Klausimai prieš automatizuojant procesą.

Dažniausiai verta pradėti nuo procesų, kuriuose daug pasikartojančio rankinio darbo, informacijos perdavimo ir aiškių taisyklių.

Geri kandidatai automatizavimui dažniausiai turi bent kelis iš šių požymių:

• duomenys kopijuojami tarp sistemų;
• daug pasikartojančių veiksmų;
• procesas valdomas el. laiškais;
• dokumentai tikrinami rankomis;
• informacija nuolat ieškoma keliose vietose;
• užduotys paskirstomos žmogaus;
• procesas stringa laukdamas patvirtinimo;
• ataskaitos ruošiamos rankomis.

Geras kandidatas automatizacijai paprastai yra procesas, kurio eiga pakankamai dažnai kartojasi ir kurio taisykles galima aiškiai apibrėžti.

Tačiau automatizuoti verta ne viską. Kartais didžiausią rezultatą duoda ne automatizacija, o pats proceso supaprastinimas.

Kuo daugiau šių signalų viename procese, tuo didesnė tikimybė, kad jį verta peržiūrėti.

Jeigu sprendimą galima aprašyti aiškiomis taisyklėmis, dažniausiai AI nereikia.

Pavyzdžiui:

Jei užsakymo suma viršija X → siųsti patvirtinti vadovui.

Tai klasikinė automatizacija.

AI tampa prasmingas tada, kai sistemai reikia dirbti su nevisiškai struktūrizuota informacija: suprasti el. laišką, analizuoti dokumentą, klasifikuoti užklausą, surasti reikalingą informaciją ar paruošti sprendimą pagal platesnį kontekstą.

Dažnai geriausias sprendimas yra abiejų kombinacija:

AI supranta situaciją → verslo taisyklės kontroliuoja procesą → sistemos atlieka veiksmus.

Ne. Ir dažnai jo nereikia.

AI nėra automatizavimo sinonimas.

Daug verslo procesų efektyviausiai sutvarkomi naudojant integracijas, API, verslo taisykles ir įprastą programinę logiką.

AI įtraukiame tik tada, kai jis išsprendžia problemą, kurios paprastesnėmis priemonėmis išspręsti neefektyvu.

Tikslas nėra panaudoti AI. Tikslas - sukurti geriau veikiantį procesą.

Nebūtinai. Dažniausias tikslas yra pašalinti darbą, kuriam nereikalinga žmogaus kompetencija.

Tai gali būti:

• duomenų kopijavimas;
• informacijos persiuntimas;
• priminimai;
• standartiniai patikrinimai;
• pasikartojančios informacijos rinkimas;
• rutininių sistemos veiksmų atlikimas.

Žmogui lieka darbas, kuriame svarbus kontekstas, santykis su klientu, atsakomybė, kūryba ar sprendimas.

Todėl gerai suprojektuota automatizacija dažnai ne „pakeičia žmogų“, o padidina jo pajėgumą.

Pirmiausia nagrinėjame realų procesą, o ne tai, kaip jis turėtų veikti pagal dokumentaciją.

Žiūrime:

• nuo ko procesas prasideda;
• kokios sistemos jame dalyvauja;
• kur juda duomenys;
• ką darbuotojai atlieka rankomis;
• kur priimami sprendimai;
• kur procesas laukia;
• kokios pasitaiko išimtys;
• kur atsiranda klaidos ar dubliuojama informacija.

Tada atskiriame, ką verta pašalinti, ką standartizuoti, ką automatizuoti ir kur gali būti prasmingas AI.

Rezultatas - ne abstrakti „AI strategija“, o konkretus proceso ir galimų sprendimų vaizdas.

Dažnai - taip.

Vienas pagrindinių ORDINN principų yra pirmiausia įvertinti jau naudojamą technologinę aplinką, o ne iškart siūlyti naują platformą.

CRM, ERP, apskaitos, el. pašto, dokumentų, e. komercijos ar projektų valdymo sistemos dažnai gali būti sujungtos per API, webhook'us ar kitus integracijos mechanizmus.

Jeigu egzistuojančių sistemų galimybės leidžia pasiekti norimą rezultatą, nėra prasmės jų keisti vien dėl automatizacijos.

Ne dar viena sistema. Ryšys tarp jau naudojamų sistemų.

ChatGPT yra universalus įrankis. Individuali AI sistema yra konkretaus verslo proceso dalis.

Ji gali turėti prieigą prie leidžiamų organizacijos duomenų, dokumentų ir sistemų, naudoti nustatytas taisykles bei atlikti konkrečius veiksmus.

