Читать книгу Внедрение ИИ в бизнес - Группа авторов - Страница 11

Знаете анекдот про то, как автоматизировали хаос? В итоге получился автоматизированный хаос!

История Михаила – как НЕ надо делать

Миша руководит компанией по производству мебели. Устал от хаоса в отделе закупок и решил внедрить ИИ. Купил готовое решение за 500 тысяч, поставил, а через неделю взвыл от ужаса.

Оказалось, что:

●Менеджеры вносили данные о поставщиках кто в лоб, кто по фантазии

● Каждый использовал свою систему кодировок для товаров

●Часть информации хранилась в Excel, часть – в головах сотрудников, часть – в Telegram-чатах

ИИ-система начала генерировать заказы, основываясь на этом бардаке. В итоге склад завалили ненужными материалами, а нужных не хватало.

Главная ошибка: Михаил пытался автоматизировать существующий хаос, вместо того чтобы сначала навести порядок в процессах.

Почему простая «установка ИИ» не работает?

Вот ключевые причины, почему нельзя просто взять и «внедрить ИИ» без предварительной подготовки:

● Мусор на входе – мусор на выходе. ИИ работает с теми данными, которые вы ему даете.

● Старые процессы созданы для людей, а не для машин. Люди умеют работать с неполными данными, ИИ – нет.

● Сотрудники сопротивляются. Люди воспринимают ИИ как угрозу, если не понимают его роль.

●Технологические ограничения. ИИ требует определенного формата данных и четких правил.

Каждую из этих проблем мы подробно разберем позже, когда будем говорить о типичных ошибках внедрения.

Что делать вместо этого?

Перед внедрением ИИ необходимо провести редизайн бизнес-процессов – то есть перестроить их с учетом возможностей и ограничений искусственного интеллекта.

Это как ремонт в квартире. Можно просто поставить новую мебель в старый интерьер (и она будет смотреться нелепо). А можно сначала спланировать новый дизайн, а потом уже подбирать мебель под него.

Редизайн процессов: пошаговая инструкция

Хорошая новость: перепроектировать процессы не так сложно, как кажется. Плохая новость: это нужно делать по системе, а не на коленке.

5 шагов к процессам, готовым для ИИ

Шаг 1: Разобрать процесс на атомы

Начните с детального описания существующего процесса. Без приукрашивания, как есть.

Как это сделать:

● Возьмите конкретный процесс (например, обработку заказов)

●Разбейте его на последовательность мелких шагов – от начала до конца

● Для каждого шага запишите:

– Кто выполняет действие

– Какие данные нужны для начала шага

– Какие решения принимаются

– Каков результат шага

Пример: В процессе обработки заказа: Менеджер получает заказ от клиента ➝ проверяет наличие товара на складе ➝ резервирует товар ➝ передает информацию в бухгалтерию ➝ бухгалтерия выставляет счет ➝…

Лайфхак: Используйте стикеры – по одному на каждый шаг. Разложите их на столе или стене в правильной последовательности. Так легче увидеть весь процесс и перемещать шаги при перепроектировании.

Шаг 2: Определите, где человек незаменим

Не все задачи стоит отдавать ИИ.

Разделите задачи на три категории:

●Зеленая зона – ИИ справится лучше человека (рутинные, повторяющиеся задачи с четкими правилами)

●Желтая зона – ИИ может помочь, но под контролем человека (задачи со средней сложностью)

●Красная зона – только человек (творческие задачи, требующие эмпатии, необычные ситуации)

Пример категоризации для обработки заказов:

●Зеленая зона: проверка наличия товара, резервирование, генерация стандартных документов

●Желтая зона: рассмотрение нестандартных запросов, управление возражениями

● Красная зона: переговоры с ключевыми клиентами, разрешение сложных конфликтов

Шаг 3: Устраните «костыли» и обходные пути

Вместо автоматизации неэффективных звеньев цепи – уберите их!

Как найти «костыли»:

● Спросите сотрудников: «Какие действия вы выполняете только потому, что система не позволяет сделать иначе?»

