Kaip atpažinti procesą, kurį verta automatizuoti su AI?

Ieškokite proceso, kuris yra pasikartojantis, susijęs su tekstu ar dokumentais ir turi aiškų gerai atlikta kriterijų. Jei procesas atitinka bent du iš šių trijų požymių, jis yra tinkamas kandidatas.

Nuo kurio proceso geriausia pradėti AI diegimą?

Greičiausiai pastebimą rezultatą duoda atsakymai į klientų užklausas, kur AI ruošia atsakymo juodraštį, o žmogus jį peržiūri ir siunčia. Beveik kiekvienoje įmonėje nuo 60 iki 80 procentų užklausų kartojasi.

Ko nedaryti diegiant AI įmonėje?

Nediekite ten, kur nėra proceso, nes AI pagreitina tvarką, bet ne chaosą. Nepradėkite nuo jautriausių sričių kaip finansai ar teisė ir nepamirškite, kad įrankis be apmokytos komandos lieka nenaudojamas.

Kiek laiko užtrunka, kol pamatomas pirmas AI diegimo rezultatas?

Siaurai apibrėžtame procese pirmus matomus rezultatus dažniausiai pavyksta pamatyti per keturias savaites: viena savaitė matavimui, viena medžiagai surinkti, viena bandymui ir viena palyginimui. Platesniems projektams su integracijomis į esamas sistemas reikia kelių mėnesių.

AI diegimas versle: 5 procesai, kuriuos automatizuoti

Dažniausia klaida, kurią matau kalbėdamas su įmonėmis apie AI diegimą versle, yra noras automatizuoti viską iš karto. Rezultatas beveik visada tas pats: keli mėnesiai diskusijų, brangus projektas ir komanda, kuri toliau dirba po senovei. Veikiantis kelias yra priešingas: pasirinkti vieną ar du procesus, kur nauda akivaizdi, įdiegti, pamatuoti ir tik tada plėsti. Šiame straipsnyje aptariame penkis procesus, nuo kurių verta pradėti, ir kodėl būtent nuo jų.

Kaip atpažinti procesą, kurį verta automatizuoti

Prieš sąrašą aptarkime tris požymius, kad procesas tinkamas dirbtinio intelekto diegimui:

Pasikartojantis. Vyksta kasdien ar kelis kartus per savaitę, ne kartą per ketvirtį.
Susijęs su tekstu ar dokumentais. AI stipriausias ten, kur reikia skaityti, rašyti, apibendrinti ar rūšiuoti informaciją.
Turi aiškų „gerai atlikta" kriterijų. Jei nesutariate, koks rezultatas yra geras, AI to neišspręs.

Jei procesas atitinka bent du iš trijų, jis kandidatas. Dabar konkrečiai.

1. Atsakymai į klientų užklausas

Beveik kiekvienoje įmonėje nuo 60 iki 80 proc. užklausų kartojasi: kainos, terminai, sąlygos, „kur mano užsakymas". Čia AI diegimas duoda greičiausiai pastebimą rezultatą, ir nebūtinai per pilnai automatinį pokalbių robotą. Saugiausias pirmas žingsnis: AI ruošia atsakymo juodraštį, žmogus peržiūri ir išsiunčia. Taip komanda atsako greičiau, o klientas visada gauna žmogaus patikrintą atsakymą.

Kaip pradėti: surinkite nuo 20 iki 30 dažniausių užklausų su gerais atsakymais, kuriuos komanda jau yra parašiusi. Tai ir bus jūsų „žinių pagrindas". Su juo AI įrankis gali ruošti juodraščius jūsų stiliumi jau pirmą savaitę.

2. Dokumentų apdorojimas ir rūšiavimas

Sąskaitos, užsakymai, sutartys, paraiškos yra dokumentai, iš kurių kažkas rankomis perkelia duomenis į sistemą ar lentelę. Tai monotoniškas darbas, kuriame žmonės klysta dažniau nei AI. Šiuolaikiniai įrankiai patikimai ištraukia duomenis iš įvairaus formato dokumentų: datas, sumas, pozicijas, rekvizitus.

Svarbi taisyklė: pradėkite nuo vieno dokumento tipo, ne nuo visų. Ir palikite žmogui patvirtinimo žingsnį, bent pirmuosius mėnesius.

