Äriprotsessi automatiseerimine
AI arendus- ja juurutusprojekt
Teadaolevast võimalusest töötava protsessini
Alustame eesmärgist
Automatiseerimisel on oluline lähtuda eesmärgist, mida soovitakse saavutada. Näiteks rohkem kohtumisi potentsiaalsete klientidega või kiirem pakkumiste väljasaatmine. Või siis aja vabastamine täna aeganõudvadelt ülesannetelt.
Tavaliselt ei saa parimat lahendust, kui proovida tänast protsessi üks-ühele automatiseerida. Inimese ja masina võimekused on selle jaoks liiga erinevad.
Töökindlam lahendus on selline, kus lihtsad ülesanded täidab masin iseseisvalt. Keeruliste ülesannete juures teostab AI eeltöö ning lõppkontroll jääb inimesele.
Ja alati tuleb meeles pidada inimesi, kes lahendust kasutama peavad hakkama. Ükski tööriist, kuitahes võimekas, ei too soovitud tulemust, kui seda kasutusele ei võeta.
Et nii ei juhtuks, tuleb inimeste kaasamisega alustada projekti esimesest päevast. Ning lisaks teooriale arvestada igapäevatöö keerukuse ja takistustega.
Lahendus
Äriprotsessi automatiseerimise käigus lähtutakse ettevõtte ja inimeste tegelikest vajadustest ning seatud eesmärkidest. Lõpptulemuse mõju peab olema mõõdetav.
Kellele
B2B ettevõtetele, kes näevad selget vajadust ühe või mitme äriprotsessi automatiseerimiseks.
Näiteks müügis, klienditeeninduses, pakkumiste koostamisel, andmete töötlemisel või aruandluses.
Kui head ettekujutust veel ei ole, siis tasub alustada analüüsiprojektist AI teekaart müügis.
Tulemus
- Töötav lahendus koos mõõdetava mõjuga
- Dokumentatsioon ja meeskonna koolitus
- Vajadusel tugi edaspidiseks
Äriprotsessi automatiseerimise sammud
1. Kirjeldame eesmärgid, mida soovitame automatiseerimisega saavutada. Defineerime, kuidas me eesmärkide täitmist saame mõõta.
2. Vaatame üle olemasoleva protsessi. Otsustame, kus saab protsessis kasutada AI-d ja millistes kohtades jääb otsus inimesele. Täiendame protsessi, et see saaks uutest võimalustest kasu.
3. Tehnilise lahenduse valimine. Otsustame, kas saame kasutada standardset AI tööriista või ehitame erilahenduse. Või kasutame mõnda turul pakutavat spetsiifilist AI-lahendust (näiteks AI klienditeeninduse tööriista)
4. Nõuete defineerimine. Defineerime nõuded GDPR-ile, AI aktile ja küberturbele.
6. Testimine. Testime lahendust piiratud hulga näidete peal. Vaatame eraldi läbi vead ja piiripealsed juhtumid. Üks õnnestunud demo ei näita veel, et protsess igapäevatöös vastu peab.
7. Juurutus ja meeskonna koolitus. Võtame lahenduse tööprotsessis kasutusele.
8. Järelkontroll ja kohandamine. Tavaliselt tulevad kõige kasulikumad parandused välja alles siis, kui süsteemi hakkavad kasutama inimesed, kes selle tööga iga päev tegelevad.