Пост канала
- фото
Почему AI не исправляет сломанный процесс AI-проект может выглядеть безупречно на демонстрации и всё же не дать результата в реальной работе. Часто причина находится не в модели и не в качестве интерфейса, а глубже — в процессе, куда новую технологию пытаются встроить. В исследовании Camunda 72% опрошенных организаций сообщили, что проблемы, связанные с процессами, способствовали провалу AI-инициатив. Средняя стоимость такого провала составила 1,55 млн долларов. Эти цифры хорошо подсвечивают простую мысль: автоматизация ускоряет существующий порядок действий, но не делает его разумным автоматически. Представим обработку обращения клиента. Запрос копируется между тремя системами, ответственный назначается вручную, правила приоритета хранятся «в голове» у опытного сотрудника, а исключения разбираются в переписке. Если добавить AI только для классификации запроса, один шаг действительно станет быстрее. Но дальше обращение всё равно попадёт в очередь без владельца, может потерять контекст или зависнуть на неформальном согласовании. Поэтому до выбора технологии полезно смоделировать процесс целиком. Где он начинается и чем должен закончиться? Кто принимает решения? Какие данные нужны на каждом этапе? Где возникают ожидание, повторный ввод и возвраты? Что происходит в нестандартной ситуации? На схеме быстро проявляются разрывы, которые почти незаметны в регламентах и таблицах. Только после этого становится понятно, где AI действительно уместен: распознать содержание документа, предложить маршрут, подготовить черновик ответа или заметить отклонение. И не менее важно определить границы — когда решение остаётся за человеком, как проверяется результат и куда передаётся исключение. Моделирование процесса не тормозит AI-инициативу. Оно защищает инвестиции от дорогой попытки автоматизировать хаос. Прежде чем спрашивать «какую модель подключить?», стоит задать другой вопрос: «какой процесс мы хотим получить на выходе?»
Открыть в MAX- Просмотры
- 12
- ER
- —
- Реакции
- —