Zanim kupisz kolejne narzędzie AI, uporządkuj proces - bo technologia nie naprawi chaosu 

Jeśli zautomatyzujesz bałagan, dostaniesz po prostu szybciej generowany bałagan - to zdanie brzmi jak oczywistość, ale właśnie ten błąd stoi za większością nieudanych wdrożeń AI i automatyzacji w firmach. Zanim kupisz kolejne narzędzie obiecujące cud, warto poświęcić kilka godzin na uporządkowanie samego procesu, który chcesz usprawnić - skrócenie ścieżki z dziesięciu kroków do dwóch daje więcej wartości niż napisanie choćby najlepszego skryptu na tę dziesięciokrokową, chaotyczną wersję.

Dlaczego automatyzacja chaosu daje szybszy chaos, nie porządek?

Technologia nie ma zdolności rozpoznawania, że dany proces jest źle zaprojektowany - wykonuje dokładnie to, co jej każesz, tylko szybciej i w większej skali. Jeśli proces opiera się dziś na nieformalnych obejściach, wiedzy kilku konkretnych osób i wyjątkach ustalanych na bieżąco, automatyzacja nie usunie tych problemów, tylko je zakonserwuje w formie, która działa jeszcze szybciej i jest jeszcze trudniejsza do zmiany później.

Zasada, którą warto zapamiętać, brzmi: "process first, tech second" - technologia ma wspierać już uporządkowane działanie, a nie być traktowana jako lekarstwo na chaos, który nikt wcześniej nie chciał rozwiązać ręcznie.

Ile projektów automatyzacji kończy się porażką i dlaczego?

Według raportu EY i Microsoft, aż 40 procent projektów automatyzacji procesów robotycznych (RPA) kończy się niepowodzeniem. Trzy najczęstsze przyczyny takich porażek to: prowadzenie projektu przez dział IT zamiast przez ludzi znających proces od środka, wybór niewłaściwego procesu do automatyzacji na samym początku, oraz traktowanie automatyzacji jako serii oddzielnych, niepowiązanych działań zamiast spójnej całości.

Te statystyki pokazują coś ważnego: sam wybór narzędzia rzadko decyduje o sukcesie wdrożenia. O wiele częściej o porażce przesądza to, co działo się (albo czego zabrakło) na długo przed pierwszym kliknięciem w interfejsie nowego oprogramowania.

Jak sprawdzić, czy proces w ogóle nadaje się do automatyzacji?

Prosty test składa się z czterech pytań: czy zadanie wykonywane jest wielokrotnie w tygodniu lub codziennie, czy da się je opisać jasną regułą typu "jeśli X, to Y", czy wymaga wysokiej dokładności, i czy potrzebne dane są już w formie cyfrowej. Jeśli odpowiedź na większość z tych pytań brzmi "nie", automatyzacja prawdopodobnie nie opłaci się - koszt zaprojektowania rozwiązania przewyższy oszczędności, zwłaszcza przy zadaniach wykonywanych rzadko albo za każdym razem nieco inaczej.

Ciekawym paradoksem jest to, że najbardziej uciążliwy, najbardziej znienawidzony przez zespół proces rzadko nadaje się do automatyzacji jako pierwszy - właśnie dlatego, że jego dokuczliwość wynika najczęściej ze złożoności i wyjątków, a nie z prostej powtarzalności. Lepszym kandydatem na start bywa proces o średniej złożoności, dobrze poznany i stabilny, o czym pisałem szerzej przy okazji pytania, które procesy w firmie warto zautomatyzować jako pierwsze.

Jak wygląda porządkowanie procesu krok po kroku?

Pierwszy krok to inwentaryzacja i mapowanie - zdefiniowanie początku i końca procesu, wypisanie wszystkich etapów w kolejności chronologicznej, wraz z osobami odpowiedzialnymi i narzędziami użytymi na każdym z nich. Warto zrobić to zespołowo, angażując ludzi z różnych działów, którzy faktycznie stykają się z procesem na co dzień, a nie tylko osobę zarządzającą nim na papierze.

Drugi krok to eliminacja zbędnych działań - nadmiarowych zatwierdzeń, powielania tych samych dokumentów w różnych miejscach, spotkań, które niczego nie zmieniają w przebiegu procesu. Trzeci krok to przypisanie konkretnego właściciela do procesu oraz ustalenie prostych mierników, po których będzie widać, czy dany etap w ogóle działa sprawnie. Dopiero po tych trzech krokach ma sens przechodzenie do wyboru konkretnego narzędzia technicznego.

Dlaczego "znany" proces często nie istnieje w rzeczywistości?

