С каждым годом в организации растет количество документов, которые необходимо создавать и обрабатывать. Для автоматизации данных процессов вендоры предлагают широкий набор ИИ-решений, которые ускорят и упростят различные операции с бумажной или электронной документацией.
Так, подобная автоматизация способна сэкономить только финансовым департаментам до $878 тысяч в год за счет устранения ошибок, вызванных человеческим фактором. При этом многие компании до сих пор не знают, как внедрять ИИ в работу организации и сколько может стоить использование аналогичных цифровых инструментов.
В этом материале мы детально опишем процесс интеграции искусственного интеллекта в экосистему компании, дадим рекомендации по оценке эффективности подобных проектов и расскажем, как быстро и грамотно рассчитать окупаемость данных инвестиций.
1 этап. Аналитика бизнес-процессов
Перед внедрением любого ИИ-решения необходимо провести внутренний аудит (своими силами или с помощью компании подрядчика)всех процессов, на которых строится деятельность организации: проанализировать, на что больше всего времени тратят сотрудники, где допускаются ошибки и на каких этапах чаще всего тормозится работа с документами. Выявление «узких» мест поможет понять, что именно необходимо изменить и почему.
Определение целей внедрения также позволит более грамотно построить будущую функциональную и техническую архитектуру ИТ-системы (структурные элементы, их взаимосвязи, внешний интерфейс и т. д.)
Для понимания принципов работы аналогичных платформ можно изучить широкий перечень данных: научные, бизнес-статьи, техническую документацию, кейсы конкурентов или компаний, работающих в смежных отраслях.
2 этап. Анализ рынка
На данном этапе необходимо определиться с возможными вариантами вендоров на разработку и внедрение ИИ-решения для вашего предприятия. Для этого необходимо изучить, какие Data Science компании работают на рынке, какие ИИ-продукты они предлагают, на каких сферах специализируются.
Для более полного понимания возможностей предлагаемого продукта попросите вендора показать демо-версию работы системы. На основании этих сведений выберите поставщика ИТ-решения, который наиболее точно отвечает вашим целям и задачам, предлагает наиболее оптимальный вариант с точки зрения «качество-функционал-цена».
3 этап. Проведение пилотного проекта
Часто технологические компании предлагают провести пилотный проект, чтобы более наглядно продемонстрировать результаты внедрения ИИ-системы, оценить совместимость технологий вендора с экосистемой и ИТ-политикой организации. Например, проанализировать, как искусственный интеллект встроиться в архитектуру внутренней среды компании, не будет ли разночтений в части информационной безопасности, работы с данными и пр. Здесь сразу необходимо поставить четкие цели пилотного проекта, определить метрики успеха (показатели эффективности), понять возможные издержки и ограничения в работе.
4 этап. Оценка пилотного проекта
После проведения «пилота» необходимо сосредоточить свое внимание на полученных результатах. Оценить, соответствуют ли показатели работы желаемым, понять, насколько качественно функционирует система, проста ли она в использовании, какие критические ошибки возникают, какого функционала не хватает.
Возможно, после тестирования ИИ-продукта вам придется внести изменения в организацию работы отдельных структур компании, оптимизировать, разделить или объединить ряд процессов, продумать, какие еще технологии или решения можно внедрить.
5 этап. Расчет ROI
Расчет рентабельности инвестиций – обязательный шаг при внедрении любого ИИ-решения. Как правило, продукты, создаваемые на базе искусственного интеллекта, недешевы, однако сейчас найти доступные варианты на рынке возможно даже для небольших компаний.
При этом обязательно нужно просчитать эффекты от использования подобной разработки – например, определить, какой процент рабочих задач удалось автоматизировать, сколько денег и рабочих часов сотрудников сэкономлено в результате перехода на ИИ. Если эта выгода перекрывает затраты на внедрение технологии (в том числе косвенные – вспомогательное ПО, техподдержку, аренду серверов и пр.), то можно спокойно использовать текущее решение. В противном случае есть смысл еще раз провести аудит бизнес-процессов и подумать, как можно оптимизировать работу системы.
Для быстрой оценки ROI от внедрения ИТ-продуктов попробуйте ROI by Embedika — бесплатный онлайн-калькулятор для оценки рентабельности инвестиций. Инструмент учитывает параметры компании, считает экономию в деньгах и показывает ожидаемую прибыль. Сервис открыт для всех пользователей и не требует регистрации.
6 этап. Согласование и ТЗ
При согласовании проекта и бюджета с руководством имеет смысл детально прописать ожидаемые эффекты от внедрения ИИ, показать выгоды, которые компания приобретает от использования технологической системы.
Если вы представляете госструктуру, то тщательно проработайте все процедуры проведения госзакупок и заключения контракта совместно с тендерным отделом. Обязательно составьте подробное техническое задание для разработчика системы. Помните: чем тщательнее вы пропишите весь требуемый функционал и желаемый результат использования продукта, тем большая вероятность получить решение, которое будет максимально полно отвечать вашим потребностям.
7 этап. Внедрение
В большинстве случаев ИИ внедряется в уже существующую технологическую среду компании, в результате чего могут появиться ошибки, вызванных несовместимостью отдельных элементов систем. Обязанность подрядчика – устранить любые сбои в работе и обеспечить бесперебойное функционирование ИИ-решения в рамках задач, описанных в ТЗ.
Не менее важная задача на данном этапе – проведение обучения сотрудников: многим людям может оказаться сложно привыкнуть к незнакомому интерфейсу системы или освоить новые функции программы. Как правило, подрядчик проводит ознакомительные уроки, записывает обучающие видео и зашивает подсказки по работе с продуктом в само ПО.
8 этап. Период эксплуатации
По истечении нескольких недель можно оценить эффекты от внедрения искуственного интеллекта в экосистему компании. Зачастую в течение этого срока вылезает наибольшее число ошибок, которые разработчики устраняют в режиме реального времени.
После одного-двух месяцев использования становится заметно, какую пользу приносит новый продукт организации, какие показатели эффективности система демонстрирует в реальных условиях. В случае удачного внедрения и применения ИИ во внутренних процессах предприятия решение может быть масштабировано для автоматизации схожих процессов или цифровизации работы других подразделений или департаментов.
9 этап. Техподдержка
Как правило, при внедрении ИИ большинство поставщиков технологических решений предлагают консультационную помощь и обеспечивают техническую поддержку работы системы. В ряде случаев могут возникнуть проблемы, связанные с плохим качеством программного кода или неправильно построенной ИТ-архитектурой. В данном случае техдолг должен быть погашен силами самих разработчиков – обратите внимание, чтобы эти условия в обязательном порядке были прописаны в вашем договоре.
Заключение
Использование ИИ – наиболее оптимальное решение, если деятельность вашей компании связана с большим числом бумажной работы: согласованием и подписанием договоров, оформлением сопровождающей документации, участием в закупках и тендерах.
Искусственный интеллект поможет оптимизировать бизнес-процессы и сократить рутину в работе сотрудников. Высвободившееся время и ресурсы можно направить на улучшение показателей эффективности и развитие новых направлений деятельности компании. Таким образом, руководители организации имеют возможность перераспределить трудовые и денежные ресурсы, сосредоточить свое внимание на трансформации стратегии функционирования предприятия и в конечном счете масштабировать бизнес, получить большую прибыль, а также повысить лояльность своих клиентов, партнеров и коллег.
.png)
