Automatizacija ne počinje umjetnom inteligencijom
Automatizacija počinje prepoznavanjem poslova koje zaposlenici ponavljaju iz dana u dan bez stvarne potrebe za ljudskom odlukom. Tvrtka ne treba prvo pitati gdje može uvesti AI, nego gdje ljudi trenutno kopiraju, prepisuju, traže, sortiraju i provjeravaju podatke na isti način.
To su često mali poslovi koje nitko pojedinačno ne smatra velikim problemom.
Netko svaki dan prebacuje podatke iz e-maila u Excel. Druga osoba provjerava jesu li kupci odgovorili. Treća izrađuje gotovo isti izvještaj svakog petka. Netko ručno šalje dokument nakon promjene statusa narudžbe. Netko drugi otvara nekoliko programa kako bi pronašao informaciju koju bi jedan sustav mogao prikazati automatski.
Svaki takav korak pojedinačno može trajati nekoliko minuta. Problem nastaje kada se ista radnja ponavlja kroz više ljudi, projekata, kupaca i radnih dana.
Dobar kandidat za automatizaciju jest zadatak koji zaposlenik često ponavlja prema jasnim pravilima i bez potrebe za stvarnom ljudskom procjenom.
Zato unaprjeđenje poslovanja prije automatizacije treba promatrati cijeli proces. Ako je proces nepotrebno kompliciran, automatizirati ga bez prethodnog pojednostavljenja znači samo brže izvršavati loše organiziran posao.
1. Ručno prepisivanje podataka iz jednog sustava u drugi
Automatizacija treba ukloniti situacije u kojima zaposlenik ručno prenosi iste podatke između e-maila, Excela, CRM-a, administracije i drugih alata.
Primjer je vrlo jednostavan.
Kupac ispuni obrazac na web stranici. Podaci stignu na e-mail. Zaposlenik otvori poruku, kopira ime, tvrtku, broj telefona i upit te ih unosi u tablicu. Nakon toga možda još jednom unosi iste podatke u CRM ili drugi interni sustav.
Informacija je već digitalna. Problem je samo u tome što sustavi međusobno ne komuniciraju.
Takav proces može se organizirati tako da obrazac automatski:
- spremi kontakt u bazu ili CRM
- otvori novi upit ili projekt
- dodijeli odgovornu osobu
- pošalje internu obavijest
- pripremi odgovor ili sljedeći zadatak
Zaposlenik tada radi ono zbog čega je potreban: procjenjuje upit, razgovara s kupcem i donosi odluku.
Ne prepisuje podatke.
To je i jedan od razloga zašto MID razvija web stranice i poslovne sustave po mjeri. Web ne mora završavati na kontakt formi. Može biti početna točka poslovnog procesa.
2. Čitanje i razvrstavanje svakog e-maila ručno
AI automatizacija može analizirati dolazne poruke, prepoznati njihovu svrhu i usmjeriti ih prema odgovarajućoj osobi ili procesu.
Tvrtka može dnevno dobivati upite kupaca, zahtjeve za ponude, račune, reklamacije, potvrde, dokumentaciju, životopise i interne poruke. Bez organiziranog sustava zaposlenik mora otvoriti gotovo svaki e-mail kako bi uopće utvrdio što s njim treba napraviti.
To je posao koji se može djelomično automatizirati.
Sustav može prepoznati radi li se o:
- novom prodajnom upitu
- postojećem klijentu
- računu ili dokumentu
- reklamaciji
- zahtjevu za podršku
- poruci koja zahtijeva hitnu reakciju
Nakon toga može označiti poruku, spremiti prilog, otvoriti zadatak, povezati kontakt s postojećim klijentom ili pripremiti nacrt odgovora.
Ključna razlika je između automatiziranog odgovaranja i automatizirane pripreme.
AI ne mora samostalno slati svaki odgovor. U mnogim slučajevima korisnije je da zaposleniku sažme poruku, izvuče važne podatke i pripremi odgovor koji osoba provjeri prije slanja.
Na taj način automatizacija uklanja administraciju, ali zadržava ljudsku kontrolu tamo gdje je važna.
O konkretnim primjenama pisali smo i u članku AI asistent i AI automatizacija za poslovanje.
3. Izrada istih dokumenata i izvještaja iznova
Automatizacija može generirati ponude, potvrde, interne dokumente i izvještaje iz podataka koji već postoje u sustavu.
Ako zaposlenik svaki put otvara stari Word ili Excel dokument, mijenja ime kupca, datum, stavke i cijene te zatim dokument izvozi u PDF, postoji velika vjerojatnost da se dio procesa može automatizirati.
Isto vrijedi za periodične izvještaje.
