Внедрение ИИ в бизнес

✘ Несовместимость систем. Разные отделы обычно используют разные программы, и попытка заставить их всех одновременно работать с новой ИИ-системой приводит к техническому хаосу и утерянным данным.

✘ Размытые критерии успеха. Когда пытаешься улучшить все сразу, невозможно понять, где ИИ реально помогает, а где только мешает и сжигает ваши деньги.

Подход «гнома-спецназовца»: бери малое, но ценное

В ИИ работает принцип «разделяй и властвуй». Вместо тотальной революции выберите процесс, который:

→ Отнимает много времени у ценных сотрудников

→ Является рутинным и повторяющимся

→ Имеет чёткие правила и мало исключений

→ Принесёт быструю и заметную выгоду при автоматизации

Такой подход позволит:

● Быстро увидеть конкретный результат

● Понять, как ИИ работает именно в ваших условиях

● Получить опыт внедрения с минимальными рисками

● Показать скептикам в компании реальную пользу

«Лучше маленький шаг вперед, чем большой прыжок в пропасть.» – Народная мудрость, придуманная автором этой книги

История Максима: как правильно организовать пилотный проект

В предыдущих главах мы уже видели, чем заканчиваются попытки автоматизировать всё сразу (вспомните истории Коли и Пети). Но что делать, если вы уже совершили эту ошибку? История Максима – не столько о самой ошибке, сколько о методичном исправлении ситуации через правильное пилотирование.

Максим управлял интернет-магазином автозапчастей с оборотом 12 миллионов в месяц. После конференции по ИИ он загорелся идеей «полной автоматизации» и выделил 900 000 рублей на комплексный проект «под ключ».

От провала к системному подходу

Внедрение закончилось катастрофой – падением выручки на 30%, уходом клиентов и деморализацией команды. Но именно в этот момент Максим продемонстрировал то, что отличает настоящего предпринимателя – способность признать ошибку и методично её исправить.

Вот какой пошаговый процесс он выстроил:

Честная диагностика. Максим провел анонимный опрос среди сотрудников, клиентов и руководителей отделов, чтобы выяснить, какие части системы создают больше всего проблем, а какие показывают потенциал.

Временное отступление. На основе диагностики отключил все компоненты, кроме одного (генерации описаний товаров), который показывал положительные результаты.

Разработка критериев для выбора первого пилота. Вместо интуитивного подхода Максим разработал матрицу оценки процессов по трем параметрам:

○ Боль (насколько процесс проблемный)

○ Простота автоматизации (техническая сложность)

○ Скорость получения результатов

Выбор команды пилота. Вместо попытки «спустить решение сверху», Максим:

○ Назначил одного ответственного

○ Включил в команду как минимум одного рядового пользователя

○ Привлек ИТ-специалиста в консультативной роли

Строгое ограничение масштаба. Первый пилот охватывал только один процесс (обработку заявок) и только часть клиентов (10% от общего потока).

Параллельная работа систем. Принципиально важно: старая система продолжала работать параллельно, что позволяло:

○Сравнивать результаты напрямую

○Быстро перенаправлять клиентов на обычный процесс при сбоях

○Снизить стресс сотрудников, знающих, что всегда есть запасной вариант

Документирование всех шагов. Команда вела детальный журнал:

○Каждого принятого решения и его обоснования

○Всех возникающих проблем и способов их решения

○Ежедневных показателей эффективности

Результаты правильного пилотирования

Через две недели пилот показал сокращение времени обработки заявок на 70%. Но Максим не бросился сразу масштабировать решение – он методично:

Увеличил поток клиентов через новую систему до 30%

Дал системе поработать еще неделю

Убедился в стабильности результатов

И только потом принял решение о полномасштабном внедрении

За следующие 6 месяцев по той же методике Максим успешно запустил еще 4 пилота:

● Автоматизацию генерации контента для карточек товаров

●Предиктивную систему для управления запасами популярных товаров

● Чат-бота для ответов на типовые вопросы

● Систему автоматического отслеживания и обработки отзывов

Ключевой результат: Выручка выросла на 40%, а рабочий день Максима сократился с 14 до 8 часов.

Уроки от Максима – шаблон успешного пилота:

●Используйте данные, а не интуицию при выборе первого процесса для автоматизации.

●Создавайте смешанную команду из технических и бизнес-специалистов.

● Начинайте с малой части процесса или клиентов, а не со всего сразу.

●Всегда имейте работающую параллельную систему как страховку.

●Документируйте каждый шаг – эти записи бесценны для следующих пилотов.

