Većina razgovora o veštačkoj inteligenciji počinje od tehnologije. Oni koji zaista štede novac počinju na mnogo manje uzbudljivom mestu: spisku dosadnih, ponavljajućih zadataka koje vaš tim radi svake nedelje.
Obećanje AI automatizacije je jednostavno: prepustite dosadan, ponavljajući posao softveru kako bi se vaši ljudi mogli posvetiti rasuđivanju, odnosima i rastu. Ali jaz između uglađene demonstracije i alata koji tiho štedi jedan dan nedeljno je širok. Ovaj članak izlaže okvir koji koristimo da odlučimo šta zaista vredi automatizovati.
Krenite od zadatka, ne od tehnologije
Automatizacija sa najvećim povraćajem ulaganja gotovo nikada ne dolazi od najnaprednijeg modela. Dolazi od izbora pravog zadatka. Najbolji kandidati dele nekoliko osobina: ponavljajući su, velikog obima, zasnovani na pravilima ili bogati jezikom, a trenutno ih obavljaju ljudi koji bi radije radili nešto drugo.
Ako je zadatak ponavljajući, čest i prati obrasce, on je kandidat. Ako uz to čini ljude nesrećnima, on je prioritet.
Procenite isplativost kroz tri broja
Nije vam potreban tim za nauku o podacima da biste odredili veličinu prilike. Potrebna su vam tri broja:
Brza procena povraćaja ulaganja
- Vreme po zadatku, koliko minuta danas oduzima svaka pojedinačna instanca.
- Učestalost, koliko se puta dešava nedeljno ili mesečno.
- Ukupni trošak, potpuno obračunati satni trošak ljudi koji ga obavljaju.
Pomnožite ih i dobijate godišnji trošak zadatka. Ta cifra je gornja granica onoga što njegova automatizacija može da uštedi i trezveno sidro za svaku odluku o izgradnji. Ako je broj mali, idite dalje. Ako je veliki i zadatak je dobro definisan, pronašli ste projekat.
Izaberite jedan zadatak, dokažite ga, pa proširite
Najčešća greška je pokušaj da se sve automatizuje odjednom. Mi krećemo od jednog, bolnog, dobro definisanog zadatka, obrade faktura, sastavljanja podrške, trijaže potencijalnih klijenata, i isporučujemo ga za nekoliko nedelja. Funkcionalan rezultat na jednom zadatku gradi poverenje, daje stvarne brojeve i otkriva sledeću priliku daleko bolje od bilo kakvog plana puta.
Kako izgleda „završeno“
Završeno nije „model radi u demonstraciji“. Završeno je kada automatizacija radi u produkciji, integrisana sa vašim postojećim alatima, sa čovekom koji pregleda granične slučajeve i tragom revizije za svaku odluku. Tačnost se meri u odnosu na stvarni testni skup pre lansiranja i prati posle.
Kuda dalje odavde
Ako možete da imenujete jedan zadatak koji vašem timu oduzima sate nedeljno, već imate kandidata. Sledeći korak je da ga pošteno procenite i napravite prototip najmanje verzije koja dokazuje isplativost. Upravo za to je napravljen naš dvonedeljni Discovery Sprint.
