Оптимизация бизнес-процессов: как найти узкие места и что отдать ИИ

Слово «оптимизация» затёрто до дыр: под ним продают и реинжиниринг, и новую CRM, и обучение сотрудников. На деле всё проще. Оптимизация процессов это последовательность из трёх вопросов: как мы работаем сейчас, где это ломается и что с этим сделать. Инструменты, включая ИИ, отвечают только на третий вопрос, и бросаться ими раньше времени значит автоматизировать бардак.

Сначала карта, потом решения

Возьмите один процесс, который всех бесит: согласование договоров, обработку заявок, сбор отчётности. Распишите его по шагам так, как он идёт на самом деле, а не так, как написано в регламенте. Кто участвует, сколько времени уходит на каждый шаг, где заявка лежит и ждёт человека.

На этом этапе обычно выясняется обидное: половина шагов существует потому что «так исторически сложилось», а не по необходимости. Часть согласований дублирует друг друга, часть документов никто не читает. Убрать лишний шаг всегда дешевле, чем автоматизировать его, и это первый выигрыш, который не стоит ни копейки.

Полная инструкция для первого прохода есть в материале о том, с чего начать автоматизацию процессов в компании: там же шаблон таблицы для карты процесса.

Где искать узкие места

Узкое место это шаг, который тормозит весь процесс. Признаки узнаваемы: очередь заявок скапливается перед одним человеком, сроки срываются по одной и той же причине, сотрудники переспрашивают у клиентов то, что уже где-то записано.

Типичные кандидаты:

• ручной перенос данных между программами и таблицами;
• проверки, где человек сравнивает строчку с строчкой;
• ожидание, пока занятой руководитель подпишет или ответит;
• поиск нужного документа или письма в архивах.

Каждое такое место это и боль, и точка входа для автоматизации. Именно с них стоит начинать, потому что выигрыш заметен сразу и команда видит пользу, а не угрозу.

Что отдать роботу, а что оставить людям

Не всякая рутина одинакова. Если шаг сводится к строгим правилам, вроде «скопировать сумму из счёта в таблицу», подойдёт классическая роботизация рутинных операций: робот повторяет действия человека в интерфейсах и не устаёт.

Разница между классами инструментов практичная, а не философская. Робот дешевле в поддержке и предсказуем как трамвай, но каждый поворот процесса приходится прописывать руками. ИИ дороже и временами удивляет, зато переживает мелкие изменения: если поставщик сменил бланк счёта, робота придётся перезаписывать, а нейросетевый разбор продолжит находить нужные поля.

Если же в шаге есть толика суждения, вроде «понять, что клиент имеет в виду» или «вытащить суть из письма», здесь работает ИИ. ИИ сильнее там, где материал нестандартный: тексты, документы, переписка, заявки в свободной форме. Пример с разбором входящих бумаг разобран в статье про автоматизацию документооборота на базе ИИ: система читает документ, извлекает поля и передаёт дальше, а человек проверяет только спорные случаи.

Как понять, что оптимизация удалась

У процесса до переделки должны быть замеры: срок прохождения заявки, количество ошибок, часы сотрудников на шаг. После изменений замеряем то же самое. Если срок вырос, а стало быть что-то пошло не туда, честно возвращаемся к карте и ищем, какой шаг мы усложнили.

Хорошая оптимизация никогда не делается одним рывком на всех процессах сразу. Один процесс, замер, результат, следующий. Так компания набирает опыт и понимание, а не коллекцию подписок на сервисы, которыми никто не пользуется.