● Ищите ручной ввод одних и тех же данных в разные системы

● Обратите внимание на неформальные коммуникации («Вася, скинь мне таблицу в мессенджер»)

Пример: Вместо того чтобы автоматизировать сверку двух систем (1С и CRM), лучше настроить прямую интеграцию между ними или перейти на единую систему.

Шаг 4: Спроектируйте новый процесс с учетом ИИ

Теперь нарисуйте, как будет выглядеть новый процесс. Помните, что ИИ:

● Работает круглосуточно

● Может обрабатывать огромные объемы данных

● Хорошо справляется с рутиной и шаблонами

● Может параллельно выполнять несколько задач

Пример нового процесса обработки заказов:

Клиент оформляет заказ на сайте

1.ИИ автоматически проверяет наличие товара

2.ИИ предлагает варианты замены, если товара нет

3.ИИ создает все документы и отправляет их клиенту

4.На этом этапе подключается человек для подтверждения нестандартных ситуаций

5.ИИ отслеживает оплату и статус доставки

6.ИИ отправляет уведомления клиенту

Шаг 5: Спроектируйте интерфейсы между людьми и ИИ

На этом этапе продумайте, как будет происходить передача управления между ИИ и человеком.

Ключевые моменты:

● Как ИИ понимает, что нужно передать задачу человеку?

●Какую информацию ИИ передает человеку для принятия решения?

●Как человек возвращает контроль ИИ после своего вмешательства?

Пример: Если ИИ не может принять решение о скидке для клиента (сумма превышает допустимый лимит), он направляет запрос менеджеру с полной информацией о клиенте, историей заказов и рекомендуемым действием. Менеджер одобряет или отклоняет скидку, и ИИ продолжает обработку.

Важно! Не пытайтесь автоматизировать ВСЕ сразу. Начните с одного-двух процессов, доведите их до идеала, а потом двигайтесь дальше.

Валидация с командой: как не сломать бизнес

Отличная работа! Вы перепроектировали процесс под ИИ. Но не торопитесь внедрять его в боевых условиях. Сначала убедитесь, что новый процесс не разрушит вашу компанию.

Как проверить новый процесс на жизнеспособность

1. Устройте «разнос» своему проекту

Соберите команду из разных отделов и устройте мозговой штурм по поиску слабых мест. Попросите их ответить на вопросы:

● Что может пойти не так?

● Где процесс может застопориться?

● Какие крайние случаи мы не учли?

● Что произойдет, если ИИ ошибется?

Лайфхак: Назначьте «адвоката дьявола» – человека, чья задача критиковать и находить проблемы. Это поможет выявить риски до того, как они возникнут в реальности.

2. Проверка «что если»

Проведите мысленный эксперимент с различными сценариями:

● Что если клиент изменит заказ в последний момент?

● Что если ИИ неправильно распознает документ?

● Что если двое сотрудников одновременно вмешаются в работу ИИ?

● Что если системы будут недоступны 2 часа?

Для каждого сценария определите, как должен реагировать ИИ и что должны делать сотрудники.

3. Симуляция процесса в безопасной среде

Перед полноценным внедрением симулируйте новый процесс в тестовом режиме:

● Выберите 5—10 реальных кейсов из прошлого

● Пройдите их шаг за шагом по новому процессу

● Запишите, где возникают проблемы и отклонения

Пример: Возьмите 10 последних заказов и пройдите их по новому процессу вручную или с помощью бета-версии ИИ-системы. Засеките время и сравните с текущим процессом.

4. Обратная связь от команды, которая будет с этим работать

Кто лучше всех знает, сработает ли новый процесс? Люди, которые будут непосредственно с ним взаимодействовать!

Проведите воркшоп с сотрудниками:

● Объясните новый процесс и роль ИИ

● Дайте им «поиграть» с новой системой

● Спросите их мнение и предложения

Важно! Создайте безопасную атмосферу, где люди не боятся критиковать. Лучше услышать критику сейчас, чем столкнуться с саботажем потом.

