AI automatizācija uzņēmumā: ar ko sākt?

Īsā atbilde: ar ko sākt AI automatizāciju uzņēmumā

AI automatizācija uzņēmumā sākas nevis ar rīka izvēli, bet ar uzdevuma izvēli. Labākais pirmais kandidāts ir darbs, ko komanda dara katru nedēļu, kurā ir daudz brīva teksta un kura rezultātu var pārbaudīt dažu minūšu laikā. Piemēram, ienākošo e-pastu šķirošana, produktu aprakstu melnraksti vai pieprasījumu kopsavilkumi CRM.

Sliktākais pirmais kandidāts ir process, kurā viena kļūda maksā dārgi un neviens nevar ātri pateikt, vai rezultāts ir pareizs. Tādus uzdevumus atstājiet vēlākam laikam, kad jau zināt, kā AI uzvedas jūsu datos.

Bieža kļūda ir sākt ar lielu mērķi, piemēram, “ieviest AI visā uzņēmumā” vai “izveidot čatbotu, kas atbild uz visu”. Tādam projektam nav skaidra rezultāta, tāpēc pēc dažiem mēnešiem neviens nevar pateikt, vai tas izdevās. Šaurs uzdevums ar skaitāmu rezultātu dod atbildi dažās nedēļās.

Kur AI tiešām palīdz un kur pietiek ar noteikumiem

Valodas modelis ir stiprs tur, kur ievade ir nestrukturēta: e-pasts brīvā formā, PDF pielikums, klienta jautājums vai produkta tehniskā specifikācija. Tas var nolasīt, klasificēt, izvilkt laukus un uzrakstīt pirmo versiju.

Modelis nav datubāze un nav kalkulators. Tas var pārliecinoši uzrakstīt faktu, kas nav patiess, tāpēc uzdevumi, kuros vajag precīzus skaitļus, cenas vai juridiskus formulējumus, jābalsta uz jūsu pašu datiem un pārbaudāmu loģiku.

Tur, kur noteikums ir zināms, AI nav vajadzīgs. Ja pieteikums no formas jānosūta konkrētam pārdevējam pēc reģiona, to izdara parasta automatizācija ar vienu nosacījumu. Tā ir lētāka, ātrāka un katru reizi dod vienu un to pašu rezultātu. Vairāk par šo izvēli rakstām rakstā par AI aģentiem un parastu automatizāciju.

• Der AI: pieprasījumu klasificēšana, datu izvilkšana no dokumentiem, atbilžu un aprakstu melnraksti, garu sarakstu kopsavilkumi.
• Der noteikumi: statusu maiņa, atgādinājumi, datu pārnešana starp sistēmām, cenu un nodokļu aprēķini.
• Der abi kopā: AI saprot ievadi, bet noteikumi pārbauda laukus un izlemj nākamo soli.

Datu robežas: GDPR un ES AI akts

Ja AI apstrādā klientu vai darbinieku datus, uz to attiecas Vispārīgā datu aizsardzības regula (GDPR). Praksē tas nozīmē vienkāršus jautājumus pirms pilota: kādi personas dati nonāk modelī, vai tie uzdevumam tiešām vajadzīgi, kur tie tiek glabāti, cik ilgi un kāds ir līgums ar AI pakalpojuma sniedzēju par datu apstrādi.

Labākais princips ir minimāls konteksts. Produkta apraksta uzlabošanai modelim nav vajadzīgs klientu saraksts. Pieprasījuma klasificēšanai bieži pietiek ar ziņas tekstu bez telefona numura un adreses.

Eiropas Savienībā ir pieņemts arī AI akts - regula, kas AI sistēmas iedala pēc riska līmeņa. Lielākā daļa ikdienas biznesa automatizāciju, piemēram, teksta melnraksti vai šķirošana, ir zema riska grupā. Ja AI tieši sarunājas ar klientu, jārēķinās ar pārredzamības prasībām: cilvēkam jāzina, ka viņš runā ar AI. Ja AI izmantojat, piemēram, darbinieku atlasē, prasības ir krietni stingrākas, un tad vērts konsultēties ar juristu.

