AI diegimas versle: nuo ko pradėti ir kaip atrodo visas procesas

AI diegimas yra darbas, kai dirbtinio intelekto sistema įstatoma į jau veikiantį verslo procesą ir toliau prižiūrima. Tai nėra pirkinys ir nėra pilotas, kuris gyvena skaidrėse. Padarytas tvarkingai, jis prasideda nuo to, kaip darbas vyksta šiandien, eina per siaurą pilotą ir baigiasi sistema, kuria žmonės naudojasi be priminimų. Štai kaip tas procesas atrodo ir kaip suprasti, ar jūsų įmonei jo apskritai reikia.

Anksčiau rašėme apie tai, kur jūsų komanda švaisto laiką rankiniams darbams (opens in new tab) ir kaip patikrinti, ar automatizacija atsipirks (opens in new tab). Šis straipsnis yra kitas žingsnis: jūs jau nusprendėte, kad kažką reikia tvarkyti, ir dabar norite žinoti, kaip realiai atrodo pats projektas.

Ką AI diegimas reiškia praktikoje

Trys skirtingi dalykai vadinami tuo pačiu vardu.

Skirtumas svarbus, nes tik trečiajam reikia pasitikėjimo ribos, išimčių kelio ir žmogaus, kuris peržiūri tai, dėl ko sistema nebuvo tikra. Praleidus šiuos dalykus, gaunasi ne AI diegimas, o tyliai klystanti sistema.

Kaip suprasti, ar AI jums apskritai reikia

Filtras, kurį naudojame, yra išimčių dažnis: iš šimto realių atvejų kiek eina standartiniu keliu, o kiek reikalauja žmogaus sprendimo.

Procesą, kuriame dauguma atvejų panašūs, automatizuoti saugu, nes sistema paima didžiąją dalį, o žmogus lieka prie likučio. Procesą, kuriame beveik kiekvienas atvejis yra sprendimas, kol kas ne. Automatizavus jį per anksti, painiava tiesiog persikelia kitur ir pagreitėja.

Todėl sąskaitas dažniausiai siūlome kaip pirmą žingsnį, o klientų komunikaciją paprastai ne. Tą palyginimą išdėstėme straipsnyje kur automatizacija atsiperka greičiausiai (opens in new tab).

Jei išimčių dažnio dar nesate matavę, tai pirmas darbas, ir jokios programinės įrangos jam nereikia.

Septyni AI diegimo žingsniai

1. Proceso auditas

Prieš statant bet ką, dabartinis procesas surašomas taip, kaip jis realiai vyksta, o ne taip, kaip aprašytas tvarkoje. Iš kiek vietų ateina darbas. Kas prie jo prisiliečia. Kur jis laukia. Ką žmonės daro, ko niekas niekada neužrašė.

Šį žingsnį įmonės labiausiai nori praleisti, o būtent jis nulemia, ar veiks visa kita. Sistema, pastatyta ant to, kaip procesas turėtų vykti, lūžta susidūrusi su tuo, kaip jis vyksta.

2. Duomenų ir sistemų įvertinimas

Tada praktinis klausimas: ar duomenys apskritai yra ir ar prie jų galima prieiti. Kuriose sistemose jie guli, kokios būklės, ar tos sistemos turi API, ar iš jų kažką galima ištraukti tik eksportu.

Dauguma nemalonių staigmenų AI projektuose slypi būtent čia, ne modelyje.

3. Piloto pasirinkimas

Vienas procesas. Siauras, didelės apimties, žemo išimčių dažnio ir išmatuojamas. Piloto tikslas nėra įrodyti, kad AI apskritai veikia. Jo tikslas yra gauti skaičių jūsų pačių įmonėje, dėl kurio kitą, sunkesnį projektą bus lengviau patvirtinti.

Užsimoti plačiai šitame žingsnyje yra dažniausias būdas prarasti metus.

4. Integracija

Sistema prijungiama prie įrankių, kuriais žmonės jau naudojasi. Jei rezultatas atsiduria ten, kur niekas neužeina, niekas ja ir nesinaudos, kad ir kaip gerai veiktų modelis.

Vienas sprendimas, kurį verta priimti anksti: vengti šablonų kiekvienam atvejui ir taisyklių, kurias reikia prižiūrėti rankiniu būdu. Šablonais paremti sprendimai lūžta pirmą kartą, kai kažkas pasikeičia anksčiau grandinėje, o kažkas anksčiau grandinėje visada pasikeičia.

