Пять признаков того, что бизнес-процесс пока рано автоматизировать
Александр Осадчий - эксперт по цифровой трансформации бизнеса
Сотрудники тратят время на ручную работу, согласования затягиваются, ошибки повторяются. Кажется, следующий шаг очевиден: внедрить систему, подключить искусственный интеллект и автоматизировать процесс.
Но сначала стоит разобраться, что именно мешает работе. Если причина в противоречивых правилах, недостоверных данных или отсутствии ответственности, технология может не устранить проблему, а перенести её в новую систему.
Ниже - пять признаков, при которых перед автоматизацией стоит заняться подготовкой процесса. Это не повод отказываться от внедрения, а возможность избежать лишних затрат и выбрать правильную точку старта.
1. Нет ясности, что именно нужно улучшить.
«Убрать ручной труд», «внедрить ИИ» или «ускорить работу» - понятные пожелания, но их недостаточно для постановки задачи.
Нужно определить, где компания теряет время, деньги или качество. Иногда длительная операция почти не влияет на общий результат, а основная задержка возникает совсем в другом месте.
Например, компания хочет автоматизировать подготовку коммерческих предложений. Но если большую часть времени занимает согласование скидки, ускорение работы с текстом не устранит главную причину задержек.
Что сделать до автоматизации?
Зафиксировать исходную ситуацию: объём операций, затраты времени, частоту ошибок и места ожидания. Затем выбрать показатели, которые нужно изменить, и определить, зачем это бизнесу.
При этом высвобождённое время не всегда означает прямую экономию денег. Важно понимать, как компания его использует: обработает больше заявок, улучшит обслуживание или снизит потребность в дополнительном найме.
Вопрос собственнику: Какой конкретный результат должен измениться после внедрения и как мы это проверим?
2. Процесс зависит от привычек сотрудников, а правила постоянно меняются.
Одну и ту же задачу сотрудники выполняют по-разному. Часть договорённостей существует только в переписке, а спорные ситуации решаются по принципу «спросите того, кто давно работает».
В таких условиях трудно определить, какой порядок действий должна воспроизводить система. Есть риск закрепить случайные практики или заложить в неё противоречивые требования.
Например, заявки на закупку поступают через почту, мессенджеры и устные обращения. Для одних требуется согласование руководителя, для других - нет, но критерии нигде не зафиксированы.
Что сделать до автоматизации?
Описать фактический путь задачи: от поступления до результата. Убрать ненужные действия, согласовать основные правила и выделить допустимые варианты процесса.
Не нужно добиваться абсолютного единообразия. Важно отличать обоснованные различия от случайных. Стабильность процесса, доступность данных и количество способов выполнения задачи используются и в методиках оценки пригодности к автоматизации.
Вопрос собственнику: Можем ли мы объяснить новому сотруднику, как выполнить задачу правильно, без постоянных уточнений у коллег?
3. Данным нельзя доверять.
Информация распределена между таблицами, документами и учётными системами. Записи дублируются, обязательные поля не заполнены, а актуальную версию приходится выяснять вручную.
Автоматизация опирается на эти сведения. Если они противоречивы, система может быстрее обрабатывать неправильные данные и передавать ошибки дальше по процессу.
Например, ИИ-помощник должен отвечать сотрудникам по внутренним инструкциям. Но в базе одновременно хранятся действующие и устаревшие документы без понятных отметок. Даже технически работающий помощник в такой ситуации может дать ответ по отменённому правилу.
Что сделать до автоматизации?
Определить достоверные источники, проверить полноту и актуальность информации, установить правила обновления и доступа.
Необязательно приводить в порядок все данные компании. Для начала достаточно подготовить тот объём, который нужен выбранному процессу. Неструктурированные документы тоже могут использоваться в ИИ-проекте: проблема не в самом формате, а в качестве содержания и возможности проверить результат.
Вопрос собственнику: Знаем ли мы, каким данным доверять и кто отвечает за их актуальность?
4. Не определено, что делать с исключениями и ошибками.
На демонстрации всё работает: поступает заявка, система обрабатывает её и выдаёт результат. Но в повседневной работе встречаются неполные документы, нестандартные условия и противоречивые запросы.
Наличие исключений само по себе не мешает автоматизации. Проблема возникает, когда неизвестно, как их распознавать и кому передавать.
