Upłynęło trochę wody w Odrze, powstało kilka systemów, opracowałem kilka procesów decyzyjnych w elektronicznym systemie obiegu dokumentów, byłem uczestnikiem kilku dyskusji, przysłuchiwałem się kilku kolejnym.

Na co już dzisiaj pozwala generatywna AI? Co najmniej na automatyzację prostych czynności, przy czym słowo „prostych” jest tutaj coraz bardziej umowne. Ze względu na to, że w AI zaszyte jest coraz więcej wiedzy zakres automatyzowanych prac staje się coraz większy. Nie widać (przynajmniej na razie) możliwości dobrego zautomatyzowania prac wymagających kreatywności. I całe szczęście.

Produktywność, zyski i pozorna świetlana przyszłość

Automatyzacja „prostych” prac niesie ze sobą kilka, dających się prosto zauważyć, konsekwencji:

• oszczędność czasu,
• podniesienie jakości,
• ograniczenie kosztów.

To przekłada się na zwiększoną produktywność. Zwiększona produktywność daje pole do zwiększenia zysków. Większe zyski dają możliwość inwestowania w innowacje. I kółko się zamyka. Żyć, nie umierać. Świetlana przyszłość przed nami.

Zazwyczaj jest jednak jakieś „ale”. I niestety tak samo jest w tym przypadku, bo automatyzacja „prostych” prac niesie ze sobą też konsekwencje, które zauważalne stają się dopiero w szerszej skali.

Od zawsze (przynajmniej od średniowiecza) cechy rzemieślnicze kształtowały jasną i klarowną hierarchię: uczeń, czeladnik, mistrz. Na dobrą sprawę nie zmieniło się to również w dzisiejszych czasach. W pracy przedsiębiorstw cały czas funkcjonuje podział pracy na taką wymagającą niewielkiego doświadczenia (lub nawet nie wymagającą go wcale), tę wykonywaną przez doświadczonych pracowników (czeladników) oraz najtrudniejszą (lub najbardziej kreatywną) wykonywaną przez „mistrzów w swoim fachu”.

Gdy zabraknie czeladników

Mistrz i czeladnik są (na razie) bezpieczni. Wykorzystanie narzędzi wysokopoziomowego AI stanowi jednak realne zagrożenie dla osób rozpoczynających swoją karierę zawodową. Nie ma co się oszukiwać – młodzi ludzie bez doświadczenia wykonywali zawsze prace proste, powtarzalne, ucząc się przy tym zawodu. Jeżeli te prace są przejmowane przez AI, spada zapotrzebowanie na osoby początkujące. W części branż dzieje się to nie z biegiem czasu, a wręcz z dnia na dzień.

Na przykład tworzenie dobrych aplikacji stanie się już za chwilę zagadnieniem nie dla programistów, a dla architektów, którzy będą potrafili dokładnie i logicznie opisać wszystkie wymagania stawiane przed rozwiązaniem mającym realizować w konkretny sposób jasno zdefiniowane potrzeby biznesowe. To zaś zadanie dla człowieka z doświadczeniem. Wysoko wykwalifikowani specjaliści będą używali doskonałych narzędzi automatyzujących pracę generując bardzo dobre rozwiązania.

Problem w tym, że za nimi będzie sunęła pustka. Skoro zadań dla początkujących będzie coraz mniej to ofert pracy również. Firmy będą zachwycały produktywnością, ale z czasem (liczonym w latach albo nawet w dziesięcioleciach) pokolenie czeladników i mistrzów zacznie odchodzić. Tylko uczniów już nie będzie, bo nikt ich nie będzie zatrudniał.

Kształcić czy zarabiać? Dylemat najbliższych dekad

Brak ofert dla początkujących już dzisiaj zaczyna być problemem i powodem frustracji pokolenia wchodzącego na rynek pracy. W branży IT dosłownie z dnia na dzień jest w tym zakresie coraz trudniej. Postęp w AI zmienia i będzie zmieniał coraz szybciej całe branże.

Do podjęcia pojawia się bardzo ważne zadanie – zadbanie o to, żeby przygotować przyszłych czeladników i mistrzów, szczególnie w warunkach dylematu – „kształcić” czy „zarabiać”. Ktoś musi zadbać o zrównoważony rozwój, myśląc o nim w perspektywie kilkudziesięciu lat.

W tym wszystkim jest jedno pocieszenie – zawsze można zostać stolarzem 😉 Tylko ilu stolarzy jest potrzebnych na świecie…

Tytuł sponsoruje przedostatnie zdanie ze skeczu „Drętwy Wacław” Kabaretu Potem z programu „Dzikie Muzy”.

Jak my żyliśmy do tej pory? Jakim cudem byliśmy cokolwiek w stanie robić, automatyzować, przyśpieszać? Szczególnie bliski jest mi temat tworzenia oprogramowania, dlatego postaram się w kilku akapitach to wyjaśnić.

