Kiedy AI nie jest potrzebne. Czasem wystarczy lepszy proces

Magazyn pokazuje stan, którego nie ma na regale, i pierwsza myśl brzmi: potrzebujemy nowego systemu, najlepiej z AI. Zanim cokolwiek kupicie, sprawdźcie, czego naprawdę brakuje. Problem da się rozwiązać na trzech poziomach: porządkiem w procesie, zwykłą automatyzacją według stałych reguł albo AI. AI ma sens dopiero tam, gdzie dane przychodzą nieuporządkowane: w różnych formatach, opisane przez każdego po swojemu. A czasem uczciwy wniosek brzmi: w tym miejscu nie warto nic zmieniać.

Najmniejsza zmiana, która rozwiązuje problem

Akademia AI uczy metody atom AI: bierzemy jeden proces, szukamy najmniejszej skutecznej zmiany i sprawdzamy jej mierzalny efekt. Metoda ma pięć kroków: problem → ocena korzyści, kosztów i ryzyk → wybór najmniejszej skutecznej zmiany → pilotaż → wniosek.

Najważniejsze słowo jest w trzecim kroku: najmniejsza. Nie najnowocześniejsza i nie ta, o której wszyscy mówią. Jeśli problem znika po tym, jak ustalicie, kto co wpisuje i gdzie, to właśnie ta zmiana jest najmniejsza. Wtedy AI nie jest potrzebne i nie ma powodu udawać, że jest.

Dlatego wynik oceny bywa różny. Czasem wystarczy lepszy proces albo zwykła automatyzacja, bez AI. Czasem wychodzi, że nie warto. To też jest dobry wynik, bo firma nie wydaje pieniędzy na rozwiązanie problemu, którego nie ma.

Trzy poziomy rozwiązania

Porządek w procesie. Ustalacie, kto co robi, w jakiej kolejności i gdzie to zapisuje. Jedno miejsce na dane zamiast trzech, jedna wersja zamiast kilku. Bywa, że wystarczy do tego system, który firma już ma, tylko używany konsekwentnie.

Zwykła automatyzacja. Proces jest opisany, a dane przychodzą zawsze w tej samej formie. Wtedy system może działać według stałych reguł: jeśli stało się to, zrób tamto. Zakłada zlecenie, przelicza materiał, wysyła powiadomienie. Do tego nie potrzeba AI. Potrzeba dobrze opisanego procesu.

AI. Dane przychodzą w formie, której nie da się z góry opisać regułami. Zamówienia w treści maila, w Excelu, w Wordzie, w PDF i jako skany. Klient nie podaje numeru z katalogu, tylko pisze własnymi słowami. Tu reguły nie nadążą, bo wariantów jest za dużo. AI czyta takie dane i przygotowuje wynik, a człowiek go sprawdza i zatwierdza.

Trzy poziomy rozwiązania: kto wykonuje pracę

Porządek w procesie

1. CzłowiekUstala, kto co robi
2. CzłowiekZapisuje dane w jednym miejscu

Zwykła automatyzacja

1. SystemDziała według stałych reguł
2. SystemZakłada zlecenie, przelicza materiał

AI

1. SystemCzyta dane w różnych formatach
2. SystemPrzygotowuje wynik
3. CzłowiekSprawdza i zatwierdza

Te poziomy stoją jeden na drugim. Automatyzacja potrzebuje uporządkowanego procesu, a AI potrzebuje miejsca, do którego może wpisać to, co przeczytało. Jeśli w danych panuje bałagan, żadne narzędzie go za firmę nie uporządkuje.

Po czym poznać, którego poziomu potrzebujecie

Wystarczą trzy pytania.

Czy umiecie opisać zadanie jak instrukcję dla nowego pracownika? Najlepiej na jednej kartce. Jeśli nie, bo każdy robi to po swojemu, zacznijcie od porządku. To jeden z trzech warunków, o których Leaware, partner wdrożeniowy Akademii, mówił na spotkaniu w Lewiatanie Łódź 17 września. Dwa pozostałe to ktoś w zarządzie, komu zależy i kto usuwa blokady, oraz gotowość na kilka rund poprawek.

Czy dane przychodzą zawsze w tej samej formie? Jeśli tak, wystarczą reguły. Jeśli przychodzą w różnych formatach i każdy opisuje je inaczej, AI może pomóc.

Gdzie właściwie powstaje błąd? Jeśli w tym, że ktoś czegoś nie zapisał albo zapisał w złym miejscu, nowe narzędzie tego nie naprawi. Naprawi to zmiana w procesie, czasem bardzo drobna.

Przykład: dwie zmiany u producenta, bez AI

Weźmy magazyn z pierwszego zdania. U producenta z własnym sklepem internetowym jeden magazyn obsługiwał dwie spółki. Na ponad 3 500 pozycjach stany w systemie były ujemne. Nie było wiadomo, ile towaru należy do której spółki ani gdzie na hali leży półprodukt.

Zmiana była prosta. Każda rzecz dostała w systemie miejsce składowania, w sumie 30 miejsc, widocznych na stanowisku pracy. Inwentaryzację robi się miejscami, a nie całą halą naraz. Stan w systemie zaczyna odpowiadać temu, co leży na półce, a efekt jest wciąż mierzony. W opisie tego wdrożenia stoi wprost: to nie była praca dla AI, tylko porządek w danych. Bez niego żadna dalsza automatyzacja nie miałaby na czym stanąć (cała historia).