Формула «3-2-1»: быстрый старт без катастроф

На основе опыта Максима и других успешных внедрений мы разработали формулу для начала работы с ИИ с минимальными рисками:

3 процесса

Отберите три процесса-кандидата на автоматизацию. Почему именно три?

● Один может оказаться слишком сложным

● Другой может дать минимальный эффект

● Третий может быть «как раз» тем, что нужно

Важно! Не запускайте их одновременно! Оцените все три по критериям:

● Скорость внедрения (сколько времени на запуск)

● Потенциальный эффект (сколько сэкономит)

● Риски (последствия возможных сбоев)

Начните с процесса, у которого лучшее соотношение этих факторов.

2 недели

Установите жесткий срок пилота – 2 недели. Почему именно две?

● Меньше – недостаточно данных для выводов

● Больше – слишком долго для пилота, можно застрять

За 2 недели вы должны:

● Настроить базовую версию решения

● Собрать первые результаты

● Получить обратную связь

● Принять решение о дальнейших шагах

Если за 2 недели нет явных улучшений – переходите к следующему процессу из вашего списка.

1 ответственный

Назначьте одного конкретного человека, отвечающего за пилот от начала до конца.

Когда за проект отвечают «все», за него не отвечает никто. Один ответственный – это:

● Единая точка принятия решений

● Чёткая ответственность за результат

● Концентрация знаний в одних руках

Этот человек должен:

● Иметь полномочия принимать решения

● Регулярно отчитываться о прогрессе

● Собирать обратную связь от всех участников

● Документировать процесс внедрения

Что делать, если пилот провалился

Как мы уже говорили, важно иметь план отступления. Но что конкретно делать, если ваш первый пилотный проект не оправдал ожиданий? Провал – не катастрофа, а ценная информация. Вот стратегии действий:

Стратегия 1: Сменить инструмент, оставив процесс

Если процесс выбран правильно, но инструмент не справляется:

● Проанализируйте, что именно не работало

● Выберите другой инструмент с учетом выявленных проблем

● Запустите новый пилот с тем же процессом

Стратегия 2: Сменить процесс, оставив инструмент

Если инструмент перспективный, но процесс выбран неудачно:

● Вернитесь к списку кандидатов

● Выберите другой процесс для автоматизации

● Примените тот же инструмент к новому процессу

Стратегия 3: Упростить задачу

Возможно, вы замахнулись на слишком сложное:

● Разделите процесс на более мелкие части

● Выберите самую простую часть для автоматизации

● Запустите пилот с упрощенной задачей

Стратегия 4: Взять паузу и пересмотреть подход

Иногда полезно сделать тайм-аут:

● Проанализируйте все причины неудачи

● Проведите дополнительное исследование возможностей

● Вернитесь к внедрению через 1—2 месяца с новым видением

Помните: 8 из 10 успешных ИИ-проектов начинались с неудачного пилота. Главное – делать правильные выводы!

5 признаков, что пора масштабировать пилот

Как понять, что можно переходить от пилота к полноценному внедрению?

Устойчивое достижение целей – ваши целевые показатели не просто достигнуты на один день, а стабильно сохраняются.

Сотрудники просят больше – когда пользователи сами спрашивают, когда система будет доступна для других задач или отделов.

Техническая стабильность – как минимум неделя работы без сбоев и серьезных проблем.

Экономика ясна – вы точно знаете, сколько будет стоить полное внедрение и какую выгоду оно принесет.

Команда готова – есть люди, которые готовы взять на себя ответственность за масштабирование.

Только при наличии всех 5 признаков можно говорить о полноценном внедрении в компании.

То, что стоит запомнить, даже если всё остальное забудется:

● Начинайте с малого. Выберите один конкретный процесс, даже если хочется автоматизировать всё сразу.

● Используйте формулу «3-2-1»: 3 процесса-кандидата, 2 недели на пилот, 1 ответственный.

●Экспериментируйте с доступными инструментами. Для старта достаточно бесплатных или недорогих сервисов.

●Определяйте четкие критерии успеха. Без измеримых показателей невозможно оценить результат.

●Не бойтесь неудач. Лучше потратить 15 000 рублей на неудачный пилот, чем миллион на неудачное внедрение.

Дальше в книге мы поговорим о том, как провести аудит бизнес-процессов и найти те «болевые точки», где ИИ принесет максимальную выгоду.

Удачи, друзья! Начните с малого, и большие результаты не заставят себя ждать.