„AI” czy „sztuczna inteligencja” to pojęcie jednocześnie nienowe i bardzo pojemne. Od „wybuchu” ChatGPT 3 i różnych produktów konkurencyjnych terminy te stały się modne. Wszyscy chcą mieć w swojej komunikacji marketingowej jakiś punkt zaczepienia. Tylko ChatGPT i inne to LLM – Large Language Model – duży model językowy, a to nie jest jedyny rodzaj AI.

Reguły biznesowe i automatyzacje procesów

Już tutaj zaczyna się „inteligencja” – reguła definiująca automatyzację np. „jeżeli A to B”. Tego typu reguła to tak banalna sprawa jak automatyzacja odpowiedzi na maila czy umieszczenie go w odpowiednim katalogu. Już na tym poziomie w oprogramowaniu zaszyty może zostać algorytm, który przejmuje zadanie inteligentnego użytkownika. Algorytmy postępowania w zależności od danych to bardzo pokaźny element rynku AI. Wchodzimy tutaj np. w automatyczne przetwarzanie formularzy czy inne powtarzalne zadania administracyjne.

Algorytmy podobieństwa i statystyka

Jak aplikacja ma rozpoznać, że „Kujawski” i „Kujwaski” są podobne? W takich przypadkach stosuje się algorytmy obliczające miary podobieństwa, takie jak algorytm Levenshteina, opisany już w 1965 roku. Działa on poprzez obliczenie minimalnej liczby operacji (wstawień, usunięć i zamian znaków), które przekształcą jeden ciąg znaków w drugi. Dzięki temu można automatycznie identyfikować słowa z literówkami lub drobnymi błędami.

Z kolei algorytmy statystyczne umożliwiają prognozowanie przyszłych trendów na podstawie danych historycznych. Metody tego typ wykorzystywane są na przykład w analizach giełdowych, gdzie pozwalają przewidywać zmiany na rynkach finansowych.

I zaczyna się zaawansowana nauka

Idąc dalej wkraczamy w dużo bardziej zaawansowane obszary jak uczenie maszynowe (Machine Learning – ML). W skrócie – definiujemy algorytm postępowania i pozwalamy programowi ćwiczyć jego stosowanie na dużym pakiecie danych. Tutaj pojawiają się już sieci neuronowe. Deep Learning (DLM) to zaawansowana forma uczenia maszynowego, a wykorzystywana np. do analizy obrazów i głosu.

„Im dalej w las, tym więcej drzew” – mówimy, chcąc opisać rosnącą złożoność problemów. W kontekście AI można by powiedzieć: „Im bardziej inteligentna sztuczna inteligencja, tym więcej (i większych) sieci neuronowych”.

Od uczenia maszynowego do dużych modeli językowych (LLM) takich jak ChatGPT jeszcze daleka droga, ale nie wdawajmy się teraz w szczegóły techniczne. Jak na zewnątrz działa ChatGPT i jego konkurencja pewnie wszyscy zdążyliście się już dowiedzieć.

Z armatą na muchę

Wszystkie poruszone powyżej wątki łączy jedno – można je zakwalifikować jako rodzaje sztucznej inteligencji. Jak widać, w świecie technicznym nie zawsze konieczne jest stosowanie dużych modeli językowych (LLM). W wielu przypadkach można osiągnąć zamierzony efekt za pomocą prostszych, szybszych i bardziej energooszczędnych rozwiązań.

W kontekście zmian klimatycznych i zrównoważonego rozwoju warto zwrócić uwagę na poniższy wykres. Pokazuje on korelację między stopniem zaawansowania sztucznej inteligencji a rosnącym zapotrzebowaniem na energię elektryczną. Wyciągnięcie wniosków pozostawiam już Wam.

Projektowaniem i tworzeniem aplikacji webowych zajmuję się od 25 lat (ale to zabrzmiało). W sekcji ‘O mnie’ znajdziecie skrótowe zapisy o tym czym się zajmowałem, ale dzisiaj chcę napisać parę słów o moich niedawnych doświadczeniach. Wszystko zaczęło się już ładnych kilka lat temu, od pomysłu, przez który nie mogłem zasnąć pół nocy. Spisałem go żeby nie zaginął, a później zająłem się czymś innym (sprawdziłem teraz – domena zajęta 12.11.2020, ale ten czas leci).

Pomysł ostatnimi czasy przerodził się w coś namacalnego. O czym piszę? Zaczęło się od kodów QR i od tego jak je wykorzystać do stworzenia gry terenowej. Na to nałożyła się tematyka gier fabularnych, w które grywałem jeszcze w szkole średniej i wszystkich innych pomysłów zaczerpniętych z twórczości Andrzeja Pilipiuka, Leszka Hermana, a sięgając jeszcze wcześniej – do gier paragrafowych (ciekawe czy ktoś je jeszcze pamięta?).