5. Пилотный проект в ограниченном масштабе

Прежде чем внедрять ИИ во всю компанию, запустите пилот (как это сделала Елена в нашей истории успеха):

● Выберите один отдел или небольшую группу клиентов

● Внедрите новый процесс только для них

● Внимательно наблюдайте и собирайте данные

● Будьте готовы быстро вернуться к старому процессу

Пример структуры пилота:

● Длительность: 2—4 недели

● Участники: 1 отдел или 10% клиентов

●Метрики: время выполнения, количество ошибок, удовлетворенность

● План отката: четкий сценарий возврата к старому процессу

Чек-лист валидации нового процесса

Используйте этот чек-лист, чтобы убедиться, что вы ничего не упустили:

● Процесс проверен на крайние случаи и исключения

● Сотрудники понимают свои новые роли

● Есть четкие инструкции для нестандартных ситуаций

● Определены метрики успеха нового процесса

● Создан план отката в случае проблем

● Проведено обучение сотрудников

● Назначены ответственные за мониторинг работы ИИ

Запомните: Лучше потратить неделю на тщательную валидацию, чем месяцы на исправление последствий неудачного внедрения.

Инструменты для редизайна процессов

Чтобы не рисовать процессы на салфетках (хотя иногда это лучший способ), есть набор полезных инструментов. Они помогут структурировать работу и сделать редизайн более эффективным.

Базовые инструменты и методики

1. Визуальные карты процессов

Для эффективного редизайна нужно видеть весь процесс целиком.

Варианты инструментов:

● Miro или Figma – интерактивные доски для командной работы

● Lucidchart или draw.io – специализированные инструменты для построения диаграмм

● BPMN-нотация – профессиональный стандарт описания бизнес-процессов

Лайфхак: Начните с простого – нарисуйте процесс на большом листе бумаги или доске. Используйте стикеры, которые можно перемещать. Только когда процесс обретет форму, переносите его в электронный вид.

2. Матрица «человек-машина»

Создайте простую таблицу для распределения ответственности между людьми и ИИ:

3. Шаблон описания ИИ-интеграции

Для каждого этапа, где будет участвовать ИИ, составьте структурированное описание:

● Название задачи: [например, «Проверка платежеспособности клиента»]

● Входные данные:

– Что ИИ получает на вход? [например, «ИНН, история заказов, данные из СПАРК»]

– В каком формате? [например, «JSON, PDF-документы»]

● Действия ИИ:

– Что конкретно делает ИИ? [например, «Анализирует финансовую отчетность, рассчитывает 5 ключевых показателей»]

– Какие алгоритмы использует? [например, «Модель машинного обучения для оценки рисков»]

● Выходные данные:

– Что ИИ выдает на выходе? [например, «Скоринговый балл от 0 до 100, флаги рисков»]

– Куда передаются результаты? [например, «В CRM-систему и на почту менеджеру»]

● Сценарии исключений:

– Что делает ИИ, если не хватает данных? [например, «Запрашивает дополнительные данные или эскалирует задачу человеку»]

– Что делает ИИ при обнаружении аномалий? [например, «Отмечает транзакцию как подозрительную»]

Шаблон плана редизайна

Используйте этот шаблон для структурирования работы:

Подготовка (1—2 недели)

● Сбор информации о текущем процессе

● Определение метрик успеха

● Формирование команды редизайна

Анализ (2—3 недели)

● Детальное картирование текущего процесса

● Выявление узких мест и возможностей для ИИ

● Сбор лучших практик и бенчмаркинг

Дизайн (2—4 недели)

● Разработка новой архитектуры процесса

● Определение ролей ИИ и человека

● Создание прототипов интерфейсов

Валидация (1—2 недели)

● Симуляция процесса

● Получение обратной связи

● Корректировка дизайна

Пилотирование (4—6 недель)

● Развертывание пилотной версии

● Сбор и анализ данных

● Итерационные улучшения

Полное внедрение (зависит от масштаба)

● Обучение всех сотрудников

● Поэтапное внедрение

● Настройка системы мониторинга

Важно! Не зацикливайтесь на инструментах. Главное – понимание процесса и четкое видение результата. Иногда лучший инструмент – это ручка и бумага.

