта, но признает, что это событие всё еще далеко.
В этом контексте Верморель отмечает, что процесс не является «голливудским», подразумевая его лишенность гламура. Кодирование играет ключевую роль в управлении цепями поставок, а достижение «корректности по замыслу» имеет решающее значение, поскольку проб и ошибок может быть очень дорого. Верморель предлагает программную среду, способствующую достижению корректности по замыслу, и сообщает, что Lokad разработал специализированный для отрасли язык программирования под названием Envision, который включает функции статического анализа кода для обеспечения корректности с самого начала.
Верморель предрекает, что будущее пользовательских интерфейсов связано с созданием умных виджетов, способных повысить продуктивность и эффективность специалистов по цепям поставок, которые являются редким и дорогостоящим ресурсом. Он противопоставляет это видение голливудским 3D-интерфейсам, где визуальная привлекательность и эффектность ставятся выше практичности и функциональности.
Full Transcript
Киран Чендлер: В сегодняшнем выпуске мы обсудим эволюцию пользовательского опыта, а в частности, как изменились пользовательские интерфейсы в программном обеспечении для цепей поставок. Если вы не являетесь инженером-программистом, скорее всего, пользовательский интерфейс — это единственная часть ПО, с которой вы взаимодействуете. Часто, когда людей спрашивают о будущем интерфейсов, они ссылаются на такие фильмы, как Minority Report, где Том Круз демонстрирует жесты в довольно крутой 3D-среде. Однако этот фильм вышел еще в 2002 году, и, похоже, мы все еще не приблизились к реализации этого видения. Так, Жоан, насколько я помню, Lokad по-прежнему работает в 2D. Когда же это все начнет меняться?
Жоан Верморель: Давайте проясним один момент — 3D пользовательские интерфейсы в Lokad и практически в любом корпоративном ПО не появятся в ближайшее время. Основная причина заключается не в технологиях, а в чисто человеческой анатомии. Ваше восприятие интерфейсов в основном двумерно. Да, у вас два глаза и вы можете воспринимать некоторую глубину, но восприятие остается преимущественно двумерным. Третье измерение не добавляет много для понимания мира. Что касается попыток повторить действия Тома Круза из Minority Report — стоять с поднятыми руками в течение десяти минут — это просто слишком утомительно. Именно поэтому 3D-мыши, изобретенные примерно 40 лет назад, так и не получили распространения. Для их использования нужно быть атлетом.
Киран Чендлер: Если ты собираешься разрушить мои мечты о том, как будут выглядеть будущие пользовательские интерфейсы, может, поделишься своим видением того, как они действительно будут выглядеть? Может, у тебя есть пример, которым ты можешь с нами поделиться?
Жоан Верморель: Самое интересное в будущем то, что оно уже наступило, просто распределено неравномерно. Если хотите заглянуть в будущее, посмотрите на ваше антисапм-программное обеспечение. Такое ПО фильтрует все те интересные предложения из стран, о которых вы, возможно, никогда не слышали, и которые обещают разбогатеть. Интересно то, как оно работает тихо и неумолимо. Если оно действительно хорошо, вы даже не замечаете его присутствия. Отличное антисапм-программное обеспечение — это то, что просто делает свою работу, чтобы ваш почтовый ящик оставался чистым, и вы почти не ощущаете его существования. Это будущее большинства программ, основанных на машинном обучении. Оно будет чем-то, что окружает вас, почти незаметным. Вероятно, это полная противоположность очень классному 3D-интерфейсу, который можно увидеть в голливудских фильмах, ведь там нечего смотреть — он не слишком визуальный.
Киран Чендлер: Мне, безусловно, нравится идея антисапм-программного обеспечения, оно определенно поможет сократить время, тратимое на чтение тех действительно интересных бизнес-предложений от нигерийских принцев и принцесс. Но это, по сути, моя точка зрения конечного пользователя. А как насчет компаний? Как они могут доверять этому приложению, если с ним практически не взаимодействуют?
Жоан Верморель: Это интересная дилемма. Как компания, вы платите за своих сотрудников, и любое время, затраченное ими на какие-либо задачи, в итоге обходится вам дорого. Так чего же вы хотите от ПО, которым пользуются ваши сотрудники? Вы могли бы выбрать что-то похожее на Facebook — социальное, интерактивное, доставляющее удовольствие, но при этом полное прерываний. Забавно, что если реализовать нечто, очень похожее на социальную сеть, людям это действительно понравится.
Киран Чендлер: Если бы вы платили людям за то, чтобы они проводили ещё больше времени у кофемашины, вы бы ожидали, что они сделают несколько перерывов в течение дня для отдыха, переосмысления и мозгового штурма с коллегами. Но если это происходит постоянно, как же тогда выполняется работа? Компании платят сотрудникам за реальную работу. Так смогут ли они доверять ПО, которое требует постоянного взаимодействия от сотрудников? Потому что для меня это выглядит как полная противоположность продуктивности.