Pomysł był prosty – stworzyć narzędzie do projektowania i przeprowadzania gier terenowych z wykorzystaniem kodów QR, materiałów wideo, audio, zagadek, lokalizacji GPS. Takie, w którym można stworzyć dowolną opowieść. Z fabułą, z wykorzystaniem różnorakich zagadek.

Twórczy niepokój

Pewnego dnia przyszło natchnienie i odpowiedni poziom umiejętności technicznych. Od prototypu do prototypu, pisałem i zmieniałem. Wymyślałem kolejne warianty i komplikacje. Przy okazji poznawałem aktualne ograniczenia technologii, którymi do tej pory nie interesowałem się w ogóle (nigdy nie musiałem korzystać w aplikacji webowej z GPS, czy z umieszczonego na stronie skanera kodów QR). Kolejne wersje interefejsów użytkownika czasem komplikowały cały system, ale stopniowo pozwalały poczuć satysfakcję z tego, jak całość zaczyna wyglądać.

Któregoś dnia Sylwia zaproponowała, żeby w końcu użyć tego narzędzia do przeprowadzenia rzeczywistej gry. No i wtedy pojawił się wątek fabuły – można wiele, ale żeby tak już pokazać to ludziom? Trzeba przecież przygotować jakieś rzeczywiste zadania, zagadki, coś musi się dziać. Ruszyło wymyślanie.

W tym miejscu do głosu doszło moje aktualne hobby – druk 3D (jeżeli przeczytaliście parę tekstów na tej stronie to wiecie, że od pewnego czasu zajmuję się poznawaniem tego tematu, również w ramach OTINOT). Koniec końców na potrzeby testowej gry wykorzystanych zostało kilka elementów drukowanych, stanowiących ważny element towarzyszący rozgrywce.

Gra testowa

Testowa gra została przeprowadzona podczas Kursu Zastępowych „Szyszka” prowadzonego w Szczepie „Knieja” w Hufcu Szczecin ZHP. Cztery zastępy kursowe ruszyły w miasto, każdy z własną trasą wytyczoną przez aplikację. Wszystkie wróciły z gry w kompletnym składzie, z rozwiązanymi zagadkami i co najważniejsze (mimo nienajlepszej pogody) w dobrych humorach. Poniżej parę grafik związanych z testami.

Po przeprowadzeniu gry zapał twórczy nieco opadł, ale znalazł też nowe pole. Mam już z grubsza działającą aplikację do tworzenia gier terenowych, ale odkryłem nowy wątek w tworzeniu namacalnych gadżetów te gry wzbogacających. Tak jak w grze testowej (nazwanej roboczo „Szyszka Game”) pojawiły się drukowane zasobniki zamykane na szyfr, tak w następnej grze (fabuła powoli buduje się wokół tytułu „Zaginiona buława”) pojawi się element, którego tworzenie sprawia mi już teraz nie lada satysfakcję.

qrGame.pl

Druk 3D, elementy elektroniki, prostej mechaniki, magnetyzmu. Wracają tematy, którymi kiedyś zajmowałem się w technikum i na studiach. Chęć stworzenia czegoś unikalnego popchnęła mnie w końcu do nauki projektowania 3D (bez szału, ale się udaje) czy szukania rozwiązań, które sprawią, że „gadżet” będzie faktycznie wzbogacał przygodę.

Jak napisał kiedyś Arthur C. Clarke – „Każda wystarczająco zaawansowana technologia jest nieodróżnialna od magii”.

Nic mnie nie goni, a te drobne postępy sprawiają olbrzymią satysfakcję. Może za jakiś czas gry z użyciem qrGame.pl wypłyną na szersze wody. Czas pokaże…

Intuicyjność i łatwość użytkowania nie wymagają komentarza. W kompleksowym podejściu do rozwiązywania problemu kryje się nie tylko kompletność rozwiązania, ale też „rozwiązywanie problemu”. Produkt powinien coś rozwiązywać, a nie być stworzony dla samego istnienia.

Wbudowana logika i doświadczenie to te cechy, na których dzisiaj chcę się przez chwilę skupić. Nie byłbym sobą, gdybym nie odniósł tego tematu do tworzenia systemów informatycznych.

Od zawsze staram się projektować i tworzyć systemy, które będą łatwe w użyciu. Automatyzuję możliwie dużo procesów, upraszczam czynności wykonywane przez użytkownika. W systemach, nad których rozwojem pracuję przez kilka lat, stopniowo wdrażam doświadczenie nabyte przez użytkowników i ich wiedzę. I w przypadku takich systemów mam okazję do obserwacji.

Chcąc nie chcąc, kolejne wersje systemów wprowadzają w życie użytkowników kolejne uproszczenia. Zwalniają ich z wykonywania jakichś powtarzalnych czynności. Przygotowują analizy, które do tej pory przeprowadzali sami. Zapewniają zmniejszenie liczby sytuacji, w których można popełnić błąd… Zwalniają z myślenia.

