Trzy mity o AI w firmie: działa od razu, nie myli się, wejdzie na miejsce ludzi

AI w firmie nie działa od razu po podłączeniu, myli się, i to pewnym siebie tonem, a zamiast przejąć czyjś etat przejmuje pojedyncze zadania. Z tych trzech zdań wynika prosty plan: zacznij od jednego procesu, zostaw człowieka przy zatwierdzaniu wyników i oceniaj efekt po kwartale, nie po tygodniu. Kto zaczyna z takimi oczekiwaniami, rzadziej kończy z narzędziem, którego nikt nie używa.

Skąd biorą się rozczarowania

„Kupiliśmy narzędzie i nikt go nie używa.” Za takim zdaniem zwykle nie stoi złe narzędzie, tylko złe oczekiwania. Ktoś obiecał, że wystarczy podłączyć. Ktoś inny założył, że program się nie pomyli, więc nikt nie zaplanował sprawdzania. A zespół usłyszał tylko tyle, że „wchodzi AI”, i dopowiedział sobie resztę.

Na spotkaniu w Lewiatanie Łódź 17 września, tym samym, na którym ogłoszono Akademię AI, Leaware, partner wdrożeniowy Akademii, zebrał te oczekiwania w trzy mity. Każdy z nich brzmi rozsądnie. Każdy prowadzi do innego błędu. Omówmy je po kolei: co mówi mit, jak jest naprawdę i co z tego wynika dla firmy.

Mit pierwszy: działa od razu po podłączeniu

Co mówi mit. Kupujesz narzędzie, podłączasz do skrzynki albo do systemu i od jutra praca robi się sama.

Jak jest naprawdę. AI w firmie wymaga wdrożenia i dostrojenia. Na spotkaniu porównano to do nowego pracownika. Robi zadanie, człowiek sprawdza wynik i poprawia błędy, a z każdą poprawką system umie więcej. Poprawki i wiedza zostają w firmie. Nowego pracownika nie ocenia się po pierwszym dniu, tylko po trzecim miesiącu. Z AI jest tak samo.

Jak AI uczy się pracy w firmie

1. SystemRobi zadanie, np. przygotowuje zamówienie
2. CzłowiekSprawdza wynik
3. CzłowiekPoprawia błędy
4. SystemZ każdą poprawką umie więcej, a wiedza zostaje w firmie

Dobrze to widać na przykładzie producenta z branży budowlanej, który chciał przestać przepisywać zamówienia z maili. Samo czytanie maila okazało się najłatwiejsze. Potem po kolei wychodziły rzeczy, których nikt nie przewidział: słownik nazw potocznych, załączniki w każdym formacie, odsiew spamu, kolejka wyjątków dla człowieka. Każdy z tych kroków wyszedł dopiero w praktyce (jedna skrzynka zamówień, sześć kroków). Gdyby firma oczekiwała, że wszystko zadziała pierwszego dnia, zrezygnowałaby po tygodniu.

Co z tego wynika. Trzy rzeczy. Po pierwsze, zacznij od jednego procesu, a nie od wielkiego projektu dla całej firmy. Wielki projekt to według slajdu z tego spotkania 12–24 miesiące i efekt „kiedyś”. Mała zmiana to tygodnie i jeden proces naraz. Po drugie, przygotuj się na 2–3 poprawki. To jeden z trzech warunków sukcesu, obok kogoś w zarządzie, komu zależy, i procesu, który da się opisać. Po trzecie, nie oczekuj cudu w tydzień. Rozsądne oczekiwanie to mierzalny efekt w kwartał.

Tak działa metoda atom AI, czyli zmiana jednego procesu najmniejszym skutecznym krokiem, z efektem, który da się zmierzyć. Jeśli zadziała, wiesz, co rozwijać dalej. Jeśli nie, straciłeś niewiele i wiesz dlaczego.

Mit drugi: AI się nie myli

Co mówi mit. Program liczy i czyta bezbłędnie, więc to, co przygotuje, można od razu puścić dalej.

Jak jest naprawdę. AI się myli. Gorzej: myli się pewnym siebie tonem. Błędna odpowiedź wygląda tak samo porządnie jak poprawna. Nie ma zawahania, po którym człowiek by się zorientował. Dlatego ktoś musi sprawdzać, i to nie dla formalności.

U tego samego producenta każde zamówienie przygotowane przez system zatwierdza człowiek. Nie bez powodu. Mniej więcej co trzeci klient nie podaje numerów z katalogu, tylko pisze po swojemu, a jeden taki opis potrafi pasować do stu pozycji. W takim miejscu pomyłka jest łatwa, a wychodzi dopiero przy wysyłce. Pracownik, który zna klientów, wyłapuje ją od razu. Jego poprawka trafia do słownika nazw potocznych, który rośnie z każdą poprawką (cała historia).

Co z tego wynika. Na starcie człowiek zatwierdza każdy wynik. Kontrolę luzuje się dopiero wtedy, gdy statystyki pokażą, że można, a nie wtedy, gdy wszyscy mają już dość klikania. To oznacza też, że w planie wdrożenia musi być konkretna osoba, która sprawdza, i czas na to w jej tygodniu. Nie kupuj narzędzia, dopóki nie wiesz, kto będzie właścicielem procesu.