Жоан Вермorel: Действительно, здесь существует определенная дилемма для компании. Не стоит чрезмерно доверять ПО, которое требует постоянного взаимодействия — это контрпродуктивно. Теперь давайте рассмотрим это с точки зрения цепей поставок. Многие из этих приложений изначально не были интересными, особенно когда речь идёт о ПО для прогнозирования спроса. Пользовательские интерфейсы в ПО для цепей поставок могут быть довольно скучными, и, хотя существует тенденция делать их более увлекательными посредством совместных прогнозов, это не так эффективно, как кажется.
Киран Чендлер: Можешь пояснить это? Чего нам следует ожидать от этих пользовательских интерфейсов в будущем?
Joannes Vermorel: Пока создание более интерактивного и коллективного прогнозирования спроса звучит заманчиво, оно становится огромной нагрузкой на производительность. Представьте себе сотни или тысячи продуктов, и каждый в компании проводит целый день, изучая кривые, временные ряды, и подгоняя их. Даже если это выглядит интерактивно и социально, это не улучшит показатели вашей компании. Для любой компании любого масштаба цель должна заключаться в сквозной автоматизации без исключений в прогнозе, а не в коллективном прогнозировании.
Kieran Chandler: Вы говорите, что люди на самом деле не будут включены в эти прогнозы?
Joannes Vermorel: Именно. Мы хотим добиться сквозной автоматизации и устранить все потери производительности. Если людям всё-таки придется что-то делать, это должно быть то, что способствует решению проблемы, а не повторяющиеся задачи.
Kieran Chandler: Но как мы можем доверять результатам, если люди не участвуют в этих прогнозах? Нам всё равно потребуются метрики для оценки программы и кто-то, кто будет их проверять. Как это будет работать на практике?
Joannes Vermorel: Это хороший вопрос. Здесь у нас две перспективы: с точки зрения конечного пользователя и с точки зрения разработчика программного обеспечения или компании, пишущей код. С точки зрения конечного пользователя, вы хотите отслеживать выбросы или аномальное поведение. Так же, как для антиспама, вы не собираете статистику о том, сколько писем было правильно или неправильно отфильтровано. Вы время от времени проверяете папку со спамом на наличие писем, ошибочно классифицированных. Аналогично, в прогнозировании спроса вы обращаете внимание на выбросы – прогнозы, которые оказались чрезмерно высокими или низкими. Именно за ними нужно следить.
Kieran Chandler: Вам не нужно собирать статистику, вы просто хотите избавиться от всех выбросов. А теперь, с точки зрения компании-разработчика, когда вы хотите улучшить прогноз, вы не берете набор данных одной компании в определенный момент времени и пытаетесь улучшить одну метрику. Вместо этого вы хотите собрать все доступные наборы данных. Например, мы помогли более чем 100 компаниям оптимизировать их цепочки поставок, так что у нас есть значительно больше 100 наборов данных для оптимизации. Вы должны убедиться, что ваш движок прогнозирования стабилен и постоянно улучшается на всей этой совокупности данных, а не только на одном наборе. И кроме того, вам нужны не просто огромные наборы данных, вам необходимо провести полноценное тестирование с возвратом в прошлое: на одну неделю, две недели и так далее. Вот такой подход к оптимизации мирового процесса прогнозирования.
Joannes Vermorel: Это правильно. Однако, даже если бы мы могли поделиться этими метриками с компаниями, я не уверен, что это значительно повысило бы их доверие к программному обеспечению. Проблема в том, что наиболее актуальные на сегодняшний день метрики, такие как перекрестная энтропия в глубоком обучении (используемая для антиспама более десятилетия), довольно сложны. Эти метрики применимы к вероятностным прогнозам и значительно превосходят классические метрики, такие как средняя абсолютная ошибка или средний абсолютный процент ошибки, которые являются неэффективными, но тем не менее остаются стандартной практикой в цепочках поставок.
С задачами, с которыми мы сталкиваемся, связано две проблемы. Во-первых, нам приходится доносить до компаний числа, которые для них совершенно чужды. Во-вторых, когда вы хотите создать движок прогнозирования, как мы сделали в Lokad, разработка метрик составляет около 50% технологических усилий. Это не просто небольшой элемент в конце процесса проектирования движка прогнозирования; метрики лежат в самой основе и составляют буквально 50 процентов сложности.
Это означает, что у нас не просто несколько метрик, их буквально сотни. На практике делиться этим изобилием метрик не очень полезно, так как на объяснение значения всех этих чисел понадобилась бы целая книга. В конечном итоге это порождает больше путаницы, чем пользы. Поэтому мы обычно предлагаем, чтобы компании вместо попыток понять все эти метрики сосредоточились на выбросах.