Kaip pradėti: suskaičiuokite, kiek valandų per savaitę komanda praleidžia perkeldama duomenis iš dokumentų. Jei daugiau nei 3 ar 4 valandas, automatizacija atsipirks greitai. Pasirinkite dažniausią dokumento tipą ir pradėkite nuo jo.

3. Vidinė žinių bazė ir atsakymai darbuotojams

Kiek kartų per savaitę jūsų darbuotojai klausia kolegų: „o kur tas dokumentas?", „kokia mūsų tvarka dėl grąžinimų?", „kaip užpildyti šitą formą?" Kiekvienas toks klausimas nutraukia dviejų žmonių darbą. AI sprendimas, apmokytas su jūsų vidiniais dokumentais (tvarkomis, instrukcijomis, DUK), atsako į tokius klausimus iš karto ir nurodo šaltinį.

Tai ypač atsiperka įmonėms, kurios dažnai priima naujus darbuotojus: naujokas gauna „kolegą", kurio galima klausti bet ko ir bet kada.

Kaip pradėti: savaitę fiksuokite pasikartojančius vidinius klausimus. Tada patikrinkite, ar atsakymai į juos apskritai kur nors surašyti, nes dažnai paaiškėja, kad pusės dokumentacijos tiesiog nėra. Sutvarkyti dokumentai yra būtina sąlyga prieš diegiant įrankį.

4. Pasiūlymų ir pardavimo medžiagos ruošimas

Komercinis pasiūlymas dažnai rašomas kelias valandas, nors 70 proc. jo turinio kartojasi iš pasiūlymo į pasiūlymą: įmonės pristatymas, paslaugų aprašymai, sąlygos. AI čia veikia kaip greitas juodraščio ruošėjas: pagal kliento poreikių aprašymą sudeda struktūrą, pritaiko standartines dalis ir palieka žmogui tai, kas svarbiausia: kainodarą ir individualius sprendimus.

Tas pats principas tinka ir rinkodaros turiniui: straipsnių juodraščiai, naujienlaiškiai, socialinių tinklų įrašai pagal jūsų tono aprašymą.

Kaip pradėti: paimkite tris geriausius savo pasiūlymus ir paprašykite AI įrankio pagal juos aprašyti jūsų pasiūlymo struktūrą bei stilių. Šį aprašymą naudokite kaip šabloną kiekvienam naujam pasiūlymui, ir jau vien tai sutrumpina ruošimą perpus.

5. Susitikimų santraukos ir veiksmų sekimas

Susitikimai, po kurių niekas neužrašo sprendimų, yra viena didžiausių laiko skylių versle. Jei susitikimai vyksta per Zoom, Teams ar Google Meet, transkribavimas ir AI santrauka su sprendimais bei atsakingais asmenimis yra viena paprasčiausių automatizacijų: ją galima įsidiegti per dieną ir ji nereikalauja keisti jokių kitų procesų.

Kaip pradėti: įjunkite susitikimų įrašymą ir po kito svarbaus susitikimo pateikite transkriptą AI įrankiui su prašymu išskirti sprendimus, veiksmus ir atsakingus asmenis. Palyginkite su tuo, ką būtumėte užsirašę patys.

Kiek laiko realiai sutaupoma: paprastas skaičiavimas

Prieš pasirenkant procesą, verta jį įvertinti skaičiais, o ne nuojauta. Paimkime klientų užklausas. Tarkime, komanda gauna 200 užklausų per savaitę, o vienam atsakymui parašyti vidutiniškai skiriama 6 minutės. Tai 1 200 minučių, arba 20 valandų per savaitę.

Jei AI ruošia juodraštį, o žmogus jį tik peržiūri ir pataiso, vienos užklausos laikas dažniausiai nukrenta iki 2 ar 3 minučių. Skaičiuokime atsargesnį variantą, 3 minutes: 200 × 3 = 600 minučių, arba 10 valandų. Sutaupoma 10 valandų per savaitę, apie 43 valandas per mėnesį.

Toliau viskas priklauso nuo to, kiek kainuoja ta valanda. Jei bendra darbo vietos kaina yra 20 eurų per valandą, mėnesinė nauda siekia apie 860 eurų. Įrankio prenumerata ir įdiegimo darbai turi tilpti į šį skaičių per protingą laikotarpį. Detalesnę skaičiavimo logiką aptariame straipsnyje apie automatizavimo ROI, o kainų intervalus, kurių verta tikėtis Lietuvoje, rasite AI diegimo kainos apžvalgoje.

