Pirma procesas, paskui užklausa: kodėl automatizavimas žlunga be pertvarkos

Daugelis įmonių į dirbtinį intelektą žiūri kaip į stebuklingą mygtuką, kuris vieną dieną pavers viską greitesniu, pigesniu ir protingesniu.

Deja, realybė kitokia. Dažniausiai DI projektai nežlunga dėl to, kad bloga technologija ar netinkamas įrankis. Jie žlunga todėl, kad automatizuoti bandomas netvarkingas procesas.

Jei proceso metu informacija dingsta, sprendimus priima vienas žmogus, o darbuotojai kiekvieną kartą daro kitaip – dirbtinis intelektas tik pagilins tą patį chaosą, tik greičiau.

Kodėl procesas turi būti pirmas?

Įsivaizduokite, kad norite įdiegti pokalbių robotą klientų aptarnavimui. Jis gali atsakyti į klausimus, nukreipti užklausas, net pasiūlyti produktą.

Bet jei įmonėje nėra aiškių taisyklių:

• kur registruoti kliento užklausą;

• kas ją perima, kai robotas nebegali padėti;

• kokią informaciją reikia pateikti, kad vadybininkas galėtų tęsti;

• kaip matuoti, ar pokalbis buvo sėkmingas;

tada robotas nepadės. Jis tiesiog sukurs dar vieną kanalą, kuriame informacija stringa.

Todėl pirmas žingsnis visada yra ne „kokį DI įrankį naudoti?“, o „kaip šis procesas šiandien veikia ir ką norime pakeisti?“.

Kaip atrodo geras kandidatas automatizavimui?

Ne visi procesai tinkami automatizuoti pirmiausia. Geriausius kandidatus atpažinsite pagal kelis požymius:

• Procesas pasikartojantis. Jis vyksta dažnai, panašiai ir nereikalauja kiekvieną kartą unikalių sprendimų.

• Įeinantys duomenys yra struktūruoti. Laiškai, formos, užsakymai, dokumentai – jie turi aiškius laukus, kuriuos galima skaityti.

• Yra aiški taisyklė, kas nutinka toliau. Jeigu darbuotojas turi klausti vadovo „o ką daryti šiuo atveju?“ – procesas dar pernelyg priklauso nuo žmogaus sprendimo.

• Verta matuoti rezultatą. Sutaupytos valandos, greitesnis atsakymas, mažiau klaidų – turi būti bent vienas aiškus rodiklis.

Pavyzdžiui, pasiūlymų ruošimas iš standartinių komponentų – puikus kandidatas. Klientų skundų analizė be struktūros – ne.

Kaip paruošti procesą automatizavimui?

Pirmiausia reikia suprasti, kaip procesas veikia šiandien. Ne formaliai, o realiai – ką daro kiekvienas žmogus, kur stringa informacija, kur prarandamas laikas.

Štai paprastas būdas:

1. Žingsnių išrašymas. Parašykite, kaip procesas vyksta nuo pradžios iki pabaigos. Ne idealiai, o taip, kaip yra.

2. Duomenų auditas. Kur informacija ateina, kur saugoma, kokia forma, ar galima ją patikimai skaityti.

3. Sprendimų taškai. Kur žmogus turi priimti sprendimą, o kur galima parašyti taisyklę.

4. Problemos ir naudos matas. Kiek laiko procesas šiandien užtrunka, kiek klaidų pasitaiko, ką norėtume pasiekti.

Šis darbas gali atrodyti nuobodus, bet jis atskiria sėkmingus projektus nuo brangių eksperimentų.

Dažniausios klaidos

Per projektus dažnai matome tas pačias klaidas. Štai kelios, kurių verta vengti:

• Automatizuoti per daug iš karto. Geriau vienas mažas procesas, kuris tikrai veikia, nei trys, kurie veikia pusiau.

• Tikėti, kad DI pats supranta kontekstą. DI nemato konteksto, kurio nematote jūs. Jei jūs nežinote, kas svarbu, jis irgi nežinos.

• Pamiršti žmogų patikroje. Automatizavimas turi turėti aiškų tašką, kur žmogus peržiūri rezultatą ir priima galutinį sprendimą.

• Neišmatuoti prieš ir po. Be pradinio rodiklio negalėsite pasakyti, ar projektas atsiperka.

Nuo ko pradėti šią savaitę?

Jeigu svarstote, kurį procesą automatizuoti pirmiausia, pradėkite ne nuo įrankių sąrašo. Pradėkite nuo vieno klausimo:

„Kur šiandien prarandame daugiausia laiko pasikartojančiame darbe?“

Tada suraskite tą procesą, aprašykite jį taip, kaip jis yra, ir tik tada klauskite, ar dirbtinis intelektas gali padėti.

Automatizavimas nepagydo netvarkos. Jis ją pagreitina. Todėl pirmiausia sutvarkykime procesą.

Kai procesas aiškus, svarbu, kad jį suprastų ir komanda. Tam padeda DI mokymai įmonėms, paremti realiu jūsų darbu.