Mit trzeci: AI wejdzie na miejsce ludzi

Co mówi mit. Skoro program robi to, co robił pracownik, to pracownik przestaje być potrzebny. Ten mit działa w dwie strony. Jednych kusi, drugich straszy. Zespół, który w niego wierzy, zrobi wiele, żeby wdrożenie się nie udało.

Jak jest naprawdę. AI przejmuje pojedyncze zadania, nie etaty. Praca w biurze to wiele różnych czynności. Część z nich jest powtarzalna: przepisywanie, przeklejanie, zestawienia. Inne wymagają decyzji, znajomości klienta i rozstrzygania wyjątków. Automatyzacja zabiera pierwsze, a drugie zostają przy ludziach. U producenta z branży budowlanej pracownik nie przepisuje już zamówień, tylko sprawdza gotowe i zajmuje się wyjątkami. Jego wiedza o tym, co klient ma na myśli, nie straciła na wartości.

Na jednym ze slajdów z 17 września padło zdanie, które dobrze to streszcza: „AI eliminuje zadania, nie ludzi. Co firma zrobi z odzyskanym czasem — to decyzja zarządu.” Polskie firmy patrzą na to podobnie. Według Polskiego Instytutu Ekonomicznego firmy w Polsce sięgają po AI, żeby usprawnić zarządzanie i pracować wydajniej. Ograniczenie zatrudnienia nie jest ich motywacją.

Co z tego wynika. Zanim cokolwiek wdrożysz, zdecyduj w zarządzie, na co pójdzie odzyskany czas: więcej klientów przy tym samym zespole, krótszy czas realizacji, więcej pracy, za którą klient płaci. Potem powiedz to zespołowi wprost. Nie obiecuj, że nic się nie zmieni, bo się zmieni: mniej przepisywania, więcej sprawdzania. Ale ludzie powinni usłyszeć to od Ciebie, zanim dopowiedzą sobie najgorsze.

Trzy mity, jeden wspólny błąd

Wszystkie trzy mity mają to samo źródło: traktują AI jak gotowy produkt, który się kupuje i włącza. W praktyce to zmiana sposobu pracy w jednym procesie. Trzeba ją dostroić, ktoś musi ją sprawdzać, a ludzie muszą wiedzieć, po co jest. Z tego powodu dwie firmy z tym samym narzędziem mogą mieć zupełnie inne wyniki.

Uczciwie trzeba też dodać, że nie każdy proces tego wymaga. Czasem wystarczy uporządkować pracę albo zastosować zwykłą automatyzację, bez AI. A czasem lepiej niczego nie zmieniać.

Co zrobić w poniedziałek

1. Zapytaj zespół, które zadanie jest najbardziej powtarzalne i najbardziej znienawidzone. Ludzie zwykle wiedzą to od dawna.
2. Policz cenę obecnego stanu: ile godzin miesięcznie zajmuje to zadanie, razy koszt godziny. To punkt odniesienia, do którego porównasz efekt po kwartale.
3. Opisz zadanie na jednej kartce, jak instrukcję dla nowego pracownika. Jeśli się nie da, najpierw porządek, potem automatyzacja.
4. Wskaż osobę, która będzie sprawdzać wyniki, i kogoś w zarządzie, kto będzie usuwać blokady.
5. Ustal w zarządzie jednym zdaniem, co firma zrobi z odzyskanym czasem.

Nic z tego nie wymaga budżetu ani dostawcy.

Pytania i odpowiedzi

Skoro AI się myli, po co je w ogóle wdrażać? Bo sprawdzić gotowy wynik zwykle jest szybciej niż zrobić całą pracę od zera. Pracownik przestaje przepisywać, a zaczyna kontrolować i rozstrzygać wyjątki. Ile czasu to oszczędza, pokazuje dopiero rachunek dla konkretnego procesu.

Jak długo człowiek musi zatwierdzać każdy wynik? Tak długo, aż statystyki pokażą, że można to poluzować. O tym, ile kontroli zostaje przy człowieku, decyduje firma i może tę decyzję zmienić w obie strony.

Ile to kosztuje? To zależy od liczby procesów, od systemów, z którymi trzeba się połączyć, i od skali. Dlatego zaczyna się od jednego procesu: to najmniejsza sensowna inwestycja i najszybciej pokazuje, czy rachunek się zgadza.

Czy to wszystko dotyczy też mniejszej firmy? Tak. Warunki są te same: jeden proces, ktoś, kto go zna, i ktoś w zarządzie, komu zależy. Skala zmienia budżet, nie zasady.

Dalej

Jak takie zmiany wyglądały w prawdziwych firmach, razem z tym, co poszło trudniej, niż zakładano, opisujemy w Inspiracjach z wdrożeń. Jeśli chcesz o tym porozmawiać z innymi właścicielami firm, zajrzyj do kalendarza spotkań Akademii.