– Ваш Денис Футурист, охотник за ИИ-эффективностью

Глава 6. «Где у нас течет?» – находим дыры в бизнес-процессах

Ваш бизнес – это дырявое ведро (и это нормально)

Привет, друзья-предприниматели! Сегодня поговорим о том, почему ваш бизнес похож на дырявое ведро, и что с этим делать. Не обижайтесь – мой бизнес тоже такой. И бизнес Илона Маска, кстати, тоже.

Представьте: вы наливаете воду в ведро (это ваши ресурсы – время, деньги, энергия сотрудников), а она вытекает через десяток дырочек разного размера. Некоторые дыры размером с игольное ушко – через них утекает совсем немного. А некоторые – с монету, и через них уходят серьезные ресурсы.

Представляете, сколько денег вы теряете прямо сейчас, пока читаете эту книгу? Нет? Я тоже не представлял, пока не провел аудит бизнес-процессов.

Звучит скучно? Ещё бы! Когда я слышу слово «аудит», мне хочется зевать. Но на кону – ваши деньги и время. А для этого можно и потерпеть немного занудства.

К счастью, я расскажу про аудит без корпоративных словечек и методологических заумствований. Просто, по-человечески объясню, как найти, где у вас «течет», и как заткнуть эти дыры с помощью ИИ.

Зачем нам искать проблемные процессы?

В предыдущих главах мы не раз говорили о важности определения проблемы перед внедрением ИИ. Теперь давайте разберемся, как найти эти проблемы системно с помощью аудита бизнес-процессов.

Прежде чем бросаться автоматизировать все подряд, нужно понять, где именно в вашем бизнесе прячутся неэффективные процессы. Иначе вы рискуете потратить кучу денег на «автоматизацию хаоса», что только усилит этот хаос.

Помните историю Коли и Пети? Они тоже торопились потратить деньги на ИИ, не разобравшись, какие проблемы пытаются решить. Поэтому первый шаг перед внедрением любого ИИ – это аудит бизнес-процессов. И не пугайтесь, это проще, чем кажется.

Погнали разбираться!

Аудит бизнес-процессов для тех, кто не знает, что такое аудит

Признайтесь, когда вы слышите слово «аудит», в голове возникает образ зануды с калькулятором и кипой бумаг? У меня тоже. Но на самом деле аудит бизнес-процессов – это просто умный способ найти, где ваша компания теряет время и деньги.

Что такое аудит бизнес-процессов простыми словами?

Аудит бизнес-процессов – это как генеральная уборка в шкафу. Вы достаете все вещи, смотрите, что у вас есть, что работает, а что давно пора выбросить. В бизнесе мы делаем то же самое с процессами: смотрим, что происходит, как это происходит, и где можно сделать лучше.

Цель аудита – найти:

● Процессы, на которые тратится слишком много времени

● Задачи, которые выполняются дважды разными людьми

● Действия, которые не приносят пользы

● Узкие места, где все тормозит

Как провести аудит, если вы не консалтинговая компания?

Вам не нужно нанимать дорогих консультантов в костюмах и с часами Rolex. Правда. Вот простой план действий:

Шаг 1: Создайте список всех процессов Возьмите листок бумаги (или откройте Excel, если вы из этих) и выпишите все процессы в вашей компании. От найма до увольнения, от закупки кофе до отправки годовой отчетности.

Например, в моей компании у нас получилось 35 основных процессов. Это было неожиданно – казалось, что их меньше.

Шаг 2: Оцените каждый процесс по трем параметрам Для каждого процесса ответьте на три вопроса:

● Сколько времени занимает? (в часах в неделю или месяц)

● Сколько людей в него вовлечено?

● Насколько он критичен для бизнеса? (по шкале от 1 до 10)

Шаг 3: Поговорите с исполнителями Это ключевой момент! Если вы руководитель, то скорее всего не знаете, как процессы работают на самом деле. Как мы уже отмечали, важно говорить именно с теми, кто выполняет работу ежедневно. Спросите:

● Что самое трудное в этом процессе?

● Что занимает больше всего времени?

● Что бы ты изменил, если бы мог?

Сергей, директор сети автосервисов, был уверен, что его проблема – в медленной обработке клиентских запросов. Но когда он поговорил с мастерами, выяснилось, что они тратят по 2 часа в день на заполнение отчетов, которые никто не читает. Вот где была настоящая дыра!

Шаг 4: Составьте карту процессов от начала до конца Прорисуйте каждый процесс от точки А до точки Я. Где процесс начинается, кто что делает, кто кому что передает, и чем все заканчивается.