Например, система может подготовить стандартное коммерческое предложение. Но запрос на особые условия оплаты должен попасть к ответственному сотруднику, а не обрабатываться по обычному сценарию.
Что сделать до автоматизации?
Выделить типовые и нестандартные ситуации. Определить, где система действует самостоятельно, где требуется проверка человеком и как продолжить работу при сбое.
Для ИИ особенно важно заранее установить границы полномочий и порядок контроля. Необходимо предусмотреть разделение ролей человека и системы.
Вопрос собственнику: Если система ошибётся или встретит нестандартную ситуацию, кто и как это обнаружит и исправит?
5. У процесса нет ответственного за бизнес-результат.
ИТ-служба отвечает за техническую работу системы, подрядчик - за выполнение договора, сотрудники - за свои отдельные операции. Но никто не отвечает за результат процесса целиком.
Тогда даже качественно разработанный инструмент может остаться невостребованным: сотрудники продолжают работать по-старому, требования не согласованы, а замечания некому приоритизировать.
Например, компания внедряет автоматическую обработку обращений. Система работает, но между подразделениями нет договорённости, кто принимает переданные заявки и в какой срок должен их обработать. Техническая автоматизация не устраняет этот организационный разрыв.
Что сделать до автоматизации?
Назначить ответственного со стороны бизнеса. У него должны быть полномочия согласовывать правила, принимать результат, организовывать работу сотрудников и оценивать изменения после запуска.
Отдельно определить, кто сопровождает техническую часть и кто поддерживает данные в актуальном состоянии.
Вопрос собственнику: Кто отвечает не за запуск системы, а за то, чтобы процесс действительно стал работать лучше?
Что делать, если вы узнали свой процесс?
Необязательно останавливать все инициативы и ждать идеального порядка. Подготовку можно совместить с ограниченным пилотом: выбрать понятный участок, использовать проверенные данные и оставить контроль за человеком.
Но перед автоматизацией всего процесса стоит ответить на пять вопросов:
Поэтому начинать стоит не с выбора платформы, а с диагностики: разобраться, что нужно изменить в организации работы, а что действительно имеет смысл поручить технологии.
Но сначала стоит разобраться, что именно мешает работе. Если причина в противоречивых правилах, недостоверных данных или отсутствии ответственности, технология может не устранить проблему, а перенести её в новую систему.
Ниже - пять признаков, при которых перед автоматизацией стоит заняться подготовкой процесса. Это не повод отказываться от внедрения, а возможность избежать лишних затрат и выбрать правильную точку старта.
1. Нет ясности, что именно нужно улучшить.
«Убрать ручной труд», «внедрить ИИ» или «ускорить работу» - понятные пожелания, но их недостаточно для постановки задачи.
Нужно определить, где компания теряет время, деньги или качество. Иногда длительная операция почти не влияет на общий результат, а основная задержка возникает совсем в другом месте.
Например, компания хочет автоматизировать подготовку коммерческих предложений. Но если большую часть времени занимает согласование скидки, ускорение работы с текстом не устранит главную причину задержек.
Что сделать до автоматизации?
Зафиксировать исходную ситуацию: объём операций, затраты времени, частоту ошибок и места ожидания. Затем выбрать показатели, которые нужно изменить, и определить, зачем это бизнесу.
При этом высвобождённое время не всегда означает прямую экономию денег. Важно понимать, как компания его использует: обработает больше заявок, улучшит обслуживание или снизит потребность в дополнительном найме.
Вопрос собственнику: Какой конкретный результат должен измениться после внедрения и как мы это проверим?
2. Процесс зависит от привычек сотрудников, а правила постоянно меняются.
Одну и ту же задачу сотрудники выполняют по-разному. Часть договорённостей существует только в переписке, а спорные ситуации решаются по принципу «спросите того, кто давно работает».
В таких условиях трудно определить, какой порядок действий должна воспроизводить система. Есть риск закрепить случайные практики или заложить в неё противоречивые требования.
Например, заявки на закупку поступают через почту, мессенджеры и устные обращения. Для одних требуется согласование руководителя, для других - нет, но критерии нигде не зафиксированы.
Что сделать до автоматизации?