История успеха: как Елена сократила время обработки заказов с 2 дней до 2 часов

История Елены – наглядный пример того, как правильный редизайн процессов под ИИ может радикально трансформировать бизнес. Без лишних слов, давайте просто посмотрим, как она это сделала.

Исходная ситуация: хаос и дедлайны

Елена возглавляет логистический отдел дистрибьюторской компании, которая поставляет строительные материалы. До внедрения ИИ ситуация была типичной для многих компаний:

● Обработка заказа занимала 2 дня от момента получения до отгрузки

● 5 менеджеров были постоянно завалены работой

● 30% заказов содержали ошибки, что приводило к возвратам и жалобам

● Клиенты уходили к конкурентам из-за долгого ожидания

● Прибыль падала, несмотря на рост рынка

«Мы тонули в бумагах и таблицах Excel. Все работали на износ, но заказы всё равно обрабатывались медленно. Клиенты злились, мы нервничали. Было ощущение, что мы в замкнутом круге.» – Елена

Шаг 1: Елена не стала сразу внедрять ИИ

Вместо того чтобы броситься покупать дорогое ИИ-решение, Елена начала с анализа процесса:

● Собрала команду из представителей всех отделов

● Нарисовала весь процесс на стене офиса с помощью стикеров (заняло целый день!)

● Попросила каждого сотрудника отметить, где они тратят больше всего времени

Результаты шокировали: 78% времени уходило на действия, не создающие ценности:

● Перепроверку данных

● Перенос информации из одной системы в другую

● Поиск нужных документов

● Согласования и подписи

Шаг 2: Редизайн процесса с нуля

Елена не стала автоматизировать существующий процесс. Вместо этого она задала команде вопрос: «Если бы мы создавали компанию с нуля сегодня, как бы выглядел идеальный процесс обработки заказов?»

Команда разработала новую схему:

Клиент сам создает заказ в личном кабинете (это освобождало менеджеров от ручного ввода)

ИИ проверяет заказ на наличие товара и возможные ошибки

ИИ предлагает оптимальную логистику (маршрут, время доставки, комплектацию машины)

Менеджер подтверждает заказ одним кликом (или корректирует, если есть особые условия)

ИИ автоматически генерирует все документы и отправляет их клиенту и в транспортный отдел

Система отслеживания сообщает клиенту статус заказа в реальном времени

Шаг 3: Выбор правильных технологий

Вместо монолитного дорогого решения «всё в одном» Елена выбрала модульный подход:

● Существующая CRM для хранения данных о клиентах

● ИИ-система для оптимизации логистики (выбрали решение с оплатой за результат)

● Чат-бот для коммуникации с клиентами (уведомления, ответы на вопросы)

● Интеграционная платформа для связывания всех систем

«Мы не стали изобретать велосипед. На рынке уже есть отличные решения, нужно было просто правильно их соединить.» – Елена

Шаг 4: Пилотный проект с защитной сеткой

Елена не стала внедрять новый процесс сразу для всех клиентов:

● Выбрала 20 лояльных клиентов для тестирования

● Предложила им скидку 5% за участие в пилоте

● Назначила двух лучших менеджеров для сопровождения пилота

● Установила ежедневные встречи для анализа проблем

Важный момент: Первые две недели новая система работала параллельно со старой – заказы обрабатывались по обоим процессам, чтобы сравнить результаты и иметь страховку.

Шаг 5: Постепенное масштабирование и обучение

После успешного пилота Елена:

● Разработала программу обучения для всех сотрудников

● Выделила «чемпионов изменений» в каждом отделе

● Постепенно переводила клиентов на новую систему (по 20% в неделю)

● Создала «группу быстрого реагирования» для решения проблем

«Многие боялись, что ИИ заменит их. Мы честно сказали: да, некоторые функции уйдут к машинам. Но вместо рутины вы будете заниматься более интересной работой – общением с клиентами, решением нестандартных задач, улучшением сервиса.» – Елена

Результаты: эффект превзошел ожидания

Через 3 месяца после полного внедрения:

● Время обработки заказа сократилось с 2 дней до 2 часов

● Количество ошибок упало с 30% до 3%

● 2 менеджера из 5 перешли в отдел развития (никого не уволили!)

