Олена Шрамко, засновниця Re:Brain()

Чи було у вас таке, що дзвонить телефон і вам кажуть: «Вам доставка квітів»? –  І ви такі: вау! А далі голос чомусь трохи дивно змінює наголоси в назві вулиці, і ви вже задумались, чи живете ви на АнтонОвича чи АнтоновичА.

Здавалося б, дуже очевидна оптимізація. І вона реально в правильному місці, під правильну задачу, ще й якісно зроблена, чудово оптимізує ресурси, як грошові, так і людські. Навіть якщо штучний інтелект іноді ще плутається в наголосах.

Є нюанс.

Те, що голосовий помічник став хорошим рішенням для служби доставки, зовсім не означає, що таке рішення буде добрим там, де великий розмір угоди, а кожен клієнт потребує для себе персонального менеджера. Там автоматизація першого контакту може не зекономити гроші, а, навпаки, коштувати компанії втраченої угоди. Достатньо згадати фінтех компанію Klarna зі Швеції: у лютому 2024 вона хвалилася, що AI може замінити 700 операторів і бере дві третини чатів. Згодом CEO визнав у Bloomberg, що чатботи дешевші за людей, але сервіс дають гірший. Компанія знову почала наймати людей, підсилюючи ними чат бота у складних запитах

І це стосується не лише голосових помічників і чат-ботів (хоча вони справді дуже корисні в типізованих задачах при добре описаних скриптах).

Популярна AI-автоматизація часто не те, що потрібно саме вашому бізнесу. Найпопулярніше, з чого зазвичай стартують, це чат-боти, пошук по базі знань, OCR-розпізнавання документів.

Усе це чудові інструменти, коли вони на своєму місці. Але як визначити, що і в якому випадку треба, і з чого почати?

Беріть чашку, ідіть до кавомашини і слухайте, на що найбільше жаліються ваші співробітники.

Можливо, саме там, у розмовах про соту однакову відповідь клієнту чи в стогонах про перенесення папірців між кабінетами, і лежать ваші ідеальні перші кандидати на автоматизацію.

Але поки що це лише кандидати.

Тож почули, взяли лінійку і пішли рахувати.

Лінійка 1. Вартість ручної роботи

Ctrl+C, Ctrl+V, це ж недовго, правда?

Але у великих документах це призводить до необхідності все перевіряти, око замилюється, помилки створюються. А якщо таких документів десятки чи сотні, то секунди перетворюються на години.

Тому моя перша лінійка проста: якщо автоматизація звільняє години роботи людини й окупається за три місяці, її точно варто робити.

Чому саме три місяці? Бо світ дуже швидко змінюється, а в Україні особливо. Quick wins мають бути швидкі та зрозумілі.

Але тут важливо одразу подумати про те, куди піде вивільнений час співробітника. Бо сам по собі вивільнений час ще не означає, що ви заробили гроші.

Можливо, коли ви навчите AI робити шаблонні пропозиції, то ваш сейлз-менеджер зможе знайти час на ще один дзвінок клієнту, а не на створення слайдів. А ваш аналітик перестане писати ручками VLOOKUP, за нього це зробить AI, і зможе подивитися на дані зі своїх супер-аналітичних здібностей, а не тільки зі здібності писати формули в Excel.

Бо іноді вигода не в тому, що людина виконуватиме менше роботи, а в тому, що вона нарешті зможе робити роботу, для якої її найняли.

А може, ваш співробітник просто не згорить морально й емоційно в полум’ях нескінченного копіпасту. Що іноді теж велика перемога.

Тож не забувайте рахувати не лише зекономлені години, а й те, що ці години можуть принести вашому бізнесу.

І ще маленьке зауваження: коли рахуєте вартість автоматизації, не забувайте про її підтримку, перевірку результатів та інші постійні витрати. Бо розробити систему та користуватися нею, це все ж таки різні статті витрат.

Лінійка 2. Ціна помилки

Якщо в інвойс вставити не той ЄДРПОУ або бухгалтер припише не те призначення платежу, то податковий інспектор буде щасливий, а ось ваш кешфлоу навряд.

Звісно, далеко не кожна така помилка автоматично призводить до штрафу. Але виправлення документів, затримки платежів, додаткові перевірки, а іноді й цілком реальні фінансові наслідки ніхто не скасовував.

Іноді одна помилка коштує більше, ніж сотні годин ручної роботи.

Тому навіть якщо ви не економите час і гроші напряму, а AI або автоматизація запобігають помилкам, це кандидати на автоматизацію.

Тут треба рахувати не лише вартість самої операції, а й вартість потенційної помилки, частоту таких помилок та можливість їх попередити.

І, до речі, не обов’язково всюди використовувати саме AI. Якщо перевірку реквізитів можна надійно зробити звичайною автоматизацією, чудово. 

Але найкраще працює не «або-або», а коли AI і людина працюють разом. 

Добре налаштований AI (із чіткими правилами й перевірками) відловлює значну частину механічних помилок: не той реквізит, не те призначення, цифра, яка не збігається з договором. Він не втомлюється о п’ятій вечора й не «замилює око» на сотому документі. Але й він помиляється, причому впевнено, а відповідати за це все одно вам.

Тому над процесом потрібна людина. Вона дивиться на те, чого AI не бачить: контекст, нетипову ситуацію, дивну суму від давнього клієнта. Вона вже не друкує, а підтверджує. Виходить два ока замість одного. І помилка, яка проскочила повз одне, зазвичай не проскакує повз друге, якщо людина справді дивиться, а не тисне «підтвердити», не читаючи.

