Vai automatizācija paātrina darbu vai tikai kļūdas?

Pārdošanas vadītāji katru nedēļu pārskatīja atskaites: cik klientu apmeklēti, kādi ir rezultāti un kur katrs pārdevējs bijis. Skaitļi izskatījās pārliecinoši. Realitāte bija cita. Pārdevēji plānoja maršrutus savās piezīmēs un dienas beigās iesniedza atskaites - viens pa e-pastu, cits Excel failā, vēl kāds citā formātā. Neviens no šiem datiem nebija sasaistīts ar ERP sistēmu, tāpēc nebija iespējams droši pārbaudīt, vai vizīte patiešām bija notikusi. Vadītāji zināja, ko pārdevēji bija ziņojuši. Viņi nezināja, kas patiesībā bija noticis. Atskaites nebija nepareizas. Tās vienkārši nebija pilnīgas.

RPA, AI aģentus un process mining bieži apvieno zem viena jēdziena - hiperautomatizācija. Taču aiz šī termina slēpjas daudz vienkāršāks jautājums: Kad process kļūst ātrāks, kas īsti tiek paātrināts - darbs vai kļūda, kas tajā jau bija paslēpusies?

Kāpēc ātrums un precizitāte nav viens un tas pats?

Cilvēks, ievadot datus vai plānojot maršrutu, ik pa laikam apstājas. Kaut kas šķiet neparasts, tāpēc viņš vēlreiz pārdomā, pirms turpināt. Bieži vien tieši šis īsais brīdis ir vienīgā vieta procesā, kur kļūda tiek pamanīta, pirms tā nonāk tālāk.

Automatizācija neapstājas. Tā izpilda norādījumus tieši tā, kā to nosaka dati - katru reizi un bez izņēmumiem. Tā nerada jaunas kļūdas. Tā vienkārši novērš vienu no pēdējām iespējām pamanīt tās, kas procesā jau pastāv.

Ko atklāj atšķirība starp atskaiti un realitāti?

Tieši šo problēmu pārdošanas komanda no raksta sākuma arī atrisināja. Risinājums salīdzināja to, ko pārdevējs bija norādījis atskaitē, ar to, ko patiesībā rādīja ERP sistēma un automašīnas GPS dati. Vizīte, kas bija atzīmēta atskaitē, bet nekad nebija notikusi, vai maršruts, kas uz papīra izskatījās efektīvs, bet reālajā satiksmē radīja liekus kilometrus, vairs netika atklāts tikai pēc vairākām nedēļām revīzijā. Šīs novirzes kļuva redzamas uzreiz.

Tas pats princips attiecas ne tikai uz pārdošanu. Process mining salīdzina to, kā process ir aprakstīts, ar to, ko uzņēmuma sistēmas patiesībā reģistrē. Atšķirības bieži atklāj pieņēmumus, kas laika gaitā kļuvuši par ikdienas darba sastāvdaļu, pašiem darbiniekiem to pat nepamanot. Saskaņā ar EY un Gartner datiem aptuveni puse sākotnējo RPA projektu nekad nepārsniedz pilotprojekta posmu. Iemesls reti ir pati tehnoloģija. Daudz biežāk uzņēmumi automatizē procesu, pirms pārliecinās, ka tas patiešām darbojas tā, kā viņi pieņem.

Kas mainās, kad lēmumus sāk pieņemt AI aģenti?

Atšķirībā no iepriekš definēta skripta AI aģents spēj novērtēt situāciju un patstāvīgi pieņemt nelielus lēmumus - kuru maršrutu izvēlēties, kurai piegādei piešķirt prioritāti vai kuru pieprasījumu apstrādāt vispirms. Tieši šī elastība padara AI aģentus tik vērtīgus. Tomēr arī tie pilnībā ir atkarīgi no datu kvalitātes. Ja datos jau ir nepamanīts modelis vai kļūdains pieņēmums, AI aģents to piemēros konsekventi un mašīnas ātrumā - nevis reizēm, kā tas varētu notikt aizņemtam darbiniekam.

Tieši tāpēc Gartner prognozē, ka līdz 2027. gada beigām vairāk nekā 40% AI aģentu projektu tiks pārtraukti. Problēma reti ir pati tehnoloģija. Daudz biežāk tā ir atšķirība starp to, kā uzņēmums domā, ka process darbojas, un to, kā tas darbojas patiesībā.

Kā izskatās secība, kas patiešām atrisina problēmu?

Pārdošanas komandas piemērā secība bija vienkārša: Vispirms redzamība. Pēc tam optimizācija.

Risinājums katru dienu ieguva aktuālos klientu datus no ERP sistēmas un palīdzēja pārdevējiem plānot nākamās dienas vizītes, balstoties uz aktuālu informāciju, nevis atmiņu. Katra vizīte un tās rezultāts tika automātiski salīdzināts ar GPS datiem. Tikai pēc tam, kad process kļuva pilnībā redzams, AI palīdzēja optimizēt pašus maršrutus. Pirmo reizi vadītāji redzēja to, kas patiesībā notiek pie klientiem, nevis tikai to, kas bija ierakstīts atskaitē.

Tātad - vai automatizācija paātrina darbu vai tikai kļūdas?

Atbilde pilnībā ir atkarīga no tā, kas procesā jau pastāv. Automatizācija pati neizlemj, ko uzlabot. Tā tikai palielina esošā procesa mērogu.

• Ja process ir pārbaudīts, konsekvents un labi saprotams, RPA un AI aģenti paātrina kvalitatīvu darbu.
• Ja process slēpj nepamanītus pieņēmumus vai kļūdas, tie tikpat efektīvi paātrinās arī tās.

Tieši tāpēc svarīgākā automatizācijas projekta daļa notiek vēl pirms tiek automatizēta pirmā darbplūsma. Pirms sākat nākamo automatizācijas iniciatīvu, uzdodiet sev vienu jautājumu:

Vai jūs zināt, kas procesā patiesībā notiek, vai arī redzat tikai atskaiti par to?