Не пытайтесь декомпилировать метрики в программном обеспечении; это очень сложно и не обязательно принесёт пользу. Вместо этого сосредоточьтесь на решениях, которые генерируются в качестве итогового результата системы, и на выбросах — на решениях, которые явно ошибочны. Именно им требуется ваше немедленное внимание, поскольку они могут стоить вам немало денег с точки зрения цепочки поставок.
Kieran Chandler: Мы продолжаем упоминать термин «антиспам». Если будущее программного обеспечения будет как антиспам, сложность заключается в том, что цепочки поставок по своей сути гораздо сложнее, чем просто фильтрация небольшого количества спама. Будет ли это действительно работать на практике? Смогут ли цепочки поставок действительно работать в полностью автоматическом режиме?
Joannes Vermorel: И да, и нет. Действительно, цепочка поставок – это очень сложная система, в которую вовлечено множество людей, машин и программного обеспечения. Поэтому не стоит надеяться, что одна программа с настройками по умолчанию сможет сделать всё. Антиспам работает молча и без необходимости настройки, потому что все почтовые ящики практически одинаковы, и для него можно настроить автоматический режим работы. Однако, когда речь идёт об оптимизации цепочки поставок для конкретной компании, необходимо учитывать стратегию компании, финансовые стимулы, болевые точки клиентов и множество других факторов. Эти аспекты нельзя обнаружить самим программным обеспечением. Возможно, через столетие, когда у нас появится ИИ на уровне человека, это станет возможным.
Kieran Chandler: Искусственный интеллект, нечто столь же умное, как очень умный человек или даже умнее, возможно, смог бы полностью автоматизировать настройку сложных цепочек поставок. Однако мы находимся довольно далеко от такого сценария. Именно поэтому в Lokad работают специалисты по цепям поставок. Задача специалиста по цепям поставок — моделировать цепочку поставок компании таким образом, чтобы она была и точной, и эффективной. Это создаёт задачу с точки зрения пользовательского интерфейса, потому что для этого практически нужна интегрированная среда разработки. Так ли это?
Joannes Vermorel: Абсолютно, ситуация сложная, и в ней нет того голливудского блеска, о котором мы упоминали ранее. Правда в том, что написание кода — это ремесло. С хорошими инструментами можно делать это быстрее и качественнее. Правильность по замыслу крайне важна в цепочках поставок. Метод проб и ошибок может казаться теоретически привлекательным, но в реальном мире цепочек поставок он чрезвычайно затратен. Вы не хотите совершать тысячи ошибок в закупках, чтобы затем добиться правильного результата. Это обойдётся в миллионы. Вот почему необходима среда программирования, которая способствует достижению этой правильности по замыслу.
Kieran Chandler: Итак, это не так гламурно, как кажется, и в этом процессе гораздо больше, чем просто написание кода, верно?
Joannes Vermorel: Именно, здесь нет голливудского стиля. Это как написание кода. Мы не пытаемся решить общую задачу программирования. Мы просто хотим решить проблему количественного моделирования цепочек поставок. Именно поэтому у нас есть собственный предметно-ориентированный язык программирования под названием Envision. Envision оснащён функциями, предназначенными для обеспечения определенной степени правильности по замыслу при написании кода. Вы можете работать продуктивно благодаря таким функциям, как автодополнение, и достигать высокой степени правильности по замыслу посредством статического анализа кода. Например, он может обнаружить, если переменная, введённая в вашем скрипте, не влияет на какое-либо решение для оптимизации цепочки поставок. Это может означать, что вы забыли подключить экономический фактор к своей модели или просто отбросили неиспользуемый код.
Kieran Chandler: Таким образом, даже если это не 3D пользовательский интерфейс, как в Minority Report, будущее пользовательских интерфейсов в этой среде программирования всё же есть?
Joannes Vermorel: Да, действительно. Будущее пользовательских интерфейсов в Lokad направлено на повышение продуктивности и эффективности специалистов по цепям поставок, которые являются ценными и редкими. Основное внимание уделяется не 3D-интерфейсам, где можно перемещать объекты и строить графики визуально, а интеллектуальным виджетам в среде программирования.
Kieran Chandler: Ну, этого достаточно, чтобы подвести итоги. Спасибо, что нашли время обсудить с нами пользовательские интерфейсы будущего. Это, безусловно, была интересная беседа. Очень интересно сравнивать голливудскую концепцию реальности с тем, что на самом деле произойдёт в будущем. Большое спасибо, что присоединились к сегодняшнему выпуску. Как всегда, мы готовы помочь, если у вас возникнут дополнительные вопросы по пользовательским интерфейсам, и очень скоро мы вернёмся с новым выпуском. До скорой встречи.
