AI-аудит: как выбрать первый процесс для пилота

Выбор первого процесса для пилота ИИ — не интуитивное решение, а результат структурного аудита: анализа систем, интервью с сотрудниками и карты процесса «как есть», на которой видно, где именно теряется больше всего времени.

Например, такой подход в одном случае привёл не к масштабному проекту, а к точечному агенту, который вместо полноценной системы автоматизации взял на себя рутинный сбор отчётности одного бухгалтера. Дальше в статье — сама методология и два реальных примера её результата.

Почему нельзя просто взять чужой готовый кейс

Частый запрос от компаний, начинающих разговор про ИИ: «Покажите нам готовые успешные кейсы, мы просто возьмём и поставим у себя». Проблема в том, что чужой готовый сценарий, как правило, не приживается один в один. ИИ хорошо обтекает уже существующие процессы компании — то есть он подстраивается под то, как у вас реально всё устроено, а не заставляет всё переделать с нуля. Но именно поэтому и решение, которое хорошо сработало в одной компании, устроено под её конкретные процессы, данные и культуру работы — а не является универсальным шаблоном.

Поэтому первый шаг — не поиск готового решения, а анализ собственного процесса.

Методология AI-аудита по шагам

1. Анализ систем и материалов. Изучаются используемые в компании системы и уже существующие регламентирующие документы — то, что можно понять до общения с людьми.
2. Встреча с сотрудниками, желательно с записью экрана. Сотрудники показывают, как реально работают в системах — не как это описано в регламенте, а как это происходит на практике, с уточняющими вопросами по нюансам.
3. Карта процесса «как есть». По итогам наблюдения и описания собирается схема реального процесса.
4. Точки оптимизации. Определяется, где сосредоточен наибольший объём трудозатрат — именно эти участки становятся кандидатами на передачу агенту.
5. Целевая карта процесса. Итоговая схема показывает, где в процессе остаётся human gate (точка согласования с человеком), где действует агент, а где процесс остаётся полностью на человеке.
6. Проектирование агентов. Отдельно продумываются компоненты будущих агентов и то, какие базы знаний для них нужно собрать.

Это не всегда чисто ИИ-решение — если часть процесса выгоднее вытащить в отдельную систему или предварительно систематизировать данные, аудит предлагает и такие комбинированные варианты.

Сколько это стоит и что вы получаете на выходе

Стоимость AI-аудита рассчитывается индивидуально, в зависимости от объёма процесса, и по порядку цены сопоставима с классическим ИТ-обследованием бизнес-процессов. Результат при этом другой: ИТ-обследование обычно даёт видение целевого процесса с учётом автоматизации в информационных системах, AI-аудит — с учётом того, как строятся агенты (в том числе там, где решение комбинированное, с доработкой систем).

Два реальных примера результата

Автоматизация разбора лабораторных писем. В сети медицинских клиник обработку писем с результатами лабораторных анализов раньше вели отдельные сотрудники вручную. Процесс полностью передали связке информационной системы и ИИ: письма попадают на почтовый сервер, агент вычленяет из потока именно письма с лабораторными результатами, распознаёт их (разные форматы — задача, которую стандартными средствами решить сложно) и заносит данные в учётную систему.

Точечный агент вместо масштабного проекта. Клиент хотел внедрять полноценную систему автоматизации финансового учёта, но финучётом у него занимался один человек, вручную собиравший данные из нескольких разных систем в Excel. Полноценный проект получался дорогостоящим именно из-за разнородности систем. По итогам анализа предложили не большой проект, а агента, который выполняет для этого сотрудника рутинный сбор и сведение отчётности — то есть аудит помог найти более дешёвое и точное решение, а не просто подтвердил изначальный запрос клиента.