Jakiś czas temu doszedłem to takiej konkluzji i zmusiło mnie to do zastanowienia, czy systemy informatyczne na pewno powinny iść tą drogą? Czy zaszywanie coraz większej ilości logiki wewnątrz oprogramowania jest na pewno słusznym kierunkiem? Ostatecznym stadium rozwoju takiego systemu może być przecież maszynka, która potrzebuje do obsługi niewykwalifikowanego „klikacza”.

Z punktu widzenia produktywności – super, im prościej i z mniejszą ilością błędów tym szybciej, im szybciej tym potencjalnie więcej. Z punktu widzenia użytkownika – im mniej myślenia wymaga obsługa systemu, tym większe problemy będzie on miał z obsłużeniem zagadnienia nietypowego. Ostatecznie może nawet nie wiedzieć jak dany proces, obsługiwany przez system informatyczny, przebiega.

Pytanie – czy można inaczej?

W tle rozmyślań pojawiają się kwestie dotyczące systemów „z drugiej strony”. Czy bez automatyzacji, bezbłędności (niewłaściwej ludziom) jesteśmy w stanie funkcjonować pod nadzorem systemów np. kontrolujących VAT? Czy jesteśmy w stanie zapewnić prawidłowość raportowania w przypadku projektów, zachowując przy tym pewność, że wszystko jest w porządku, a nie nadzieję, „że nic nie znajdą”?

Systemy pracujące na dużych pakietach danych, do tego sprzężona sztuczna inteligencja (szczególnie uczenie maszynowe) stopniowo sprawiają, że człowiek nieuzbrojony w system informatyczny staje się bezbronny np. przy kierowanej kontroli (już dzisiaj znalezienie próby, którą należy sprawdzić, aby coś znaleźć nie stanowi dla kontrolujących problemu).

Pozostaje więc skupić się na tym, aby systemy informatyczne były „produktami przyszłości” i spróbować przekazać, jak działają „pod maską”. A skoro systemy informatyczne będą zwalniały z myślenia w trakcie pracy, to warto mieć hobby, które z myślenia nie zwalnia.

Zastosowanie OCR pozwala np. na zamienienie zeskanowanego PDFa w plik z możliwością wyszukiwania lub na edycję tekstu. Zasadniczo z dokumentu papierowego możemy uzyskać tekst w komputerze.

Ale czy ta technologia sprawdza się w każdej sytuacji?

Struktury danych

Weźmy na przykład wydrukowaną fakturę. Skanujemy, wrzucamy w program OCR i mamy wszystkie dane w niej zawarte. Prawda? No nie do końca. O ile rozpoznanie tekstu, gdy chodzi o treść w postaci zdań jest dobrą metodą na ograniczenie pracy, o tyle rozpoznanie tekstu w druku faktury nie niesie ze sobą zbyt wielkich korzyści. Dlaczego? Bo faktury są dokumentem o pewnej strukturze – są w nich dane sprzedającego i kupującego, poszczególne pozycje, wartości netto, brutto itd. Jest to dokument mający według przepisów zawierać pewien zestaw danych, ale niestety przepisy te nie określają konkretnych miejsc dokumentu, w których mają się znajdować. Tym samym nie można zastosować jednego szablonu do rozpoznawania faktury (np. nie można powiedzieć, że dane sprzedawcy są w 100% przypadków po lewej stronie nagłówka, czy że są umieszczone w konkretnej kolejności).

Żeby zastosować technologię OCR do nie tylko rozpoznania tekstu (który nic nie będzie znaczył), ale do wyłuskania z faktury konkretnych danych, nadających się do późniejszej obróbki, potrzebny jest bardzo duży nakład pracy. I nie chodzi tutaj o trudność w zastosowaniu samego procesu OCR. Nakład pracy jest potrzebny do tego, aby „nauczyć” system jak wyglądają faktury od różnych wystawców. Można nawet doprowadzić w ten sposób do sprawnie działającego systemu. O ile oczywiście firma, której fakturę już mamy opisaną, nie zdecyduje się jej zmienić w ramach „nowego, uproszczonego wyglądu”…

A może sztuczna inteligencja?

Tak, z pewnością można tutaj zastosować sztuczną inteligencję. Tylko też trzeba ją nauczyć, jak wyglądają faktury. Rozwój sztucznej inteligencji nie pozostaje obojętny dla potrzebnych mocy obliczeniowych – im bardziej skomplikowane zadania zostaną jej zlecone, tym więcej mocy obliczeniowej, a tym samym mocy wyrażonej w watach („prądu”) zużyje. Do tego użycie metod AI do rozpoznawania danych z faktur wydaje się trochę tym co strzelanie z armaty do muchy.

No to ani OCR, ani AI. Czyli co?