● Объем заказов вырос на 40% благодаря скорости обработки

● Затраты на логистику снизились на 23% за счет оптимизации маршрутов

● Клиенты начали переходить от конкурентов

«Самое удивительное, что мы внедрили всю эту систему за 4 месяца и потратили всего 1,2 миллиона рублей. Окупилось за 2 месяца только на сокращении логистических расходов.» – Елена

Ключевые факторы успеха

Что помогло Елене добиться таких результатов?

1.Она начала с редизайна процесса, а не с технологий – сначала спроектировала идеальный процесс, потом подобрала технологии

2.Использовала модульный подход – не пыталась создать монолитное решение, а собрала систему из специализированных компонентов

3.Вовлекла сотрудников на всех этапах – команда чувствовала себя соавторами изменений, а не их жертвами

4.Честно говорила о рисках и изменениях – не скрывала, что часть функций уйдет к ИИ, но предложила людям новые роли

5.Сначала запустила пилот, потом масштабировала – проверила идею на малой группе, исправила ошибки и только потом расширила

7 главных ошибок при редизайне процессов под ИИ

История Елены – это пример успешного редизайна. Но давайте будем честными: на каждую историю успеха приходится десять провалов. Изучим самые распространенные ошибки, чтобы вы их не повторили.

Ошибка №1: Автоматизация хаоса

Что происходит: Компания берет существующий неэффективный процесс и просто накладывает на него слой ИИ (именно это и произошло в истории Михаила с его мебельной компанией).

Пример из жизни: Крупная торговая компания внедрила ИИ для обработки заявок от клиентов. Но при этом сохранила старую систему классификации заявок, в которой было 47 категорий с пересекающимися определениями. В итоге ИИ стал путаться так же, как раньше путались сотрудники.

Как избежать:

● Сначала наведите порядок в процессах (помните принцип «сначала порядок, потом автоматизация»)

● Стандартизируйте данные и классификации

● Только потом внедряйте ИИ

Ошибка №2: Нечеткие границы ответственности

Что происходит: Непонятно, где заканчивается зона ответственности ИИ и начинается зона ответственности человека.

Пример из жизни: В финансовом учреждении, специализирующемся на кредитных услугах, внедрили ИИ для проверки кредитных заявок. Но четко не определили, какие решения принимает ИИ, а какие – кредитный специалист. В результате некоторые заявки «зависали» – ИИ ждал решения человека, а человек думал, что решение уже принято машиной.

Как избежать:

● Четко определите, кто за что отвечает на каждом этапе

● Создайте сценарии передачи управления между ИИ и человеком

● Настройте автоматические уведомления о необходимости вмешательства

Ошибка №3: «Машина все решит»

Что происходит: Руководство считает, что ИИ – волшебная палочка, которая автоматически решит все проблемы без участия людей. Это прямое следствие непонимания, что «ИИ не волшебник», о чем мы говорили в начале главы.

Пример из жизни: CEO строительной компании, специализирующейся на высокотехнологичном строительстве, заявил на совещании: «Мы внедрим ИИ, и наши проблемы с логистикой решатся сами собой». Компания потратила 5 миллионов на систему, но не выделила людей для её настройки и обучения. Через полгода проект закрыли как неэффективный.

Как избежать:

● Реалистично оценивайте возможности ИИ

● Планируйте ресурсы на настройку и поддержку системы

● Помните: ИИ – инструмент, а не замена стратегии

Ошибка №4: Игнорирование обратной связи от сотрудников

Что происходит: Руководство проектирует новые процессы в вакууме, не спрашивая мнения людей, которые будут с ними работать. Как мы увидим позже в истории Елены (раздел «Вовлекла сотрудников на всех этапах»), этот фактор критически важен.