Vietoje:

nukopijuoti kliento laišką į ChatGPT → nukopijuoti atsakymą → ieškoti kliento CRM → atnaujinti įrašą

sistema gali pati:

AI agentu paprastai vadinama sistema, kuri ne tik generuoja tekstą, bet ir gali naudoti įrankius, surinkti informaciją ir atlikti veiksmų seką pagal nustatytą tikslą.

Pavyzdžiui, agentas gali:

• gauti kliento užklausą;
• nustatyti jos tipą;
• patikrinti informaciją CRM;
• surasti susijusius dokumentus;
• paruošti atsakymą;
• sukurti užduotį atsakingam darbuotojui.

Tačiau ne kiekvienam procesui reikia autonominio agento.

Dažnai patikimesnė architektūra yra tokia, kur AI atlieka tik tas proceso dalis, kurioms reikia interpretacijos, o likusią eigą kontroliuoja aiškios verslo taisyklės.

Gera automatizacija projektuojama ne tik idealiam scenarijui.

Svarbu numatyti:

• trūkstamus duomenis;
• neteisingą informaciją;
• nepasiekiamą sistemą;
• neaiškią AI išvadą;
• taisyklėse nenumatytą situaciją;
• patvirtinimo poreikį.

Tokiais atvejais procesas neturėtų „apsimesti“, kad viskas gerai.

Jis turi sustoti kontroliuojamai, užfiksuoti situaciją ir perduoti ją tinkamam žmogui.

Būtent išimčių valdymas dažnai skiria demonstracinę automatizaciją nuo sistemos, kurią galima naudoti realiame versle.

Mums įdomesnis visas procesas.

Vieną veiksmą automatizuoti dažnai nėra sudėtinga. Problema atsiranda tada, kai prieš tą veiksmą ir po jo žmogus vis tiek turi atlikti dar dešimt rankinių žingsnių.

Todėl žiūrime į visą grandinę:

įvykis → informacija → sprendimas → veiksmas → patvirtinimas → kontrolė

Tikslas - kad automatizacija pašalintų ne vieną kliką, o realią proceso trintį.

Gali - tačiau klausimas turėtų būti ne „ar gali?“, o „kur jam galima tai leisti?“

Mažos rizikos, aiškiai apibrėžti sprendimai gali būti automatizuojami visiškai.

Ten, kur sprendimas turi finansinių, teisinių, reputacinių ar kitų reikšmingų pasekmių, prasminga naudoti human-in-the-loop principą:

sistema surenka informaciją ir paruošia sprendimą → žmogus jį patvirtina.

Geras procesas ne maksimaliai pašalina žmogų. Jis tiksliai apibrėžia, kur žmogaus reikia.

Tai priklauso nuo proceso sudėtingumo.

Vienos aiškios darbo eigos automatizavimas ir kelių sistemų, AI, dokumentų bei nestandartinių išimčių turinčio proceso architektūra yra visiškai skirtingo masto projektai.

Prieš vertinant terminą pirmiausia reikia suprasti:

• proceso apimtį;
• naudojamas sistemas;
• integracijų galimybes;
• duomenų būklę;
• sprendimo taisykles;
• išimčių skaičių.

Po pirminio proceso įvertinimo galima nustatyti realią projekto apimtį ir įgyvendinimo etapus.

Vienos standartinės kainos nėra, nes du iš pirmo žvilgsnio panašūs procesai gali labai skirtis technologiniu sudėtingumu.

Kainą labiausiai lemia:

• kiek sistemų reikia sujungti;
• kokios jų integravimo galimybės;
• kiek verslo logikos reikia įgyvendinti;
• ar naudojamas AI;
• kiek yra nestandartinių situacijų;
• kokio patikimumo ir kontrolės reikia.

Todėl pirmas klausimas nėra:

„Kiek kainuos automatizacija?“

Pirmas klausimas yra:

Ar šią problemą apskritai verta automatizuoti ir kokia yra paprasčiausia architektūra, kuri ją išsprendžia?

ORDINN projektuoja ir automatizuoja verslo procesus.

Analizuojame, kaip organizacijoje juda informacija ir darbai, sujungiame naudojamas sistemas, automatizuojame pasikartojančius veiksmus ir, kai tai prasminga, į procesą integruojame AI.

Mūsų tikslas nėra „įdiegti AI“.

Tikslas - sukurti procesą, kuriame sistemos atlieka tai, ką gali atlikti sistemos, o žmogus įsitraukia ten, kur reikalingas jo sprendimas.