Звучит сложно? На самом деле достаточно взять ручку, бумагу и нарисовать прямоугольники с подписями. Ничего сверхъестественного.

Шаг 5: Найдите узкие места Теперь самое интересное: где процесс замедляется или застревает? Где возникают ошибки? Где люди жалуются, что «всегда все тормозит»?

Эти точки – ваши потенциальные кандидаты на автоматизацию с помощью ИИ.

Что делать с результатами аудита?

После аудита у вас будет список процессов, их длительность, важность и проблемные места. Это золотая информация для внедрения ИИ!

Но пока не бегите покупать нейросети. В следующем разделе мы разберем, какие именно процессы нужно автоматизировать в первую очередь.

Мысли в рамочку: Аудит – это не разовая акция. Повторяйте его хотя бы раз в год, потому что бизнес меняется, и новые дыры появляются постоянно.

Процессы, созданные для автоматизации

Как мы уже упоминали, повторяющиеся задачи – первые кандидаты на автоматизацию. Мы также говорили о характеристиках процессов, подходящих для пилотных проектов. Теперь, когда вы провели аудит, давайте подробнее рассмотрим признаки процессов, которые буквально молят о внедрении ИИ.

Признак #1: Процесс повторяется с монотонной регулярностью Если ваши сотрудники делают одно и то же действие каждый день, каждую неделю или каждый месяц – это кричащий кандидат на автоматизацию.

Примеры:

● Ежедневная сводка продаж

● Еженедельный отчет по рекламным кампаниям

● Ежемесячная сверка счетов

История из жизни: Маша, бухгалтер в строительной компании, каждое утро тратила 1,5 часа на создание отчета по расходам за предыдущий день. Она собирала данные из трех систем, копировала их в Excel, форматировала и отправляла руководству. После внедрения ИИ-скрипта этот процесс занимает 5 минут на проверку автоматически сгенерированного отчета.

Признак #2: Процесс требует много рутинного ввода данных Если сотрудники проводят часы, перенося информацию из одной системы в другую или заполняя однотипные формы – это верный кандидат на автоматизацию.

Примеры:

● Занесение данных из документов в CRM

● Заполнение стандартных договоров

● Перенос информации из почты в таблицы

История из жизни: Отдел продаж компании «МебельПро» тратил 30% рабочего времени на ручное занесение данных из заявок с сайта в CRM-систему. После внедрения ИИ-помощника, который распознает информацию и автоматически заполняет карточки клиентов, продажи выросли на 22% – просто потому, что менеджеры стали больше времени уделять общению с клиентами.

Признак #3: В процессе часто возникают человеческие ошибки Если процесс страдает от опечаток, неверных расчетов или забывчивости сотрудников – это отличный кандидат для ИИ.

Примеры:

● Расчет сложных скидок

● Проверка документов на ошибки

● Отслеживание сроков и дедлайнов

Признак #4: Процесс включает обработку большого объема однотипных запросов Если ваши сотрудники отвечают на одни и те же вопросы или обрабатывают похожие запросы – это идеальный сценарий для ИИ.

Примеры:

● Ответы на типичные вопросы клиентов

● Обработка стандартных заявок

● Модерация комментариев в соцсетях

Признак #5: Процесс занимает много времени, но не требует творческого мышления Если на выполнение задачи уходит много времени, но по сути это механическая работа – ИИ справится с ней лучше человека.

Что делать, если вы нашли такие процессы?

● Выпишите все процессы, которые соответствуют хотя бы одному из этих признаков

● Расставьте приоритеты: что автоматизировать первым?

● Определите, какие ИИ-инструменты подойдут для каждого процесса

Выдели маркером: Не все, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать. Иногда процесс проще упростить или вообще убрать, чем автоматизировать сложный и запутанный поток работ.

Как составить карту процессов на салфетке (буквально) и найти узкие места

Процессы в бизнесе – как невидимые трубы с водой. Вы не видите, где они протекают, пока не нарисуете карту. И знаете что? Для этого действительно достаточно салфетки и ручки. Никаких сложных инструментов не нужно.

Почему салфетка лучше сложных программ?

Я как-то был на встрече с владельцем сети кофеен. Он месяц пытался разобраться в своих процессах с помощью модной программы для бизнес-моделирования. Результат? Ноль. Программа была такой сложной, что он забросил это дело.

Тогда я взял салфетку и за 15 минут нарисовал карту процесса обслуживания клиентов в его кофейне. Мы сразу нашли три места, где бариста тратили лишнее время. А на следующий день он уже тестировал решения для оптимизации.