Ako voditelj svakog ponedjeljka otvara nekoliko tablica kako bi iz njih izvukao:
- broj novih upita
- otvorene projekte
- završene poslove
- vrijednost ponuda
- neplaćene račune
- rokove koji kasne
onda izvještaj ne bi trebao ručno sastavljati zaposlenik.
Sustav može podatke prikupiti automatski i složiti ih u dashboard, e-mail sažetak ili dokument.
| Proces | Ručni način | Automatizirani način | | --- | --- | --- | | Ponuda | Kopiranje starog dokumenta | Generiranje iz podataka kupca | | Tjedni izvještaj | Ručno spajanje tablica | Automatski pregled podataka | | Potvrda narudžbe | Ručno pisanje e-maila | Slanje nakon promjene statusa | | Dokumentacija | Traženje po mapama | Povezivanje uz klijenta ili projekt |
Važno je da automatizacija koristi jedan pouzdan izvor podataka. Ako se isti podatak nalazi u pet različitih tablica, prvi problem nije AI nego organizacija informacija.
4. Ručno praćenje tko je odgovorio, a tko nije
Automatizacija može pratiti statuse i pokrenuti sljedeću radnju kada se određeni uvjet ispuni ili ne ispuni.
Prodajni proces često izgubi potencijalnog kupca ne zato što ponuda nije bila dobra, nego zato što nitko nije napravio sljedeći korak.
Ponuda je poslana.
Kupac nije odgovorio.
Prošla su četiri dana.
Nitko to nije primijetio.
Ili zaposlenik vodi vlastitu listu podsjetnika i pokušava se sjetiti kome se treba javiti.
Takav posao sustav može pratiti preciznije od čovjeka.
Primjer automatizacije može biti:
- ponuda se označi kao poslana
- sustav bilježi datum
- nakon određenog vremena provjerava postoji li odgovor
- ako odgovora nema, otvara zadatak zaposleniku
- zaposlenik odlučuje treba li kontaktirati kupca
Ista logika vrijedi za naplatu, dokumentaciju, rezervacije, servisne zahtjeve i projekte.
Automatizacija poslovanja nije samo izvršavanje zadataka. Velik dio vrijednosti dolazi iz toga što sustav zna da se nešto nije dogodilo.
5. Traženje informacija koje tvrtka već ima
AI sustav može zaposleniku pronaći informaciju iz interne dokumentacije bez ručnog pregledavanja mapa, poruka i starih dokumenata.
Ovo je jedan od manje očitih oblika ručnog rada.
Zaposlenik želi saznati:
„Koju smo cijenu zadnji put dali ovom klijentu?”
„Je li ovaj proizvod kompatibilan s određenim modelom?”
„Što je dogovoreno na prošlom projektu?”
„Gdje se nalazi tehnička specifikacija?”
„Koji je status ove narudžbe?”
Informacija postoji, ali zaposlenik mora znati gdje je tražiti.
Ako su podaci organizirani, interni AI asistent može povezati dokumentaciju, podatke o projektima, proizvode, komunikaciju i druge poslovne izvore te zaposleniku prikazati relevantan odgovor.
Tu se automatizacija razlikuje od običnog chatbot sustava.
Dobar interni sustav ne izmišlja odgovor na temelju općeg znanja. On koristi podatke tvrtke i zaposleniku pomaže pronaći ono što već postoji.
U članku AI automatizacija poslovanja: 15 poslova bez ručnog rada naveli smo dodatne primjere procesa u kojima povezivanje podataka može smanjiti svakodnevnu administraciju.
Što ne treba automatizirati samo zato što je moguće
Tvrtka ne treba automatizirati proces ako automatizacija povećava rizik, komplicira jednostavan posao ili uklanja ljudsku procjenu koja ima stvarnu vrijednost.
Najbolji kandidati imaju tri karakteristike:
Proces se često ponavlja
Automatizacija jednokratnog zadatka često nema smisla. Što se proces češće ponavlja, veća je potencijalna vrijednost automatizacije.
Pravila su dovoljno jasna
Ako zaposlenik svaki put slijedi gotovo isti postupak, sustav vjerojatno može preuzeti barem dio tog postupka.
Podaci već postoje u digitalnom obliku
Ako informacija ulazi kroz obrazac, e-mail, web shop, CRM ili poslovni sustav, obično postoji mogućnost da se automatski proslijedi dalje.
Zato automatizacija ne bi trebala početi pitanjem „koji AI alat trebamo kupiti?”
Bolje pitanje je:
„Što naši ljudi rade svaki dan, a računalo bi moglo napraviti bez njih?”
Tek nakon toga treba odlučiti je li rješenje jednostavna integracija, poslovna logika, vlastiti sustav ili AI.