Od wielu, wielu lat organizacje zarówno krajowe jak i międzynarodowe starają się o wypracowanie pewnych standardów. Czasem mowa o standardzie ISO – np. dzięki konkretnym ISO wszyscy ludzie na świecie wiedzą, że gdy mowa o walucie z kodem PLN to chodzi o polskiego złotego. Innym razem standard to stosowana technologia. Najbardziej powszechnym standardem jest chyba przykład USB. Pamiętacie czasy przesyłania danych w komputerach sprzed USB (jak nie – wystarczy poszukać zdjęcia złączy na naprawdę starych laptopach – tutaj przykład starej stacji dokującej). Albo lepiej – ładowarki do telefonów komórkowych sprzed wprowadzenia w nich USB (o iPhone’ach nie wspominam, chociaż coraz bardziej wygląda na to, że „piekło zamarznie”).

Tym czym jest ISO lub właśnie upowszechnione standardy w technologiach (o Bluetooth już nie będę wspominał) w świecie nie-programistów, tym w świecie ludzi programujących są struktury danych możliwe do przesłania np. w postaci XML (ang. Extensible Markup Language – rozszerzalny język znaczników).

Jak to się ma do faktur? Prosto – zamiast mieć plik PDF, który ktoś wydrukuje i będzie go trzeba skanować, rozpoznawać, analizować wystarczy przesłać pakiet ustrukturyzowanych danych.

Upraszczając do bólu, fragment opisu faktury mógłby w takim pliku wyglądać tak:

<faktura>
  <numer_faktury>1/06/2023</numer_faktury>
  <wystawca>
    <nazwa>Arkon</nazwa>
    <nip>mój nip</nip>
    <adres>
      <kraj>PL</kraj>
      <kod_pocztowy>00-002</kod_pocztowy>
      <miejscowosc>Warszawa</miejscowosc>
      <ulica>Koszykowa</ulica>
      <numer_budynku>30</numer_budynku>
    </adres>
  </wystawca>
  <odbiorca>
    …
  </odbiorca>
  <pozycje>
    <pozycja>
      <lp>1</lp>
      <nazwa>zestaw do odbioru telewizji satelitarnej</nazwa>

I tak dalej. I tak dalej.

Ale co to daje?

Wbrew pozorom podstawową zaletą takiego rozwiązania jest prostota. Narzucony schemat danych pozwala na ich wymianę między dowolnymi systemami informatycznymi. Nie ma konieczności „uczenia” systemu opisu każdej kolejnej faktury. Problem zmiany wyglądu faktury po prostu przestaje istnieć.

Analiza tego typu pliku jest nieporównywalnie mniej zasobożerna (a tym samym prądożerna) niż rozpoznawanie tekstu, o zastosowaniu metod sztucznej inteligencji już nie wspominając.

Nie napisałem wcześniej, że OCR może być niedoskonały? Że oprogramowanie zamiast „ł”, może przeczytać „t”? No cóż. Może. I nic na to nie poradzisz. W przypadku ustrukturyzowanego pliku jest w nim czysty tekst. „ł” to zawsze „ł”, a „I” (duża samogłoska „i”) nigdy nie stanie się „l” (mała spółgłoska „L”).

Z punktu widzenia informatycznego – same plusy.

Przeczytane, ale w sumie po co?

Siadałem do tego tekstu ze względu na potyczki z OCR w projekcie, który aktualnie realizuję. Musi być w nim wykorzystana ta technologia.

Ostatecznie chciałbym abyś wzięła/wziął pod uwagę dwie rzeczy:

1. Jeżeli będziesz pisał/a projekt, w którym chcesz użyć OCR „bo tak” – dwa razy się zastanów. Sam proces nie jest trudny do implementacji, ale zyski z jego wprowadzenia w wielu przypadkach mogą być mizerne w stosunku do nakładu pracy (i nie chodzi o pracę firmy przygotowującej system, ale o Twoją lub Twoich pracowników, którzy będą później musieli „uczyć” system).
2. Żebyś poznał/a skrót KSeF (Krajowy System e-Faktur). Prace nad nim nabierają tempa i należy się spodziewać, że od połowy przyszłego roku wszystkie faktury VAT będą musiały być wystawiane z jego użyciem. A chodzi w nim właśnie o ustrukturyzowane dane. Trochę o aktualnej sytuacji można znaleźć na https://www.gov.pl/web/finanse/rzad-przyjal-projekt-krajowego-systemu-e-faktur-ksef

O czym w ogóle mowa?

„System do obsługi posiedzeń” to rozwiązanie pozwalające na obsługę spotkań przede wszystkim organów kolegialnych uczelni wyższej. Organy kolegialne to przede wszystkim senat uczelniany oraz rada uczelni, a na ZUT od 1.06.2023 r. również rady dyscyplin naukowych. Mowa więc o organizowaniu spotkań kilkunastu zespołów i przeprowadzaniu w nich głosowań różnego typu.

Wyzwania

Można by powiedzieć, że system do obsługi głosowań to rozwiązany już dawno temat. Okazało się jednak, że jest miejsce dla pojawienia się od dawna planowanego przeze mnie systemu, który rozwiązuje kilka problemów, jakie pojawiły się przy użytkowaniu rozwiązań dostępnych na rynku.