Пример из жизни: В медицинской клинике, предоставляющей широкий спектр медицинских услуг, внедрили ИИ для распределения пациентов без консультации с врачами. Система стала направлять пациентов к специалистам, основываясь только на первичных симптомах, игнорируя историю болезни. Врачи начали саботировать систему, записывая пациентов «по старинке».

Как избежать:

● Привлекайте сотрудников к проектированию процессов (см. Шаг 3 редизайна и раздел «Валидация с командой»)

● Проводите интервью с будущими пользователями системы

● Тестируйте прототипы с реальными исполнителями

Ошибка №5: Забыли про «довести до ума»

Что происходит: Компания внедряет ИИ, получает первые результаты и на этом останавливается, не доводя систему до совершенства.

Пример из жизни: Интернет-магазин, специализирующийся на продаже мебели, внедрил чат-бота для обработки запросов клиентов. После запуска настройкой бота никто не занимался. Через полгода боту знали только 50% типовых вопросов, а на остальные он отвечал «Обратитесь к менеджеру», что раздражало клиентов.

Как избежать:

● Планируйте ресурсы на постоянное улучшение системы

● Регулярно анализируйте случаи, когда ИИ не справился

● Настройте процесс обучения ИИ на новых данных

Ошибка №6: Забыли про данные

Что происходит: Компания внедряет сложный ИИ, но игнорирует принцип «мусор на входе – мусор на выходе», не подготавливая данные должным образом.

Пример из жизни: Производственная компания, занимающаяся металлургической промышленностью, внедрила ИИ для прогнозирования потребности в сырье. Но исторические данные о закупках и производстве хранились в разных форматах, часть – в Excel, часть – в бумажных журналах. ИИ получал неполные и противоречивые данные, и его прогнозы оказались хуже, чем оценки опытного закупщика.

Как избежать:

● Проведите аудит данных до внедрения ИИ

● Создайте единую систему хранения и форматирования данных

● Инвестируйте в оцифровку исторических данных

Ошибка №7: «А теперь забудьте всё, чему вы научились»

Что происходит: Компания внедряет новые процессы без адекватного обучения сотрудников.

Пример из жизни: Логистическая компания, специализирующаяся на быстрой доставке грузов, внедрила ИИ для планирования маршрутов. Диспетчерам провели однодневный тренинг и сказали: «Пользуйтесь». Диспетчеры не поняли, как работает новая система, стали допускать ошибки, что привело к задержкам доставок. В итоге вернулись к ручному планированию.

Как избежать:

● Разработайте полноценную программу обучения

● Создайте понятные инструкции и базу знаний

● Назначьте «чемпионов» среди сотрудников, которые будут помогать коллегам

Чек-лист защиты от ошибок

Используйте этот чек-лист при редизайне процессов:

●Мы сначала оптимизировали процесс, а потом автоматизировали его

● Мы четко определили, что делает ИИ, а что – человек

● Мы имеем реалистичные ожидания от технологии

● Мы вовлекли сотрудников в проектирование новых процессов

● У нас есть план постоянного улучшения системы

● Мы подготовили и стандартизировали данные для ИИ

● Мы разработали программу обучения для сотрудников

Помните: Лучше потратить больше времени на подготовку, чем на исправление ошибок после запуска.

Как подобрать идеальное ИИ-решение под новые процессы

Вы перепроектировали процессы, и теперь нужно выбрать правильное ИИ-решение. Этот этап не менее важен, чем сам редизайн. Как не ошибиться с выбором и не потратить деньги впустую?

3 подхода к выбору ИИ-решения

Подход 1: Готовое решение «из коробки»

Когда подходит:

● У вас стандартный процесс (обработка заказов, клиентская поддержка)

● Нужно быстро запустить проект

● Ограниченный бюджет на разработку

● Нет собственной команды разработчиков

Плюсы:

● Быстрое внедрение (от недели до месяца)

● Предсказуемая стоимость

● Проверенное решение (уже работает у других)

Минусы:

● Ограниченные возможности кастомизации

● Может не учитывать специфику вашего бизнеса

● Зависимость от внешнего поставщика

Совет: Выбирайте решения с гибкими API и возможностью интеграций.