Rzeczywisty przebieg procesu regularnie różni się od tego, co jest opisane w dokumentacji firmowej - w praktyce dochodzą arkusze Excela prowadzone prywatnie przez jedną osobę, maile z wyjątkami ustalanymi na bieżąco, telefoniczne pytania do kogoś, kto "zawsze wie, jak to zrobić inaczej". Właśnie dlatego mapowanie procesu nie powinno polegać na przepisaniu istniejącej instrukcji, tylko na rozmowie z ludźmi, którzy faktycznie go wykonują, i porównaniu tego, co mówią, z tym, co jest gdzieś zapisane.

Najważniejsze pytania na tym etapie brzmią: jak ten proces wygląda naprawdę, gdzie pojawia się ręczna praca poza systemami, i co konkretnie zmieni się, jeśli ją usuniemy. Odpowiedzi na te pytania często ujawniają więcej problemów niż sama automatyzacja miałaby kiedykolwiek rozwiązać.

Kiedy automatyzacja się nie opłaca, nawet jeśli technicznie jest możliwa?

Trzy sytuacje niemal zawsze oznaczają, że automatyzacja nie ma dziś sensu ekonomicznego: niska powtarzalność zadania (raz na kwartał albo rzadziej), brak stabilności samego przepływu pracy (proces zmienia się za każdym razem), oraz brak wystarczających danych, żeby w ogóle zmierzyć, czy coś się poprawiło po wdrożeniu. W każdym z tych przypadków koszt zaprojektowania i utrzymania automatyzacji przewyższy realne oszczędności czasu.

Zanim podejmiesz decyzję o zakupie narzędzia, warto policzyć ten rachunek uczciwie, zamiast kierować się wyłącznie entuzjazmem związanym z nową technologią - dokładnie ten sposób liczenia opisywałem przy okazji pytania, jak policzyć, czy automatyzacja się opłaca.

Jakie pytania zadać sobie przed zakupem narzędzia AI?

Dobra ocena gotowości firmy na automatyzację obejmuje pytania z pięciu obszarów: samego procesu i jego powtarzalności, dostępnych danych i uzasadnienia biznesowego, warunków technicznych i infrastruktury, zaangażowania ludzi odpowiedzialnych za utrzymanie rozwiązania, oraz organizacji samego projektu wdrożeniowego. Jeśli na większość tych pytań nie potrafisz odpowiedzieć konkretnie i z danymi w ręku, to sygnał, że narzędzie poczeka, a najpierw potrzebna jest dalsza praca nad samym procesem.

Warto też z góry rozstrzygnąć, czy dany problem w ogóle wymaga sztucznej inteligencji, czy wystarczy prostsza, deterministyczna automatyzacja - te dwa podejścia rozwiązują różne rodzaje problemów, co szczegółowo rozkładałem przy okazji pytania, automatyzacja czy AI - różnice, które musisz znać przed pierwszym projektem.

Co zrobić zamiast automatyzacji, gdy proces jest jeszcze zbyt chaotyczny?

Najlepszą inwestycją na tym etapie jest ręczna optymalizacja samego workflow, zanim jakiekolwiek narzędzie w ogóle wejdzie do gry - uproszczenie ścieżki, usunięcie zbędnych kroków, ustandaryzowanie sposobu wykonywania zadania niezależnie od tego, kto akurat je realizuje. Dopiero taki, uporządkowany proces warto rozważać do automatyzacji - a wtedy zwykle okazuje się, że jest ona prostsza i tańsza, niż wydawało się na początku, bo znika większość wyjątków, które wcześniej komplikowałyby projekt.

Jeśli w firmie działa już kilka pojedynczych, uporządkowanych automatyzacji i pojawia się pokusa połączenia ich w jeden, większy przepływ, ten sam wymóg wcześniejszego porządku obowiązuje w jeszcze większym stopniu - pisałem o tym przy okazji pytania, kiedy warto połączyć wszystkie systemy w firmie w jeden przepływ.

Od czego zacząć porządkowanie własnych procesów?

Zamiast szukać kolejnego narzędzia AI, usiądź na godzinę i zrób mapę procesów w firmie - to najprostszy sposób, żeby zobaczyć, które z nich są już dziś na tyle uporządkowane, że automatyzacja faktycznie coś usprawni, a które wymagają najpierw zwykłego, ręcznego posprzątania. Ta jedna godzina pracy zwykle oszczędza znacznie więcej czasu niż wdrożenie narzędzia, które i tak trzeba będzie później przebudować, gdy okaże się, że automatyzowało tylko bałagan.