Мораль: Начинайте с простого. Усложнить всегда успеете.

Как нарисовать карту процесса на салфетке: пошаговая инструкция

Шаг 1: Выберите один процесс Не пытайтесь нарисовать все сразу. Выберите один процесс, с которым хотите разобраться. Например:

● Обработка заказа от получения до доставки

● Найм сотрудника от заявки до первого рабочего дня

● Создание контента от идеи до публикации

Шаг 2: Определите начало и конец Нарисуйте две точки: старт и финиш. Например, для процесса обработки заказа:

● Старт: клиент отправляет заказ на сайте

● Финиш: клиент получает товар и подтверждает получение

Шаг 3: Выпишите все этапы между стартом и финишем Шаг за шагом запишите, что происходит в процессе. Например:

1.Клиент оформляет заказ

2.Система создает карточку заказа

3.Менеджер проверяет заказ и связывается с клиентом

4.Менеджер передает заказ в отдел сборки

5.Сборщик собирает заказ

6.Сборщик передает заказ на проверку

7.Проверяющий проверяет комплектацию

8.Упаковщик упаковывает заказ

9.Логист передает заказ курьеру

10.Курьер доставляет заказ клиенту

Шаг 4: Нарисуйте стрелки между этапами Соедините все этапы стрелками, показывая, как процесс движется от начала к концу.

Шаг 5: Добавьте временные метки Для каждого этапа укажите, сколько времени он обычно занимает. Например:

● Проверка заказа менеджером: 15 минут

● Сборка заказа: 30 минут

● Проверка комплектации: 10 минут

Шаг 6: Отметьте места принятия решений Нарисуйте ромбики в местах, где процесс может пойти по разным путям:

● Если товар в наличии → передача в сборку

● Если товара нет → заказ у поставщика

Шаг 7: Выделите проблемные места Обведите красным карандашом этапы, где:

● Процесс часто застревает

● Возникают ошибки

● Тратится непропорционально много времени

● Сотрудники жалуются на сложности

Как найти узкие места в процессе?

Узкие места – это участки, где весь процесс замедляется или останавливается. Как их найти:

Признак 1: Очереди и ожидание Если перед каким-то этапом скапливаются задачи или люди вынуждены ждать – это узкое место.

Пример: В онлайн-школе все материалы курсов застревали на этапе проверки у методиста. Он физически не успевал проверять весь контент, из-за чего запуски новых курсов постоянно откладывались.

Признак 2: Повторяющиеся ошибки Если на каком-то этапе регулярно возникают одни и те же ошибки – это узкое место.

Пример: В клининговой компании постоянно путались с адресами клиентов, потому что менеджеры вручную переносили информацию из заявок в график работы клинеров.

Признак 3: Ручная передача информации Если данные переносятся вручную из одной системы в другую – это потенциальное узкое место.

Пример: В строительной компании сметчик тратил по 2 часа на каждый проект, перенося данные из архитектурной программы в программу для расчета сметы.

Признак 4: Зависимость от одного человека Если какой-то этап может выполнить только один конкретный сотрудник – это опасное узкое место.

Пример: В IT-компании только технический директор мог проводить финальную проверку кода перед релизом. Когда он уехал в отпуск, все обновления встали.

Что делать с найденными узкими местами?

Измерьте масштаб проблемы Сколько времени теряется? Сколько денег это стоит? Как часто возникают ошибки?

Определите причину Почему возникает затор? Не хватает людей? Слишком сложный процесс? Устаревшие инструменты?

Подумайте, как ИИ может помочь

● Автоматизировать рутинные операции

● Проверять данные на ошибки

● Ускорить поиск и обработку информации

● Прогнозировать загрузку и планировать ресурсы

Реальный пример: как салфетка спасла бизнес

Дмитрий владеет компанией по производству мебели. Клиенты постоянно жаловались на задержки с доставкой. Мы нарисовали на салфетке весь процесс от заказа до доставки и обнаружили, что больше всего времени уходило на:

● Проверку наличия материалов на складе (2 дня)

● Согласование чертежей с производством (3 дня)

● Передачу информации от менеджера к сборщикам (1 день)

После внедрения ИИ-системы, которая автоматически проверяет наличие материалов, преобразует заказы в стандартные чертежи и передает информацию напрямую в производство, время выполнения заказа сократилось с 14 до 7 дней.

В блокнот предпринимателя: Карту процессов нужно рисовать вместе с людьми, которые реально выполняют эту работу. Не полагайтесь только на свое понимание или документацию – реальность часто отличается от того, что написано в регламентах.