Подход 2: Кастомизация существующей платформы

Когда подходит:

● У вас есть особые требования, но не кардинально уникальные

● Средний бюджет на разработку

● Сроки не критичны (2—4 месяца)

● Есть специалисты для настройки системы

Плюсы:

● Баланс между скоростью и гибкостью

● Можно адаптировать под специфику бизнеса

● Не нужно изобретать велосипед

Минусы:

● Дороже готовых решений

●Может потребоваться компромисс между желаемым и возможным

● Необходимость в технических специалистах

Совет: Ищите платформы с открытым API и активным коммьюнити разработчиков.

Подход 3: Разработка с нуля

Когда подходит:

● У вас уникальные процессы, не имеющие аналогов

● Высокие требования к безопасности и конфиденциальности

● Большой бюджет на разработку

● Долгосрочная перспектива (проект на годы)

Плюсы:

● Полное соответствие требованиям

● Независимость от внешних поставщиков

● Уникальное конкурентное преимущество

Минусы:

● Длительные сроки разработки (от полугода)

● Высокая стоимость

● Риски провала проекта

Совет: Начните с MVP (минимально жизнеспособного продукта) и постепенно развивайте его.

Матрица выбора ИИ-решения

Используйте эту матрицу для принятия решения:

Как пользоваться матрицей:

● Оцените каждый критерий от 1 до 3

● Подсчитайте сумму:

○ 5—8 баллов: рекомендуется Подход 3 (разработка с нуля)

○ 9—12 баллов: рекомендуется Подход 2 (кастомизация)

○ 13—15 баллов: рекомендуется Подход 1 (готовое решение)

9 вопросов, которые нужно задать поставщику ИИ-решения

Когда вы выбрали подход, пора общаться с конкретными поставщиками. Вот вопросы, которые помогут отсеять неподходящие решения:

1.Как ваше решение интегрируется с нашими существующими системами? Правильный ответ: Детальное описание API, коннекторов и опыта интеграции с аналогичными системами.

2.Как обеспечивается безопасность и конфиденциальность данных? Правильный ответ: Конкретные меры, соответствие стандартам, возможность хранения данных на вашей инфраструктуре.

3.Какие специалисты нам понадобятся для поддержки решения? Правильный ответ: Честный список компетенций и возможные варианты поддержки со стороны поставщика.

4.Как система обучается и адаптируется к изменениям? Правильный ответ: Конкретный механизм обучения системы, частота обновлений, возможность дообучения.

5.Каковы типичные сроки окупаемости вашего решения? Правильный ответ: Примеры ROI у других клиентов, методика расчета, факторы, влияющие на окупаемость.

6.Что произойдет, если мы захотим сменить поставщика? Правильный ответ: Процедура экспорта данных, отсутствие вендорлока, условия выхода из контракта.

7.Как выглядит процесс внедрения и какие ресурсы нам нужно выделить? Правильный ответ: Детальный план внедрения с этапами, необходимыми ресурсами и ответственными.

8.Какие метрики используются для оценки эффективности системы? Правильный ответ: Конкретные KPI, методы их измерения, инструменты мониторинга.

9.Какие типичные проблемы возникают при внедрении и как вы их решаете? Правильный ответ: Честный рассказ о возможных сложностях и стратегиях их преодоления.

Критерии сравнения коммерческих предложений

Когда вы получите предложения от разных поставщиков, оценивайте их по этим параметрам:

●Соответствие требованиям – насколько решение отвечает задачам новых процессов?

● Совокупная стоимость владения – не только стоимость лицензии, но и внедрение, поддержка, обучение

● Гибкость и масштабируемость – сможет ли система расти вместе с вашим бизнесом?

● Опыт поставщика – есть ли успешные кейсы в вашей отрасли?

●Экосистема и поддержка – какое сообщество стоит за решением, насколько активно оно развивается?

