Les 80 % ennuyeux : où l'IA apporte des bénéfices dès les opérations initiales

Pourquoi le travail ennuyeux gagne

Il y a deux raisons, toutes deux liées au risque plutôt qu'à l'ambition.

La première est que le travail répétitif est mesurable. Vous savez déjà combien de factures arrivent, combien de temps une réclamation reste dans la file d'attente, quel est le coût de résolution d'un ticket de support. Lorsque vous automatisez quelque chose et que vous mesurez les résultats, vous pouvez prouver l'efficacité en un trimestre. Lorsque vous automatisez quelque chose de nouveau, vous passez le trimestre à débattre de son efficacité.

La seconde raison est que les 80 % ennuyeux représentent le volume, et c'est ce qui transforme une petite amélioration en un véritable chiffre. Réduire quatre minutes d'une tâche effectuée deux fois par mois n'a qu'une importance mineure. Réduire quatre minutes d'une tâche effectuée neuf cent fois par mois libère du temps pour une personne. Les économies sont déterminées par la fréquence, et non par la sophistication de l'automatisation.

Les 20 % difficiles - les exceptions de prix, les réclamations contestées, tout ce qu'un régulateur pourrait demander - devraient rester entre les mains de vos employés pour le moment. C'est réellement difficile, c'est là que se trouvent votre marge et votre réputation, et c'est l'endroit le plus mauvais pour apprendre comment l'IA fonctionne dans votre entreprise.

Comment le trouver

N'organisez pas une enquête demandant aux gens ce qu'ils aimeraient automatiser. Vous obtiendrez une liste de souhaits. Au lieu de cela, examinez les endroits où les files d'attente de travail se forment et où les informations sont retapées.

• Saisie croisée entre systèmes. Chaque fois qu'un humain lit un écran et tape dans un autre, cette étape est un candidat potentiel. Email vers ERP, PDF vers feuille de calcul, portail vers CRM.
• Entrée non structurée à l'entrée. Factures, notes de livraison, réclamations, CV, demandes de devis, rapports d'inspection. Tout ce qui arrive sous forme de PDF, photo ou paragraphe de prose qu'une personne doit transformer en champs.
• Tri et routage. Tickets, plaintes et demandes entrantes qu'une personne lit uniquement pour décider à qui les traiter.
• Rédaction à partir d'un modèle. Mises à jour de statut, réponses standard, premiers brouillons de fils ou documents longs.
• Réconciliation. Comparaison de deux listes qui devraient correspondre et explication des raisons pour lesquelles elles ne le font pas.

Notez chaque candidat en fonction du volume, de la cohérence des entrées et du coût d'une erreur. Commencez par les tâches à fort volume, entrées cohérentes et erreurs peu coûteuses. Cette combinaison est banale mais exactement ce qu'il faut.

Les exceptions sont le véritable problème de conception

C'est ici que la plupart des premiers projets échouent. Une équipe automatise le chemin heureux, atteint 85 % d'exactitude, célèbre, puis découvre que les 15 % des cas qui sortent désormais prennent plus de temps à traiter qu'ensemble le processus ne le faisait avant. Les exceptions arrivent sans contexte, personne ne s'en occupe et la file d'attente augmente.

Concevez la solution de repli avant de concevoir l'automatisation. Lorsque le système n'est pas sûr, que se passe-t-il ? Qui le voit, que voit-il et combien de temps a-t-il ? Un processus qui traite 70 % des cas de bout en bout et transmet les autres proprement bat un autre qui prétend 90 % et dépose les restants dans une boîte de réception non surveillée.

Définissez le seuil de confiance délibérément. Pour la codification des factures, vous pourriez accepter un taux d'erreur de 2% car la vérification en aval le rattrape. Pour tout ce qui concerne un paiement ou un patient, vous routez beaucoup plus vers un humain et acceptez un taux d'automatisation plus faible. Ce seuil est une décision d'entreprise, pas technique, et il appartient à celui qui possède le processus.

À quoi devraient ressembler les six premiers mois

Choisissez un processus. Mesurez-le avant de modifier quoi que ce soit, afin de connaître le temps de contact de base, le coût par transaction et le taux d'erreur. Lancez quelque chose de étroit dans l'utilisation réelle en huit semaines. Mesurez à nouveau les mêmes chiffres.

Ensuite, faites-le à nouveau, et encore une fois. La croissance composite ne vient pas des automatisations individuelles - elle vient du fait que votre équipe apprend ce que ces systèmes sont réellement bons, que vos données deviennent plus propres car quelque chose en dépend, et que le prochain projet prend la moitié du temps.

Supportant les tâches ennuyeuses, lourdes et à fort volume est ce que cette technologie excelle actuellement. Donnez-lui cette charge en premier, et gardez vos personnes pour les décisions qui nécessitent leur expertise. Si vous avez besoin d'aide pour choisir le premier processus et prouver le chiffre, c'est notre domaine d'expertise.