Podstawowym tematem był sposób zarządzania zespołami tworzonymi w ramach systemu do głosowania. W standardowym podejściu (czyli np. obsłudze posiedzeń rady miejskiej czy podobnego zespołu) na ogół rolę administratora systemu pełni jedna osoba, która obsługuje posiedzenia pełnego gremium, jak i ewentualnych komisji. W przypadku uczelni i kilkunastu niezależnych zespołach takie podejście nie sprawdzi się. Konieczne jest stworzenie niezależnych obszarów administracyjnych – zaprojektowanie systemu tak, aby każdym zespołem mógł zajmować się inny administrator (a nawet kilku), a także żeby mogli oni tworzyć dowolne, mniejsze zespoły (jak np. komisje doktorskie).

Drugie zagadnienie to specyfika głosowań na uczelni – często w posiedzeniach zespołów (jak np. we wspomnianych już komisjach doktorskich) mogą uczestniczyć osoby spoza danej uczelni. Zapewnienie prostego dostępu do głosowania dla takich osób jest przy postępowaniach awansowych pracowników naukowych bardzo istotne.

Po doświadczeniach pracy z kilkoma dostępnymi na rynku rozwiązaniami bardzo ważna jest również ergonomia i intuicyjność pracy w systemie. System musi zapewniać prosty i szybki sposób przygotowania spotkania zespołu oraz płynne prowadzenie samego spotkania.

Głosujemy!

Obiecałem, że napiszę, gdy będzie już po testach. To, że czytasz ten tekst oznacza, że testy zostały zakończone i to powodzeniem. 29.05.2023 r. odbyło się pierwsze posiedzenie Senatu ZUT, podczas którego uniVoter został wykorzystany w pełni.

uniVoter – tak nazywa się system – niesie ze sobą kilka znaczeń.

Po pierwsze – jest to system przygotowany z myślą o uczelni wyższej, uniwersytecie (to odzwierciedla człon „univ”).

Po drugie – jest to system służący (w pewnym uproszczeniu) do obsługi głosowań (a po angielsku głosujący to „voter”).

Po trzecie – jest to system uniwersalny w zakresie swoich zastosowań na uczelni. Umożliwia prowadzenie dowolnych głosowań na spotkaniach dowolnej liczby zespołów.

W ten sposób z połączenia znaczeń powstaje nazwa – uniVoter.

Zakres działania systemu

Co „robi” system? Aby nie zanudzać szczegółami technicznymi i nie napisać też zbyt dużo:

1. Udostępnia społeczności akademickiej informacje o porządkach obrad poszczególnych organów kolegialnych.
2. Wspomaga planowanie i wysyłanie zaproszeń na przygotowane spotkania.
3. Pozwala na udostępnianie materiałów przed posiedzeniami i w ich trakcie – zarówno w postaci plików przypisanych do poszczególnych punktów porządku obrad, jak i całej „paczki” materiałów spakowanej zip-em.
4. Pozwala na oznaczanie obecności osób uczestniczących w spotkaniach – na posiedzeniach stacjonarnych również za pomocą czytników kart pracowniczych.
5. Obsługuje głosowania.
   W tym jednym sformułowaniu kryje się kwestia ustalania kworum, obsługi głosowań zwykłych, wielokrotnych, wyboru z listy wraz z określeniem czy wynik głosowania jest pozytywny czy negatywny. Również w tych słowach zawarty jest cały proces projektowania systemu pod kątem głosowań tajnych. W przypadku uniVotera można byłoby użyć sformułowania „secrecy by design” gdyby tylko istniało w świecie projektowania 😉
6. Przygotowuje dokumenty podsumowujące posiedzenie – listę obecności oraz protokoły głosowań.

Do tego dołóżmy jeszcze integrację z systemem kadrowym uczelni, a otrzymamy system zapewniający płynny przebieg posiedzeń wdrożony w infrastrukturze uczelni. Przystosowany do obsługi uczestników korzystających z komputerów, tabletów czy telefonów.

Po posiedzeniu senatu podsumowanie jest proste – spotkanie przebiegło płynnie, a czas poświęcony na kwestie techniczne uległ znacznemu skróceniu. Na oszczędność czasu w znacznej mierze wpłynęło wprowadzenie głosowań wielokrotnych. Drugim składnikiem sukcesu jest również wyeliminowanie wielu małych opóźnień występujących podczas posiedzenia – rozpoczynając od oznaczania obecności, przez poszukiwanie materiałów do danego punktu porządku obrad, po interpretację wyniku głosowania. System pozwala na zaoszczędzenie na każdym głosowaniu sekund, ale całościowym efektem są oszczędności idące w minuty i dziesiątki minut.

