Hindi Makakaayos ang AI sa Iyong KPIs. Mananatiling Ganoon din ang Ibang Lookup Book.

Mas marami nang mungkahi sa KPI si Bernard Marr kaysa sa bilang ng mga uri ng salagubang. Sa isang punto, malamang may tumingin sa listahan at naisip: kailangan natin ng mas malaking bangka. Matatag na ang genre. Narito ang 75 KPI para sa tingian. Narito ang 50 para sa pangangalagang pangkalusugan. Narito ang 127 para sa anumang ginagawa ng iyong organisasyon ngayong quarter. Piliin ang mga tama ang tunog, isaksak ang mga ito sa iyong dashboard, at malulutas ang pamamahala ng pagganap. Hindi nag-iisa si Marr dito — siya lamang ang pinakamaramihang halimbawa ng isang buong kategorya ng paglalathala at pagkonsulta na binuo sa parehong premisa: na ang problema sa pagsukat ay isang problema sa pagpili. Hindi ito ganoon. Ngayon ay pumasok na ang AI sa silid. Natural, nailapat na ito sa problema sa pagpili nang may malaking sigasig. Pakainin ang isang modelo ng wika ng iyong mga estratehikong prayoridad at magbabalik ito ng mga KPI — mas mabilis, mas marami, at mas may kumpiyansang naipahayag kaysa sa anumang aklat ng paghahanap. Ibe-benchmark pa nga ng ilang mga tool ang mga ito laban sa mga pamantayan ng industriya. Ang hindi sasabihin sa iyo ng wala sa mga ito ay kung ang pagsukat ay maituturing na ebidensya. Hindi iyon isang kritisismo sa teknolohiya. Ito ay isang paglalarawan ng problemang minana ng teknolohiya. Hindi nilikha ng AI ang epistemic gap sa sentro ng pagsukat ng pagganap — binigyan lang ito nito ng mas mabilis na makina. Narito ang agwat. Pitumpung taon ng literatura sa pagsukat ng pagganap ang nakabuo ng mga tool para sa pagsusuri. Mga Scorecard, OKR, KPI framework — lahat ng mga ito ay sumasagot sa isang bersyon ng parehong tanong: kumusta na tayo? Ang mga ito ay dinisenyo upang magbigay ng hatol. Ang mga instrumento ng ebidensya ay sumasagot sa ibang tanong: ano talaga ang nangyari, at maipapakita ba natin ito? Ang mga ito ay dinisenyo upang makagawa ng isang bagay na masusuring — isang rekord na matibay kapag ang isang taong wala sa silid ay humiling na makita ang batayan para sa isang desisyon. Ang pagkakaiba ay parang banayad. Sa pagsasagawa, ito ang pagkakaiba sa pagitan ng isang dokumento ng pamamahala at isang slide deck. Naunawaan ni W. Edwards Deming ang pagkakaibang ito. Naunawaan niya na ang pagsukat nang walang statistical grounding ay gumagawa ng ingay na nakadamit bilang signal — na ang naiuulat bilang data ng pagganap ay kadalasang pagkakaiba-iba na mangyayari pa rin, na iniuugnay sa mga desisyong walang kinalaman dito. Binasa ng Field si Deming, gumawa ng mas mahusay na mga dashboard, at nagpatuloy. Ang tanong na talagang itinataas niya ay isinampa sa ilalim ng "manufacturing" at halos naiwan doon. Ang tanong na iyon ay: ano ang kailangan para maituring na ebidensya ang isang pagsukat? Hindi ito sinasagot ng mga libro ni Marr. Hindi nila ito masasagot — hindi ito isang tanong na may sagot sa paghahanap. Nangangailangan ito ng isang balangkas na may tinukoy na cascade, mga paunang idineklarang threshold, at lohika ng pagkakalibrate na naka-log bago ang pag-deploy, hindi reverse-engineer pagkatapos lumabas ang mga resulta. Sa madaling salita, nangangailangan ito ng eksaktong uri ng disiplina sa istruktura na nagpaparamdam sa mga KPI sa paghahanap na parang napakahirap — hanggang sa sandaling kailangan mong ipagtanggol ang isang desisyon sa mapagkukunan sa isang board, isang donor, o isang regulator, at hindi na masabi sa iyo ng dashboard ang anumang bagay na hindi pa ipinapalagay. Pinapabilis ng AI ang anumang diskarte na iyong dalhin dito. Kung magdadala ka rito ng isang mahusay na dinisenyong arkitektura ng ebidensya, makakagawa ito ng mga kapaki-pakinabang na bagay sa loob ng istrukturang iyon. Kung magdadala ka rito ng isang listahan ng mga KPI na tama ang tunog sa isang pulong, makakatulong ito sa iyo na makagawa ng higit pa sa mga ito, nang mas mabilis, sa isang font na iyong napili. Ang balangkas ng MetriqOne ay binuo mula sa tanong na itinaas ni Deming at halos hindi na ginamit ang Field . Hindi dahil walang silbi ang mga lookup book, kundi dahil ang pagpili ay hindi kailanman naging mahirap na bahagi. Ang mahirap na bahagi ay ang pagkakalibrate — ang pag-alam nang maaga kung ano ang dapat matukoy ng iyong mga indicator, sa ilalim ng anong mga kondisyon, at kung ano ang ibig sabihin kung hindi nito matutukoy. Ang sagot na iyan ay nasa Foundations of Evidence-Based Leadership (Book II), na sumusubaybay sa epistemic failure sa limang pangunahing tradisyon ng pagsukat at tinutukoy kung saan eksaktong nagkamali ang Field . Ang sagot sa deployment — kung paano bumuo ng isang cascade na makakagawa ng masusuring ebidensya sa mga organisasyong walang matatag na imprastraktura, malinis na datos, o espesyalistang software — ay nasa Proof Without Judgment (Book I). Parehong makukuha sa Amazon. Wala sa alinman sa mga ito ang naglalaman ng listahan ng 75 KPI. Iyan ay isang tampok, hindi isang pagkukulang. Si Torgeir Skogvold ang nagtatag ng MetriqOne at may-akda ng MetriqOne Trilogy: Measurement for the Real World.