Итоги: памятка для редизайна процессов под ИИ

Ну что, друзья, подведем итоги этой важной главы! Вы уже понимаете, что просто «поставить нейросеть» недостаточно. Нужно перепроектировать процессы, чтобы ИИ мог проявить свою магию. Вот что стоит запомнить.

7 принципов успешного редизайна процессов

1.Сначала порядок, потом автоматизация. Не пытайтесь автоматизировать хаос – сначала наведите порядок в процессах, стандартизируйте данные и шаблоны, а потом уже внедряйте ИИ.

2.Думайте с чистого листа. Не привязывайтесь к существующим процессам. Задайте вопрос: «Как бы мы спроектировали этот процесс, если бы начинали с нуля сегодня?»

3.Человек + ИИ> Человек или ИИ по отдельности. Ищите оптимальный баланс между автоматизацией и человеческим участием. ИИ хорош в обработке больших объемов данных и рутинных задачах, человек – в эмпатии и нестандартных ситуациях.

4.Проектируйте итеративно. Не пытайтесь сделать идеальный процесс с первой попытки. Начните с MVP, тестируйте, собирайте обратную связь, улучшайте.

5.Вовлекайте команду в редизайн. Люди, которые будут работать с новыми процессами, должны участвовать в их проектировании. Это снизит сопротивление изменениям и улучшит качество результата.

6.Сохраняйте гибкость. Бизнес-среда постоянно меняется. Проектируйте процессы так, чтобы их можно было легко адаптировать к новым условиям.

7.Измеряйте и улучшайте. Определите KPI для новых процессов и регулярно отслеживайте их. Используйте данные для постоянных улучшений.

5 признаков того, что редизайн процессов удался

Как понять, что ваш редизайн процессов был успешным? Ищите эти признаки:

1.Процесс стал быстрее и дешевле Сравните метрики до и после редизайна. Успешный проект должен показать улучшение в 20—50%.

2.Сотрудники довольны изменениями Люди не пытаются вернуться к старым способам работы и позитивно отзываются о новом процессе.

3.Клиенты замечают улучшения Улучшился NPS, сократилось время ожидания, снизилось количество жалоб.

4.ИИ и люди эффективно взаимодействуют Нет конфликтов и недопонимания между автоматизированными и ручными этапами.

5.Процесс продолжает улучшаться Команда не останавливается на достигнутом, а постоянно ищет возможности для оптимизации.

В блокнот предпринимателя

● Не существует универсального рецепта редизайна процессов. Каждый бизнес уникален, и то, что сработало у одной компании, может не сработать у другой.

● Самая сложная часть – это люди, а не технологии. Большинство проектов проваливаются из-за сопротивления изменениям, а не из-за технических проблем.

● Начинайте с малого. Лучше успешно перепроектировать один процесс, чем провалить редизайн всей компании.

● ИИ – это инструмент, а не цель. Помните, что конечная цель – сделать бизнес более эффективным, а не просто внедрить модную технологию.

● Документируйте все этапы редизайна. Это поможет при масштабировании на другие процессы и при обучении новых сотрудников.

● Выделяйте ресурсы на поддержку. Внедрение – это только начало пути. Успех зависит от постоянного мониторинга и улучшения.

● Помните об этике. Убедитесь, что ИИ принимает справедливые решения и не дискриминирует никого.

Редизайн процессов – это искусство

Перепроектирование процессов под ИИ – это не просто техническая задача. Это искусство, в котором важно соблюдать баланс между технологическими возможностями, человеческими потребностями и бизнес-целями.

Не бойтесь экспериментировать, ошибаться и учиться. Каждая неудача – это ценный опыт, который приближает вас к идеальному процессу.

«Мы переоцениваем то, что можем сделать за год, и недооцениваем то, что можем сделать за три года.» – Билл Гейтс

Начните свое путешествие по редизайну процессов сегодня, и через несколько лет вы удивитесь, насколько далеко продвинулись.

В следующей главе мы перейдем к конкретным областям применения ИИ и рассмотрим, как автоматизировать работу с клиентами и продажами. Не переключайтесь!

С вами был Денис Футурист. Удачи в редизайне ваших процессов!