Скукота 80%: Когда ИИ приносит пользу уже на первом этапе операций

Почему скучная работа побеждает

Есть две причины, и обе связаны с риском, а не с амбициями.

Первая в том, что рутинная работа измерима. Вы уже знаете, сколько счетов приходит, как долго заявка стоит в очереди, сколько стоит решение поддержки. Когда вы автоматизируете что-то измеримое, вы можете доказать результат за квартал. Когда вы автоматизируете что-то новое, вы тратите квартал на споры о том, работало ли это.

Вторая причина в том, что скучные 80% — это место, где находится объем, и объем превращает небольшое улучшение в реальное число. Уменьшение четырех минут за задачу, выполняемую дважды в месяц, — это округляющая ошибка. Уменьшение четырех минут за задачу, выполняемую девятьсот раз в месяц, освобождает человека. Экономика движется частотой, а не тем, насколько умна автоматизация.

Тяжелые 20% — ценообразование с исключениями, спорные претензии, все, о чем может спросить регулятор — должны оставаться у ваших сотрудников на данный момент. Это действительно сложно, это место, где находится ваша маржа и репутация, и это худшее место для изучения поведения ИИ в вашем бизнесе.

Как найти ее

Не проводите опрос, спрашивая людей, что они хотели бы автоматизировать. Вы получите список желаний. Вместо этого посмотрите, где работа застревает и где информация вводится повторно.

• Переход данных между системами. Любой раз, когда человек читает один экран и вводит данные в другой, этот шаг является кандидатом. Электронная почта в ERP, PDF в таблицу, портал в CRM.
• Неразборчивый ввод на входе. Счета, накладные, претензии, резюме, запросы на предложение, отчеты о проверке. Все, что приходит в виде PDF, фотографии или абзаца прозы, который кто-то должен преобразовать в поля.
• Триггер и маршрутизация. Билеты, жалобы и входящие запросы, которые человек читает только для того, чтобы решить, кому их следует обработать.
• Составление шаблонов. Обновления статуса, стандартные ответы, первые черновики длинного потока или документа.
• Сравнение. Сравнение двух списков, которые должны совпадать, и объяснение, почему они не совпадают.

Оцените каждого кандидата по объему, согласованности входящих данных и стоимости ошибки. Начните с высокого объема, последовательных входящих данных и дешевых ошибок. Эта комбинация негламурна и именно правильная.

Исключения — настоящая проблема дизайна

Вот где большинство первых проектов идут наперекосяк. Команда автоматизирует счастливый путь, достигает 85% точности, празднует и затем обнаруживает, что 15% случаев теперь занимают больше времени для обработки, чем весь процесс до этого. Исключения приходят без контекста, их никто не владеет, а очередь растет.

Проектируйте обратную связь до того, как вы проектируете автоматизацию. Когда система не уверена, что происходит? Кто это видит, что они видят и сколько времени у них есть? Процесс, который обрабатывает 70% случаев от начала до конца и аккуратно передает остальные, лучше, чем тот, который заявляет о 90% и сбрасывает остальное в нераскрытую почту.

Установите пороговую величину уверенности намеренно. Для кодирования счетов вы можете принять 2% ошибок, потому что проверка внизу их поймает. Для всего, что касается платежей или пациентов, вы направляете гораздо больше к человеку и принимаете более низкую автоматизацию. Этот порог — бизнес-решение, а не техническое, и оно принадлежит тому, кто владеет процессом.

Что должны выглядеть первые шесть месяцев

Выберите один процесс. Инструментируйте его до того, как вы что-то измените, чтобы вы знали базовое время выполнения, стоимость за транзакцию и процент ошибок. Отправьте что-то узкое в реальное использование в течение восьми недель. Измерьте те же показатели снова.

Затем сделайте это еще два или три раза. Компенсирующий эффект не в отдельных автоматизациях — в том, что ваша команда узнает, на что эти системы надежно хороши, ваши данные становятся чище, потому что в них зависит что-то важное, и следующий проект занимает вдвое меньше времени.

Носить скучную, тяжелую, высокомасштабную работу — это то, в чем эта технология действительно хороша прямо сейчас. Дайте ей эту нагрузку сначала, и держите своих людей на решениях, требующих их. Если вам нужна помощь в выборе первого процесса и доказательстве числа, вот где мы помогаем.