Uwolnienie dyskusji

Zwracam szczególną uwagę na oszczędności czasowe z prostego powodu: jeżeli czas nie musi być poświęcany na sprawy techniczne, może zostać poświęcony na merytoryczną dyskusję. Tak widzę rolę informatyzacji – upraszczanie i przyśpieszanie spraw technicznych, aby zrobić miejsce na wymianę poglądów, która u osób zmęczonych klikaniem nie ma szansy wystąpić.

Rozpisałem się dzisiaj aż za długo. Ale wybacz, pomysł na kompleksową obsługę głosowań chodził za mną od ponad dwóch lat. Teraz udało się go zrealizować. Jeżeli jesteś zainteresowana/zainteresowany tego typu systemem – odezwij się. Może znajdziemy możliwość współpracy.

Zdjęcie nagłówkowe: https://unsplash.com/photos/people-raising-their-hands-4V1dC_eoCwg

Każdy z modułów opracowywany jest w oparciu o model wymagań, przypadki użycia oraz specyfikację.

W ramach prac nad każdym z modułów dyskutowane są różne podejścia do tematów, poszczególne tematy dyskutowane są w sposób, który pozwala na innowacyjne podejście (oczywiście tam, gdzie trzeba).

Jednym z tematów objętych pracami jest monitorowanie różnego rodzaju wskaźników. Zarówno tych w realizowanych na ZUT projektach jak i takich wynikających z np. planów działania w ramach realizowanej Strategii rozwoju ZUT.

W monitorowaniu wskaźników znaleźliśmy metodę na zbudowanie modułu zapewniającego stworzenie dowolnie skomplikowanej struktury monitorowanego obszaru. Stworzyliśmy rozwiązania, które pozwalają na elastyczne budowanie wielowymiarowych wskaźników bez konieczności modyfikowania modułu (wszystko ogarnia zwykła konfiguracja dostępna dla administratora obszaru z poziomu przeglądarki).

W dużych obszarach warto mieć też możliwość rozłożenia pracy na wiele osób, które w jednym miejscu będą nanosiły informacje i zbierały konieczne dowody o zmianach wartości wskaźników. No i tak – to też mamy.

W przyszłości możliwe będzie stworzenie mechanizmów pozwalających na automatyczne aktualizowanie wartości wskaźników w sytuacjach, gdy dane do nich będą pochodzić z różnych systemów informatycznych.

Foto: https://pixabay.com/illustrations/window-hand-magnifying-glass-1231894/

Testy to nieodłączny element wdrażania systemów informatycznych. W przypadku dużych systemów ich scenariusze stanowią poważną część koncepcji wdrożenia. Nie inaczej jest w naszym przypadku.

W przypadku systemu klasy ERP mówimy o wielu obszarach działania, a co za tym idzie o wielu testach do przeprowadzenia.

Z perspektywy firmy dostarczającej system testy są „złem koniecznym” (podejście nr 1), z perspektywy zaś zamawiającego mechanizmem, który ma pozwolić na ustrzeżenie się przed odbiorem niedorobionego systemu (podejście nr 2). Tym razem moja perspektywa to podejście nr 2.

Przeprowadzenie testów to na ogół realizacja konkretnych scenariuszy testowych – zestawu operacji/czynności do wykonania w systemie, które mają za każdym razem dawać określony rezultat. W ten sposób sprawdza się czy system działa zgodnie z założeniami i działanie w nim daje przewidywalne, prawidłowe efekty.

Jakie problemy mogą sprawić testy stronie zamawiającej?

Po pierwsze może okazać się, że trudno będzie przygotować pracowników do przeprowadzenia testów.

Elementem przygotowania jest szkolenie na etapie wdrożenia (powinno nastąpić przed testami). To zapewnia kompetencje do pracy w systemie, a więc i do samej technicznej umiejętności przeprowadzenia operacji testowych. Istotne jest także zaznajomienie z wymaganiami postawionymi przed systemem w ramach specyfikacji oraz opisanymi w koncepcji wdrożenia. Pracownik, który będzie wiedział czego powinien oczekiwać od systemu z większym prawdopodobieństwem będzie działać w jednolicie zdefiniowanym interesie zamawiającego.

Drugim problemem jest dokumentowanie realizacji testów. Jeżeli zamawiającemu zależy (a nam zależy) na rzetelnej realizacji testów, bierze tworzenie dokumentacji testów na siebie.

A nam zależy 🙂 To nasi pracownicy opisują problemy pojawiające się w trakcie testowania systemu. Oni oznaczają wynik negatywny w poszczególnych operacjach i dokumentują to, co nie działa, jak powinno.

Jak zrobiliśmy to w naszym wdrożeniu?

Przygotowaliśmy dla naszych pracowników kompletną koncepcję wdrożenia z odniesieniami do poszczególnych wymagań specyfikacji, pytań i odpowiedzi przetargowych. Przeszukiwalną w prosty sposób z poziomu specjalnie przygotowanej, szybkiej aplikacji webowej. Wcześniej w podobny sposób przeprowadzaliśmy proces akceptacji samej koncepcji wdrożenia, ale to temat na zupełnie inną historię.

