Komentarz do odchyleń na jutro rano. Co AI zrobi za Ciebie, a co musisz sprawdzić sam

Wtorek, 18:20. Miesiąc zamknięty, zarząd chce komentarz do odchyleń na jutro na dziewiątą.

Wynik operacyjny to 679 tys. zł przy planie 850 tys. zł. Brakuje 171 tys. Przychody są niższe o 120 tys., paliwo wyższe o 68 tys., usługi zewnętrzne niższe o 35 tys. W notatkach z operacji jest cena paliwa, liczba kilometrów i liczba zleceń zewnętrznych. Przyczyn nikt nie dopisał.

Wklejasz tabelę do czatu i piszesz: „napisz komentarz dla zarządu”. Po chwili masz gładki akapit.

I niby spoko. Do momentu, kiedy czytasz go drugi raz. „Spadek przychodów wynika głównie z niższego wolumenu zleceń u klienta A”. Skąd to wiadomo? Z danych to nie wynika. Czat wybrał najbardziej prawdopodobną historię i podał ją jak fakt.

Jutro o dziewiątej ktoś z zarządu zapyta: „A skąd wiemy, że to wolumen?”. I nie będziesz mieć odpowiedzi.

Dlaczego AI dopisuje przyczyny, których nie ma w danych?

Bo prosisz o komentarz, a komentarz zwykle zawiera przyczyny. Model uzupełnia brakujący kawałek najbardziej prawdopodobną wersją. W raporcie dla zarządu „prawdopodobnie” to za mało.

Problemem nie jest samo AI. Problemem jest polecenie, które nie mówi, gdzie kończą się dane.

Co AI zrobi dobrze przy komentarzu do odchyleń?

Całkiem sporo, jeśli mu to rozpiszesz.

• Sprawdzi arytmetykę raportu. W przykładzie przychody 2 480 tys. minus koszty 1 801 tys. dają 679 tys. Zgadza się.
• Rozbije różnicę przychodów na klientów: klient A to minus 85 tys., klient B minus 15 tys., a 20 tys. zostaje bez przypisania.
• Ułoży drogę od planu do wykonania, jak w tabeli poniżej.
• Przygotuje pytania do osób, które znają przyczyny, osobno dla każdego odchylenia.
• Napisze krótki komentarz prostym językiem, jeśli wcześniej powiesz mu, czego ma nie robić.

Czego AI nie zrobi za Ciebie?

Nie wie, dlaczego klient A zlecił mniej. Nie wie, czy droższe paliwo i o 4% więcej kilometrów wyjaśniają całe 68 tys., bo w danych nie ma litrów ani spalania. Nie wie też, co siedzi w „pozostałych kosztach operacyjnych”, bo nikt tego nie opisał.

To wiedzą ludzie: handlowiec od klienta A, dyspozytor, osoba od floty. Twoja praca polega na tym, żeby ich zapytać, a nie zgadywać za nich. AI może te pytania tylko przygotować.

Sam sprawdzasz też każdą liczbę z komentarza z raportem, ton wobec zarządu i to, czy komentarz nie podsuwa decyzji, której nikt nie podjął.

Jak to rozpisać, żeby AI nie zgadywało?

Zamiast jednego akapitu poproś o trzy osobne części:

1. Komentarz dla zarządu, maksymalnie pięć zdań: wynik, największe odchylenia i uczciwa informacja, czego dane nie wyjaśniają.
2. Tabelę pytań z kolumnami „Odchylenie | Co wiemy | Czego nie wiemy | Pytanie do właściciela danych”.
3. Kontrolę jakości, czyli całą arytmetykę i listę rzeczy niepotwierdzonych.

Najważniejsza jest jedna zasada. Gdy przyczyny nie ma w danych, AI pisze dosłownie „brak potwierdzenia w danych”. Nie zgaduje.

Jesteś asystentem controllera przy zamknięciu miesiąca. Pracujesz tylko na danych, które wkleję poniżej. Nie podejmujesz decyzji i niczego nie zatwierdzasz.

1. Sprawdź, czy przychody minus koszty dają wynik operacyjny z raportu. Jeśli nie, napisz to i nie poprawiaj danych.
2. Policz odchylenie (wykonanie minus plan) dla każdej pozycji. Jeśli podam rozbicie na klientów, pokaż ich udział i pozostałą różnicę.
3. Nie wymyślaj przyczyn odchyleń. Jeśli przyczyny nie ma w danych, napisz dosłownie: „brak potwierdzenia w danych”. To, że dwie rzeczy zmieniły się w tym samym miesiącu, nie znaczy, że jedna wynika z drugiej.
4. Przygotuj trzy części:
   A. Komentarz dla zarządu: maksymalnie 5 zdań prostym językiem, kwoty w tys. zł, bez działań arytmetycznych. Jeśli dane nie wyjaśniają przyczyn, napisz to wprost.
   B. Tabelę: Odchylenie | Co wiemy | Czego nie wiemy | Pytanie do właściciela danych.
   C. Kontrolę jakości: wszystkie obliczenia krok po kroku i listę rzeczy niepotwierdzonych.
5. Nie formułuj rekomendacji decyzyjnych.

Oznacz całość jako materiał roboczy do sprawdzenia przez controllera.

Dane: [zestawienie pozycji: plan, wykonanie] [notatki operacyjne, jeśli są]

Kopiuj polecenie

Jak wygląda taki komentarz?

Na fikcyjnych danych firmy transportowej wyszło mniej więcej tak:

Efektowny nie jest. Zarząd dostaje liczby, które się zgadzają, i jasną informację, co jeszcze jest wyjaśniane. Ty masz gotową tabelę pytań do handlowca, dyspozytora i osoby od floty.

Ten przykład pokazywałem we wrześniu na regionalnym spotkaniu ICV o controllingu.

A co z danymi firmy?

Tydzień temu pisałem, czego nie wklejać do ChatGPT. Raport z nazwami klientów i kwotami to dokładnie taki przypadek.

Jeśli firma nie daje Ci narzędzia AI na koncie firmowym ze spisanymi zasadami, zamień nazwy klientów na litery i wklej samo zestawienie pozycji, a nie cały eksport z systemu. Do tej pracy AI nie musi wiedzieć, kim jest klient A.

Najczęstsze pytania

AI nie zna odpowiedzi na pytanie „dlaczego”. Zna za to pytania, które trzeba zadać, zanim komentarz trafi do zarządu.

Jak to wygląda u Ciebie przy zamknięciu miesiąca? Kto dopisuje przyczyny odchyleń i skąd je bierze? Napisz mi na kontakt@jakubskorski.pl. Chętnie odpowiem.

Jakub