Drugi przykład, również u producenta z własnym sklepem internetowym, pokazuje poziom zwykłej automatyzacji. Operator maszyny dorzucał kilka sztuk z resztki arkusza, żeby nie marnować materiału. Rozsądnie, tylko że system o tym nie wiedział: nie było zlecenia, zużycia materiału ani czasu pracy. Na stanowisku pojawił się przycisk „Dorzutka”. Operator wybiera, co dorobił i ile, a system sam zakłada i zamyka zlecenie, zdejmuje materiał według normy i zapisuje czas. Dorobione sztuki są w stanach, a materiał się zgadza; efekt też jest jeszcze mierzony (cała historia).

W tej drugiej zmianie najtrudniejsze nie było narzędzie. Chodziło o to, żeby nie zmieniać dobrego nawyku ludzi, tylko go zapisać, i to tak, żeby zapisanie zajęło mniej czasu niż jego pominięcie.

Dla porównania: u producenta z branży budowlanej, gdzie mniej więcej co trzeci klient zamawia własnymi słowami, a jeden taki opis potrafi pasować do stu pozycji w katalogu, reguły nie wystarczyły. Tam AI czyta zamówienia, a każde z nich zatwierdza człowiek (cała historia).

Kiedy uczciwa odpowiedź brzmi „nie warto”

„Kupiliśmy narzędzie i nikt go nie używa.” Taka sytuacja nie musi oznaczać złego narzędzia. Może oznaczać zły powód zakupu. Na spotkaniu 17 września Leaware pokazało cztery błędy, przed którymi warto się ustrzec. Dwa z nich dotyczą właśnie tego: nie wdrażaj, bo konkurencja coś ma, i nie kupuj narzędzia bez właściciela procesu, czyli osoby, która za ten proces odpowiada.

Nie warto też zaczynać od procesu, który zajmuje kilka godzin w miesiącu, nawet jeśli irytuje. Ile kosztuje dany proces, da się policzyć na jednym zebraniu (jak policzyć koszt ręcznej pracy). Jeśli wynik jest niski, lepiej poprawić proces ręcznie albo poszukać innego. Więcej o tym, kiedy skala uzasadnia zmianę, piszemy w tekście czy automatyzacja opłaca się przy naszej skali.

„Nie warto” nie znaczy „nigdy”. Znaczy: nie tu, nie teraz albo nie tym sposobem. To decyzja, którą firma może zmienić, gdy zmienią się liczby.

Co zrobić w poniedziałek

1. Wybierz jeden proces, który boli, i opisz go na jednej kartce jak instrukcję dla nowego pracownika. Jeśli się nie da, bo każdy robi go inaczej, masz odpowiedź: najpierw porządek.
2. Sprawdź, w jakiej formie przychodzą dane. Zawsze ten sam formularz czy maile, skany i opisy własnymi słowami?
3. Znajdź miejsce, w którym powstaje błąd. Kto czego nie zapisał, gdzie dane się rozjeżdżają.
4. Policz cenę obecnego stanu: ile razy w miesiącu, ile minut, ile kosztuje godzina.
5. Wskaż osobę, która będzie właścicielem procesu. Bez niej nie kupuj żadnego narzędzia.

Po tych krokach łatwiej ocenić, który z trzech poziomów jest potrzebny. Żaden z nich nie wymaga budżetu.

Pytania i odpowiedzi

Czy porządek w procesie to nie jest po prostu „pracujcie staranniej”? Nie. Porządek to zmiana tego, jak proces jest ułożony, a nie apel do ludzi. Miejsce składowania widoczne na stanowisku albo przycisk, który zapisuje dorobione sztuki, działają, bo ułatwiają pracę, a nie dlatego, że ktoś się bardziej stara.

Jeśli zaczniemy od porządku, czy AI przestaje być potrzebne na zawsze? Nie. Porządek bywa pierwszym krokiem. Uporządkowany proces łatwiej potem zautomatyzować, a tam, gdzie dane są naprawdę nieuporządkowane, dołożyć AI.

Czy jak wdrożymy automatyzację, decyzje przejdą na system? O tym, ile kontroli zostaje przy człowieku, decyduje firma i może zmienić zdanie w obie strony. W firmie usługowej po kilku tygodniach zdjęto krok zatwierdzania. Firma leasingowa po trzech miesiącach poprosiła, żeby wysyłka do akceptacji znów wymagała kliknięcia człowieka (obie historie).

Jak sprawdzić, czy dostawca nie sprzedaje AI tam, gdzie wystarczą reguły? Zapytaj, co dokładnie robi AI w tym procesie i czy dałoby się to zapisać jako stałe reguły. Jeśli dane przychodzą zawsze w tej samej formie, reguły mogą wystarczyć.

Dalej

Jak wybrać proces, od którego warto zacząć, opisujemy w tekście jak wybrać pierwszy proces do automatyzacji. Jeśli chcesz sprawdzić, który poziom pasuje do procesu w Twojej firmie, umów przegląd potrzeb.