Окупаемость инвестиций в автоматизацию искусственного интеллекта без ажиотажа: устранение препятствий для измерения показателей
Окупаемость инвестиций в автоматизацию ИИ не должна начинаться с эталонного теста модели. Все должно начинаться с базовой линии рабочего процесса.
Если компания не может описать, сколько разногласий существовало до автоматизации, ей будет сложно доказать, что ИИ сделал что-то лучше.
Начните с текущей стоимости трения
Прежде чем добавлять агентов или автоматизацию, измерьте, сколько стоит текущий процесс с практической точки зрения:
- количество ручных шагов
- количество задействованных инструментов
- среднее время на одно дело
- переработка, вызванная недостающей информацией
- время ожидания между передачами
- ошибки, вызванные копипастом
- решения задерживаются из-за разрозненности к��нтекста
Это базовый уровень. Без этого рентабельность инвестиций становится историей, а не доказательством.
Измерьте сэкономленное время, но не только время
Сэкономленное время полезно, но это еще не вся картина. Некоторая автоматизация создает ценность, улучшая согласованность, уменьшая количество ошибок или упрощая принятие решений.
Хорошая система показателей автоматизации ИИ может включать в себя:
- экономия минут на каждый случай
- меньше переключений контекста
- меньше повторяющихся вопросов
- более короткое время ответа
- лучшее качество первого прохода
- более четкое право собственности
- меньшее количество предотвратимых эскалаций
Цель не в том, чтобы сказать: «ИИ в этом задействован». Цель — показать, что работа стала легче, быстрее и надежнее.
Ищите узкие места в повторении и структуре
Лучшие ранние кандидаты — это не самые сложные процессы. У них достаточно повторений, чтобы учиться, и достаточно структуры, чтобы контролировать.
Хорошие знаки:
- подобные запросы приходят каждую неделю
- люди неоднократно собирают одну и ту же информацию
- решения зависят от сравнения известных месторождений
- документы нуждаются в обобщении или проверке
- команды копируют данные между системами
- люди ждут контекста, прежде чем действовать
Плохие знаки:
- процесс не определен
- результат никому не принадлежит
- исключения встречаются чаще, чем обычный путь
- слишком велик риск неправильного действия
- источник данных ненадежен
Держите людей рядом с дорогостоящими решениями
Самый быстрый способ разрушить доверие — автоматизировать решение, которое должно было быть пересмотрено. Автоматизация ИИ должна в первую очередь устранить подготовительную работу, а не ответственность.
Практическая первая версия часто выглядит так:
- собрать контекст
- классифицировать запрос
- подготовить рекомендацию
- объясните причину
- просить человеческого одобрения
- запишите, что произошло
Это все еще автоматизация. Он просто уважает риск.
Объектив IliciLabs
IliciLabs рассматривает автоматизацию как проектирование продукта: найдите противоречия, сформируйте целенаправленный рабочий процесс, протестируйте его в реальности и только затем добавь��е больше автономии.
Это самый безопасный путь и для компаний. Прежде чем заявлять о трансформации, измерьте устраненное трение.