Kiedy rozmawiam z CEO czy dyrektorami sprzedaży o wdrożeniach AI, raczej rzadko brakuje im pomysłów. Zwykle jest odwrotnie. Ktoś chce automatyzować tworzenie ofert. Ktoś inny obsługę klienta. Pojawia się pomysł na chatbota, prognozowanie sprzedaży albo asystenta dla handlowców. Problem nie polega więc na tym, co można zrobić. Problem brzmi:
Od czego zacząć, żeby pierwsze wdrożenie dało realny efekt, a nie kolejne demo?
Najlepszy pierwszy proces nie musi być najbardziej ambitny
Podczas pierwszych, bezpłatnych konsultacji widzę pokusę, żeby na start wybrać coś dużego. System, który obsłuży cały proces sprzedaży. Agent, który sam odpowiada klientom. Rozwiązanie łączące CRM, ERP, pocztę i magazyn.
Taki projekt wygląda dobrze na prezentacji dla zarządu. Ma tylko jedną wadę: jeśli coś nie zadziała, trudno ustalić dlaczego. Winne mogą być dane, integracje, proces, ludzie, narzędzie albo… oczekiwania.
Dlatego pierwszy projekt powinien być prostszy. Nie banalny. Prostszy. Na tyle ważny, żeby wynik miał znaczenie, ale na tyle ograniczony, żeby można było go szybko sprawdzić.
Cztery cechy dobrego pierwszego procesu
Najczęściej szukamy procesu, który spełnia cztery warunki.
A. Często się powtarza. Im częściej zadanie wraca, tym szybciej pojawia się efekt. 30 minut oszczędności przy zadaniu wykonywanym kilka razy w roku niewiele zmienia. Te same 30 minut przy stu czy dwustu operacjach miesięcznie zaczyna mieć realną wartość.
B. Zabiera dużo czasu. Dobry kandydat to proces, przy którym ludzie regularnie:
- przepisują dane,
- szukają informacji,
- porządkują dokumenty,
- przygotowują podobne odpowiedzi,
- wykonują te same kroki.
Nie zawsze chodzi o trudną pracę. To często praca prosta, ale wykonywana w dużej skali.
C. Działa na danych cyfrowych. AI potrzebuje materiału. Mogą to być maile, formularze, dokumenty, dane z CRM-u, tickety albo transkrypcje rozmów.
Nie muszą być idealnie uporządkowane, ale muszą być dostępne i możliwe do zweryfikowania.
D. Wynik może sprawdzić człowiek. Na początku nie szukałbym procesu, w którym AI ma działać bez nadzoru. Bezpieczniejszy jest model “AI przygotowuje - człowiek zatwierdza”. To pozwala szybciej testować rozwiązanie i ogranicza koszty błędów.
A teraz prosty przykład. Załóżmy, że firma usługowa, niech będzie Drukarnia Kowalski Sp. z o.o. dostaje kilkaset zapytań miesięcznie. Dzisiaj ktoś:
- czyta wiadomość,
- sprawdza dane firmy,
- ocenia, czy lead pasuje,
- wybiera handlowca,
- przepisuje informacje do CRM-u.
To bardzo dobry kandydat na pierwszy proces. Dlaczego?
Bo zadanie powtarza się. Nasza drukarnia otrzymuje co chwilę takie zapytania, po kilkanaście dziennie. Dane są cyfrowe - mamy maile czy wiadomości z formularzy, które łatwo pobrać i przetworzyć. Reguły są w miarę jasne - prosty, ułożony proces. Pewnie jeszcze nie mamy jednolitych kryteriów wyboru leada, ale to ustalimy przed wdrożeniem. No i mamy człowieka w tym procesie, który może łatwo sprawdzić wynik.
AI może pomóc sklasyfikować zapytanie (na podstawie jasnych kryteriów), wyciągnąć potrzebne dane i zaproponować przypisanie do handlowca. Nie podejmuje finalnej decyzji. Przygotowuje materiał do zatwierdzenia.
Co więcej - efekt tego procesu, czy też tej automatyzacji - da się łatwo zmierzyć: mamy czas obsługi, kompletność danych i liczbę błędnych przypisań.
I właśnie o to chodzi w pierwszym wdrożeniu. Nie o wielką transformację a o sprawdzenie, czy technologia daje wartość w prawdziwej pracy.
Czego nie wybierałbym na początek
Nie zaczynałbym od procesu, który ma bardzo dużo wyjątków. W naszej Drukarni to może być wycena. Nasza przykładowa drukarnia drukuje opakowania, gdzie mamy różne materiały, różne gramatury, gdzie trzeba dobrać odpowiednią farbę do materiału a na koniec jeszcze jakieś uszlachetnienie.
Kolejny proces, którego nie ruszałbym na początek to taki, który jest krytyczny prawnie albo finansowo, np. podejmowanie decyzji, czy uznać reklamację.
Jest tez wiele procesów, które zależą od wiedzy jednej osoby lub - nie ma możliwości zmierzenia jego efektów.
To nie znaczy, że takich procesów nie warto kiedyś usprawnić. Po prostu nie są dobrym pierwszym testem. Pierwsze wdrożenie powinno budować zaufanie do AI, a nie od razu sprawdzać granice cierpliwości zespołu i właścicieli.
Jedna zasada, którą warto zapamiętać
Jeśli miałbym zamknąć wybór pierwszego procesu w jednym zdaniu, powiedziałbym:
Wybierz zadanie, które często się powtarza, zabiera ludziom dużo czasu, działa na dostępnych danych i pozwala łatwo sprawdzić wynik.
To zwykle lepszy początek niż najbardziej efektowny pomysł z listy.
Co zrobić, gdy kandydatów jest kilka?
Wtedy warto porównać je według tych samych kryteriów: potencjalny wpływ na firmę i jej wyniki, koszt wdrożenia czy dostępność danych. Najczęściej wygrywa nie projekt największy, tylko ten, który daje najlepszy stosunek efektu do wysiłku. I właśnie od niego warto zacząć.
Autor
Wojtek Kibitlewski
Projektuję automatyzacje procesów biznesowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Pomagam wdrożyć je w Twojej firmie.