Описать фактический путь задачи: от поступления до результата. Убрать ненужные действия, согласовать основные правила и выделить допустимые варианты процесса.
Не нужно добиваться абсолютного единообразия. Важно отличать обоснованные различия от случайных. Стабильность процесса, доступность данных и количество способов выполнения задачи используются и в методиках оценки пригодности к автоматизации.
Вопрос собственнику: Можем ли мы объяснить новому сотруднику, как выполнить задачу правильно, без постоянных уточнений у коллег?
3. Данным нельзя доверять.
Информация распределена между таблицами, документами и учётными системами. Записи дублируются, обязательные поля не заполнены, а актуальную версию приходится выяснять вручную.
Автоматизация опирается на эти сведения. Если они противоречивы, система может быстрее обрабатывать неправильные данные и передавать ошибки дальше по процессу.
Например, ИИ-помощник должен отвечать сотрудникам по внутренним инструкциям. Но в базе одновременно хранятся действующие и устаревшие документы без понятных отметок. Даже технически работающий помощник в такой ситуации может дать ответ по отменённому правилу.
Что сделать до автоматизации?
Определить достоверные источники, проверить полноту и актуальность информации, установить правила обновления и доступа.
Необязательно приводить в порядок все данные компании. Для начала достаточно подготовить тот объём, который нужен выбранному процессу. Неструктурированные документы тоже могут использоваться в ИИ-проекте: проблема не в самом формате, а в качестве содержания и возможности проверить результат.
Вопрос собственнику: Знаем ли мы, каким данным доверять и кто отвечает за их актуальность?
4. Не определено, что делать с исключениями и ошибками.
На демонстрации всё работает: поступает заявка, система обрабатывает её и выдаёт результат. Но в повседневной работе встречаются неполные документы, нестандартные условия и противоречивые запросы.
Наличие исключений само по себе не мешает автоматизации. Проблема возникает, когда неизвестно, как их распознавать и кому передавать.
Например, система может подготовить стандартное коммерческое предложение. Но запрос на особые условия оплаты должен попасть к ответственному сотруднику, а не обрабатываться по обычному сценарию.
Что сделать до автоматизации?
Выделить типовые и нестандартные ситуации. Определить, где система действует самостоятельно, где требуется проверка человеком и как продолжить работу при сбое.
Для ИИ особенно важно заранее установить границы полномочий и порядок контроля. Необходимо предусмотреть разделение ролей человека и системы.
Вопрос собственнику: Если система ошибётся или встретит нестандартную ситуацию, кто и как это обнаружит и исправит?
5. У процесса нет ответственного за бизнес-результат.
ИТ-служба отвечает за техническую работу системы, подрядчик - за выполнение договора, сотрудники - за свои отдельные операции. Но никто не отвечает за результат процесса целиком.
Тогда даже качественно разработанный инструмент может остаться невостребованным: сотрудники продолжают работать по-старому, требования не согласованы, а замечания некому приоритизировать.
Например, компания внедряет автоматическую обработку обращений. Система работает, но между подразделениями нет договорённости, кто принимает переданные заявки и в какой срок должен их обработать. Техническая автоматизация не устраняет этот организационный разрыв.
Что сделать до автоматизации?
Назначить ответственного со стороны бизнеса. У него должны быть полномочия согласовывать правила, принимать результат, организовывать работу сотрудников и оценивать изменения после запуска.
Отдельно определить, кто сопровождает техническую часть и кто поддерживает данные в актуальном состоянии.
Вопрос собственнику: Кто отвечает не за запуск системы, а за то, чтобы процесс действительно стал работать лучше?
Что делать, если вы узнали свой процесс?
Необязательно останавливать все инициативы и ждать идеального порядка. Подготовку можно совместить с ограниченным пилотом: выбрать понятный участок, использовать проверенные данные и оставить контроль за человеком.
Но перед автоматизацией всего процесса стоит ответить на пять вопросов:
- Какой результат мы хотим улучшить?
- Понятны ли правила выполнения работы?
- Можно ли доверять исходным данным?
- Определён ли порядок действий при ошибках и исключениях?
- Есть ли ответственный за бизнес-результат?
Поэтому начинать стоит не с выбора платформы, а с диагностики: разобраться, что нужно изменить в организации работы, а что действительно имеет смысл поручить технологии.