Kur paliek cilvēks

AI rezultāts ir priekšlikums, nevis lēmums. Pirmajā posmā katru rezultātu apskata cilvēks, kurš to pieņem, labo vai noraida. Šie labojumi ir vērtīgākie dati pilota laikā, jo parāda, kur modelis kļūdās.

Kad redzat, ka noteikta veida rezultāti ir stabili, pārbaudi var samazināt līdz izlases kontrolei. Lēmumi, kas ietekmē naudu, līgumus, piekļuvi vai klienta tiesības, paliek cilvēka rokās arī tad, kad viss pārējais darbojas automātiski.

Svarīgi arī, lai pārbaude būtu ērta. Ja atbildīgajam jāatver trīs sistēmas, lai salīdzinātu AI rezultātu ar avotu, pārbaude drīz kļūs formāla. Labāk, ja viņš vienā skatā redz ievadi, AI sagatavoto rezultātu un pogas “apstiprināt”, “labot” vai “noraidīt”. Tāpat jābūt skaidram, kā plūsmu apturēt, ja kaut kas sāk iet greizi.

Piemērs: produktu apraksti e-veikalā

E-veikalam Krēzs ar vairāk nekā 700 produktiem izveidojām AI rīkus produktu aprakstu un satura papildināšanai. Šis ir tipisks labs pirmais uzdevums: ievade ir zināma (ražotāja informācija, produkta īpašības), rezultātu var ātri pārbaudīt, un darbs bez AI aizņem daudz laika.

Būtiski ir tas, ka AI raksta melnrakstu, nevis publicē pats. Cilvēks pārbauda faktus, piemēram, sastāvu un lietošanas norādes, jo tieši tur modelis var kļūdīties visvairāk. Tā AI paātrina rakstīšanu, bet atbildība par saturu paliek uzņēmumam.

Tas pats princips der arī citās nozarēs: tehniskās specifikācijas pārvēršana saprotamā tekstā, pakalpojumu aprakstu tulkošana un pielāgošana citam tirgum vai kategoriju lapu ievadu melnraksti. Visos gadījumos ievade ir jūsu pašu dati, un cilvēks apstiprina publicējamo versiju.

Kā sākt: pārbaudes saraksts pirmajam pilotam

Pilots nav jāplāno mēnešiem. Pietiek ar vienu uzdevumu, reāliem piemēriem un skaidru kritēriju, kas ir labs rezultāts. Izmantojiet šo sarakstu:

• Nosauciet vienu uzdevumu un to, ko AI nedrīkst darīt (piemēram, sūtīt atbildi klientam bez apstiprinājuma).
• Savāciet 20–50 reālus piemērus ar pareizo atbildi, lai varētu salīdzināt rezultātu.
• Nosakiet, kādi dati ir vajadzīgi, un izņemiet visus pārējos, īpaši personas datus.
• Pārbaudiet AI pakalpojuma sniedzēja datu apstrādes nosacījumus un glabāšanas vietu.
• Ieceliet atbildīgo, kurš pārbauda rezultātus un pieņem lēmumu par izņēmumiem.
• Pēc 2–4 nedēļām salīdziniet: cik laika ietaupīts, cik rezultātu bija jālabo, cik izmaksāja.

Kā saprast, vai AI atmaksājas

Mēriet to, ko var saskaitīt: laiku vienam uzdevumam pirms un pēc, labojumu daļu un kopējās izmaksas, ieskaitot cilvēka pārbaudi. Ja cilvēks pavada tikpat ilgu laiku, labojot AI rezultātu, cik agrāk rakstot pats, ieguvuma nav, un uzdevums jāprecizē vai jāmaina.

Nemēriet tikai ietaupīto laiku. Dažreiz lielākais ieguvums ir tas, ka darbs vispār tiek izdarīts: produktu apraksti, kas gadiem gaidīja rindā, vai pieprasījumi, kas tagad tiek sašķiroti tajā pašā dienā. Pierakstiet arī to, ko komanda dara ar atbrīvoto laiku, jo tieši tas parāda, vai automatizācija dod vērtību biznesam.

Ja pilots darbojas, paplašiniet to soli pa solim: vēl viens produktu veids, vēl viena pieprasījumu kategorija. Ja meklējat, kur vēl sākt, apskatiet rakstu par procesiem, kurus uzņēmumi joprojām veic manuāli.