Przygotowanie do przeprowadzenia testów to stworzenia webowego narzędzie do zarządzania scenariuszami testów, przypisanie w nim do poszczególnych testów odpowiednich osób, a następnie szkolenie poświęcone dokumentowaniu w nim testów funkcjonalnych. Z jednej strony to kwestie samej obsługi naszego narzędzia, z drugiej umiejętność opisu problemów.

Co daje nam dedykowane narzędzie?

1. Stworzyliśmy w nim strukturę testów, w której bezproblemowo możemy się poruszać.
2. Mamy mechanizmy pozwalające na zarządzanie kolejnymi iteracjami testów (na starcie założyliśmy, że jeden raz nie wystarczy).
3. Przypisaliśmy do konkretnych testów osoby, które będą je przeprowadzać.
4. Przeprowadzamy wszystkie testy według jednego schematu postępowania – narzędzie wymusza komentarze do wyników negatywnych, pozwala na szybkie dodanie zrzutów ekranu z problematycznymi sytuacjami.
5. Dokumentacja testu w zasadzie tworzy się sama – pliki pdf po prostu wygeneruje system.

Na ekranie otwarte dwa okna – system ERP, a w drugim narzędzie dokumentowania w przeglądarce.

Przeprowadziliśmy dzisiaj 11 testów, a zaangażowanych było w nie osiem osób. Wyniki testów były różne, ale od razu po zakończeniu realizacji scenariuszy testowych na poziomie zarządzania wdrożeniem mieliśmy komplet wniosków.

A pracownicy mogli zająć się z powrotem swoimi codziennymi obowiązkami.

Photo by Tianyi Ma on Unsplash

Narzędzie dokumentowania by me 😉

Kilkoro znajomych spotkało się ze słowem Kaczapra, ale w końcu powstała nazwa dla usługi, która jest jeszcze w przygotowaniu. Niemniej jednak można już napisać czego będzie dotyczyła.

Chodzi o projekty

Powstaje usługa, która będzie związana z zarządzaniem projektami, szczególnie tymi unijnymi. Wskaźniki, karty czasu pracy, zebranie danych w jednym miejscu. Generalnie – narzędzie, które ma pomóc uporządkować zagadnienie. No i obsługa konsorcjów.

W rozmowach dotyczących planowania pojawił się temat wartości, którą będzie niósł ze sobą ten system. W zasadzie od razu na pierwszym miejscu pojawił się spokój.

Przygotowując się do uruchomienia systemu powstaje również narracja budująca historię opartą na przykładach. Powstało miejsce, w którym te historie można przeczytać. Tym miejscem jest spokojni.pl

Poznasz tam Adama Spokojnego, który jest użytkownikiem systemu i kilka anegdot z jego życia. Zapraszam!

Jeżeli będziesz miał/a jakieś spostrzeżenia dotyczące tego tematu napisz komentarz albo zahacz mnie na LinkedIn lub Facebook’u.

Rytuał wietrzenia

W przypadku korzystania z ogrzewania opartego o tradycyjne termostaty na grzejnikach istotnym tematem staje się wietrzenie mieszkania. Konkretniej – wietrzenia w sytuacji, gdy na dworze temperatury zmierzają w stronę „orzeźwiających” lub wręcz minusowych.

Tradycyjny termostat ma wbudowane zabezpieczenie przeciw zamarzaniu. Zadanie tego mechanizmu jest proste – w sytuacji, gdy wokół temperatura staje się zbyt niska, termostat otwiera się w całości, aby zapobiec zamarznięciu. Jakie są tego konsekwencje? Dość oczywiste. Wietrzenie, gdy temperatury na zewnątrz są ujemne, bez realizacji „rytuału wietrzenia” prowadzi do szybkiego rozgrzania kaloryfera. A to odbija się w zastraszającym tempie na odczytach podzielników ciepła. „Rytuał wietrzenia” polega w tej sytuacji na przykryciu, opatuleniu itp. głowicy, aby zabezpieczyć ją przed podmuchem lodowatego powietrza.

A można bez

Głowice dają możliwość zamknięcia zaworu, gdy wykryją otwarcie okna, jednak zdecydowanie lepiej sprawdzają się czujniki otwarcia okna. Niewielki czujnik założony na oknie automatycznie wykrywa jego otwarcie, co powoduje natychmiastowe zamknięcie zaworu na grzejniku. W ten sposób unika się całkowicie niebezpieczeństwa opisanego powyżej. Można całkowicie zapomnieć o przykrywaniu czy innych sztuczkach związanych z zaworami kaloryferów.

Używam w tym zakresie rozwiązań firmy Eve (dawniej Elgato), ale na rynku jest co najmniej kilku producentów mających w ofercie sterowanie grzejnikami. A takie sterowanie to chyba jeden z najsensowniejszych elementów systemów Smart Home.