Finjustering

Någon föreslår att modellen ska tränas på era egna ärenden, så att den lär sig verksamheten. Det går att göra. En färdig modell tränas vidare på ett urval av era exempel, vikterna ändras något, och resultatet är en ny modell.

Vad den lär sig är form: tonfall, struktur, vilken sorts uppgift den ska lösa. Fakta lär den sig inte på ett sätt någon kan lita på. En uppgift som stoppats in den vägen går inte att peka på i efterhand, inte att uppdatera när regeln ändras, och inte att plocka ut igen.

Nästan varje gång någon vill finjustera är det egentliga behovet ett annat. Modellen känner inte till era riktlinjer, avgifter eller rutiner, och det behovet löses genom att rätt avsnitt hämtas ur era egna källor och skickas med i anropet. Det går att uppdatera samma dag, att hänvisa till, och att radera.

Finjustering framstår ändå som svaret, eftersom det låter som att modellen lär sig er verksamhet. Det den lär sig är hur ni låter. Och arbetet är ingen engångskostnad: ändras rutinen eller byts grundmodellen görs det om.

Så här går det fel

Ett försäkringsbolag finjusterar på tretusen avslutade skadeärenden, för att assistenten ska kunna verksamheten. Svaren låter mer som bolaget och innehåller lika många fel som förut, men de är svårare att ifrågasätta.

Året därpå ändras en villkorsregel. Modellen fortsätter svara enligt den gamla. Beteendet sitter i vikterna och inte i en text någon kan öppna, så rättelsen är en omträning, och priset på den kommer som en överraskning.

Det här måste någon bestämma

En finjustering ska motiveras mot ett alternativ och inte mot ingenting. Den som föreslår den ska kunna säga vilket problem som återstår när underlaget hämtas rätt och instruktionen är skriven. Räcker svaret inte till är förslaget en teknisk vana.

Exemplen behöver en namngiven godkännare, eftersom de blir en del av modellens beteende. En gammal rutin, en enskild medarbetares ovana eller en personuppgift som råkade följa med byggs in och syns inte i efterhand.

Kostnaden för nästa omträning behöver en ägare redan nu. En finjusterad modell åldras tyst, och det märks först när svaren är gamla.