Але чесно порахуйте час на перевірку. Якщо людина мусить перечитувати кожен рядок, ви просто замінили друкування на читання. Тому де помилка дорога (платежі, реквізити, усе, що йде клієнту), людина дивиться обов’язково. Де дешева (внутрішні чернетки), можна довіряти AI.

Цими двома лінійками ми закрили очевидні прогалини.

А далі складніше.

Лінійка 3. Економіка процесу цілком

Тут ми вже дивимось не на заміну шматочка роботи, а на перебудову всього процесу. Це більший проєкт, і часу та розробки він потребує відчутно.

Спочатку рахуємо вартість процесу як є (X) і після перебудови (Y). Y < X? Вау, перемога!

Але стоп. Припустимо, процес коштував 20 000 грн на місяць, а став 5 000. Економія 75%, або 180 000 грн на рік. Можна святкувати. А тепер уявіть, що через нову схему пішов один клієнт, який приносив 200 000 грн прибутку на рік. Економія з’їдена, і це ми ще не рахували підтримку системи.

Тому перед святкуванням беремо ручку й листочок (слайд, Notion, чат у ChatGPT, хто що любить) і відповідаємо на п’ять питань:

• Клієнт. Що зміниться для того, хто нам платить? Може, швидше, зручніше й якісніше. А може, ми заберемо саме те, за що він нас любив. Згадайте бота з квітами і Klarna.
• Постачальники й підрядники. Чи лишиться їм так само зручно працювати з нами, як було?
• Колеги. Чи не вийде, що один відділ заощадив 20 годин, а інший отримав 30 додаткових? Ми не вирішили проблему, а перенесли її.
• Підтримка. Хто відповідає за систему після запуску і хто виправляє помилки?
• Відкат. Чи зможемо ми повернутись до старого процесу, якщо щось піде не так?

Бо дешевший процес не завжди означає вигідніший бізнес. Можна чудово оптимізувати внутрішні витрати й при цьому втратити клієнта, зіпсувати стосунки з постачальником або створити проблему дорожчу за попередню.

Частину ризиків можна мінімізувати

Наприклад, якщо підрядники стають частиною вашого процесу, а ставляться до нього насторожено, з цим варто попрацювати, щоб далі все було гладко.

Провести мінітренінг.

Якщо зміна колосальна, це може бути якесь роудшоу: приїхав менеджер, особисто дві години показав, як працює процес, відповів на якісь питання, навіть смішні.

Разом попили кави, посміялися з відповідей і вуаля, підряднику вже все підходить.

Ну або принаймні він уже не сприймає ваші інновації як щось незрозуміле, що йому нав’язали без пояснень.

Але, будь ласка, все, що стосується такої тонкої матерії, як жарти, не пускайте на відкуп AI. Зафіксуйте велику кількість заготовок або сильно обмежте промпт з точки зору етики.

Бо AI, який невдало пожартував із вашим давнім партнером, може створити проблему, якої до автоматизації у вас узагалі не було.

І це теж частина економіки процесу, хоч і не завжди очевидна в Excel.

І ще кілька речей, про які важливо подумати

По-перше, перш ніж автоматизувати процес, переконайтеся, що його взагалі потрібно виконувати. Можна створити AI-агента, який переноситиме дані між двома системами. А можна налаштувати нормальну інтеграцію. Можна зробити чатбота, який відповідатиме на сто однакових запитань. А можна спочатку з’ясувати, чому клієнти змушені сто разів запитувати одне й те саме.

Іноді найкраща автоматизація, коли процес просто більше не потрібен.

По-друге, не забудьте перевірити, чи є у вас дані для автоматизації. Якщо половина інформації лежить у таблицях, частина в листуванні, а решту знає тільки Марія Іванівна, то перед AI-трансформацією, можливо, доведеться трохи розібратися з тим, як у вас узагалі організована інформація.

По-третє, не забувайте, що система після запуску не починає жити абсолютно самостійно. Їй можуть бути потрібні підтримка, оновлення, контроль якості та людина, яка розуміє, що робити, коли щось пішло не так.

І, мабуть, найголовніше: якщо йдеться про велику перебудову процесу, не обов’язково одразу змінювати все.

Можна перевірити рішення на одному відділі, одному типі документів, одному напрямі роботи. Порахувати реальні результати, а не лише ті, які ми так гарно намалювали в презентації до запуску.

І тільки після цього масштабувати.

То де ж лежать перші гроші?

Я б не починала з пошуку наймоднішого AI-інструмента, починайте з тієї самої кавомашини, розмов зі співробітниками та спроби зрозуміти, що саме в бізнесі забирає час, створює помилки, заважає працювати або заробляти більше.

А далі йдемо за тими самими трьома лінійками:

1. Вартість ручної роботи. Скільки часу й грошей ми витрачаємо і як швидко окупиться автоматизація?

2. Ціна помилки. Скільки коштують помилки і як їх зловити? AI плюс людина над процесом, два ока замість одного.

3. Економіка процесу. Що зміниться, якщо перебудувати процес цілком, не лише у витратах, а й у доходах, ризиках та відносинах із клієнтами й партнерами?

І тоді вже вибираємо проєкт для старту, не обов’язково найбільший, не обов’язково найскладніший. І точно не обов’язково чатбот.

А той, де можна отримати зрозумілий результат із прийнятними витратами та ризиками.

Бо мета AI-трансформації все-таки не в тому, щоб у вашій компанії стало більше AI.

А в тому, щоб ваш бізнес почав працювати краще.