Viena pastaba, kurią lengva praleisti: sutaupytos valandos savaime nevirsta pinigais. Nauda atsiranda tik tada, kai tas laikas skiriamas kažkam kitam, pavyzdžiui, aptarnauti daugiau užklausų tuo pačiu komandos dydžiu.

Pirmos keturios savaitės: kaip tai atrodo praktiškai

Pirma savaitė: matavimas. Fiksuokite, kiek kartų procesas įvyksta ir kiek laiko užima. Be šio skaičiaus vėliau neturėsite su kuo palyginti rezultato.
Antra savaitė: medžiaga. Surinkite gerus pavyzdžius: atsakymus, pasiūlymus, dokumentus. Kokybė čia priklauso ne nuo modelio, o nuo to, ką jam parodote. Plačiau apie tai rašome duomenų parengties straipsnyje.
Trečia savaitė: siauras bandymas. Vienas procesas, du ar trys žmonės, žmogaus patvirtinimas prieš kiekvieną išsiuntimą.
Ketvirta savaitė: palyginimas. Tie patys matavimai kaip pirmą savaitę. Jei skirtumo nėra, problema dažniausiai slypi ne įrankyje, o pačiame procese.

Toks ritmas tinka ir tada, kai planuojate platesnį pilotinį projektą: jis leidžia sustoti pigiai, jei rezultatas nepasitvirtina.

Dažni prieštaravimai ir sąžiningi atsakymai

„Mūsų procesai per daug specifiniai." Dažniausiai specifinė yra tik dalis proceso. Klientų klausimai apie terminus, kainas ir sąlygas atrodo panašiai beveik visose įmonėse, o specifika prasideda ties technine konsultacija. Automatizuokite bendrąją dalį, specifinę palikite žmogui.

„Bijome, kad AI parašys nesąmonę klientui." Su žmogaus patvirtinimo žingsniu ši rizika praktiškai lygi rizikai, kad nesąmonę parašys pats darbuotojas. Visiškai automatinį siuntimą įjunkite tik po kelių mėnesių stebėjimo, kai matote realią klaidų statistiką.

„Komanda nenaudos." Tai realiausias iš visų prieštaravimų. Įrankiai dažniausiai žlunga ne dėl technikos, o dėl to, kad niekas nepaaiškino, kodėl darbo būdas keičiasi. Pokyčių valdymas čia svarbesnis nei įrankio pasirinkimas.

Vienas žmogus ar dešimties žmonių komanda

Labai mažoje įmonėje, kur viską daro vienas ar du žmonės, pradėti verta nuo pasiūlymų ir turinio ruošimo. Nauda pajuntama tą pačią savaitę, o derinti sprendimo nereikia su niekuo. Sudėtingos integracijos tokiu atveju dažniausiai neatsiperka.

Dešimties ar dvidešimties žmonių komandoje logika kita. Didžiausia nauda slypi ten, kur informacija keliauja tarp žmonių: vidinėje žinių bazėje, dokumentų apdorojime, susitikimų santraukose. Prieš diegiant reikia susitarti, kas atsakingas už įrankį, kas prižiūri medžiagą ir kaip elgiamasi su klientų duomenimis. Be šio susitarimo net gerai veikiantis sprendimas po poros mėnesių lieka naudojamas vieno entuziasto.

Ko nedaryti diegiant AI

Nediekite ten, kur nėra proceso. AI pagreitina tvarką, bet ne chaosą.
Nepradėkite nuo jautriausių sričių. Finansiniai sprendimai, teisiniai atsakymai klientams ar personalo klausimai nėra pirmieji kandidatai. Pradėkite ten, kur klaidos kaina maža.
Nepamirškite žmonių. Įrankis be apmokytos komandos lieka nenaudojamas. Diegimas ir mokymai turi eiti kartu, ir tai patvirtina kiekvienas projektas, kurį esu daręs.

Norite aptarti, nuo kurio proceso pradėti jūsų versle?

Padedu įmonėms įsidiegti AI sprendimus nuo pirmo proceso iki veikiančios sistemos, o viską, ką diegiu klientams, naudoju ir savo versluose. Daugiau apie paslaugą rasite AI sprendimų puslapyje. Jei norite per 45 minutes išsigryninti, kur AI jūsų versle atsipirktų greičiausiai, registruokitės nemokamai konsultacijai.