5. Žmogus grandinėje

Kiekvienai AI sistemai reikia pasitikėjimo ribos ir išimčių sąrašo. Viskas, dėl ko sistema nėra tikra, keliauja žmogui, o ne spėjama.

Užtikrintai klystanti sistema yra blogiau nei jokios, nes žmonės nustoja tikrinti. Tikslas nėra pašalinti žmogų. Tikslas yra, kad žmogus nebebūtų paieškos funkcija: jis mato tas kelias išimtis, o ne du šimtus tvarkingų atvejų su keliomis problemomis kažkur viduje.

6. Matavimas

Prieš pradedant susitariama, koks skaičius turi pajudėti: sugaištas laikas, vienam žmogui tenkanti apimtis, klaidų dažnis, programinės įrangos išlaidos. Po to jis patikrinamas. Diegimas, kuris paleistas, bet nepajudino nė vieno skaičiaus, nėra baigtas.

7. Plėtra

Tik tada, kai pirmas procesas laikosi, einama toliau: didesnė apimtis, daugiau kraštinių atvejų, tada kitas procesas. Kiekvienas sekantis lengvesnis, nes integracijos darbas ir pasitikėjimas jau yra.

Kaip atrodo pirmi žingsniai su mumis

AI diagnostika (opens in new tab) užtrunka apie tris minutes ir apima šešias sritis: dokumentai ir sąskaitos, ataskaitos ir KPI, klientų komunikacija, vidinės operacijos, pardavimai, gamyba ir kainodara.

Jei ji parodo vietą, kurią verta apžiūrėti, toliau einantis auditas būna trijų gylių:

• Quick Look, penkios darbo dienos. Trumpas inžinieriaus žvilgsnis į vieną procesą.
• Full Audit, dvi ar trys savaitės. Struktūruota viso proceso peržiūra.
• Deep Dive, penkios ar šešios savaitės. Kritiniams procesams, kur klaidos realiai brangios.

Audito mokestis įskaičiuojamas į implementacijos projektą, tad įvertinimas nėra atskira išlaida, jei darbas juda toliau.

Kaip tai atrodė praktikoje

Iš mūsų pačių sistemų ir klientų projektų:

• Sąskaitų apdorojimas: 40% mažiau laiko rankiniam darbui, 10 kartų daugiau sąskaitų vienam žmogui, 95% tikslumas sutikrinant su banko mokėjimais, 30% mažesnės programinės įrangos išlaidos. Visą statybos istoriją aprašėme straipsnyje kaip sukūrėme savo AI sąskaitų automatizaciją (opens in new tab).
• Pardavimų pasiūlymai: pasiūlymo parengimas nuo trijų keturių valandų iki 30-60 minučių, su vienoda kainodara ir struktūra.
• Ataskaitos ir KPI: tris kartus greitesnė prieiga prie verslo įžvalgų, 30% mažesnės viršvalandžių sąnaudos.
• Gamyba: 15% daugiau gamybos apimties, 35% mažiau dispatch laiko, ir trys valandos per dieną, grąžintos gamybos vadovui.

Visuose juose modelis tas pats. Nė vienas nebuvo bendrojo intelekto uždavinys. Tai buvo struktūruotas darbas, kurį žmogus darė rankiniu būdu, nes sistemos tarpusavyje neturėjo kaip susikalbėti.

Kada AI diegimo nereikia

Kartais sąžiningas atsakymas yra, kad procesą reikia sutvarkyti, o ne automatizuoti.

Jei niekas negali pasakyti, kas ką tvirtina, automatizavus eigą ta pati painiava tiesiog vyks greičiau. Jei apimtis maža, paruošimas kainuos daugiau nei darbas, kurį jis pakeičia. Jei procesas keičiasi kas ketvirtį, nes verslas dar ieško savo formos, viskas, kas pastatyta dabar, bus perstatyta.

Ir nemažai atvejų standartinis įrankis yra teisingas atsakymas, o teisingas patarimas yra jį nusipirkti, o ne statyti savo.

Tą verčiau pasakome pradžioje nei po pusės metų.

Nuo ko pradėti

Nereikia iš anksto žinoti, kokios sistemos jums reikia. Reikia žinoti, kur rankinis darbas realiai kainuoja daugiausiai ir ar ta sritis yra protingas pirmas projektas.

Tai užtrunka apie tris minutes su nemokama AI diagnostika (opens in new tab). Ji peržiūri šešias verslo sritis, ne vieną, ir pasako net tada, kai atsakymas yra, kad automatizuoti kol kas nieko nereikia.

Jei norite iš pradžių tiesiog pasikonsultuoti, susisiekite (opens in new tab).