Задумывались ли вы когда-нибудь о различии между инструментом и системой?
Инструменты — это то, что мы используем в своей работе. Системы, аналогичным образом, делают работу более эффективной.
У некоторых может сложиться впечатление, что система — это просто более сложный инструмент.
Однако, если мы классифицируем работу на два типа — итеративную работу и потоковую работу, — различие между инструментом и системой становится удивительно ясным.
Итерация и поток
Итеративная работа — это процесс постепенного создания результата методом проб и ошибок, гибко адаптируясь по ходу дела.
Для итеративной работы полезен набор инструментов, позволяющий выбрать правильный инструмент для конкретных задач.
Потоковая работа, напротив, включает в себя прохождение этапов и получение результата на заключительном этапе.
Для потоковой работы наличие системы, направляющей работу по потоку, значительно повышает производительность и качество.
Преобразование работы в потоковую и ее систематизация
Большая часть работы, выполняемой людьми, представляет собой либо итеративную работу, либо компонент систематизированного потокового процесса.
Преобразование итеративной работы в потоковую, а затем ее систематизация значительно способствуют повышению производительности и качества.
Промышленная революция и ИТ-революция
Промышленная революция и ИТ-революция являются яркими примерами значительного повышения производительности и качества за счет преобразования итеративной работы в потоковую и ее последующей систематизации.
До Промышленной революции производство осуществлялось как итеративная работа, где люди умело использовали инструменты, свободно изменяя распорядок и процедуры каждый раз.
Обработка информации до ИТ-революции также была итеративной работой, когда люди использовали инструменты и действовали нестандартным образом.
Систематизация этих процессов, подобно заводским производственным линиям и бизнес-ИТ-системам, привела к повышению производительности и качества.
Однако не только систематизация, но и потоковое преобразование этой итеративной работы является крайне важным. Именно благодаря достижению потокового преобразования стала возможна систематизация.
Революция генеративного ИИ
При стремлении к повышению производительности и качества за счет использования генеративного ИИ в бизнесе, простое использование ИИ в качестве инструмента не принесет истинной ценности.
Основная цель — это преобразование итеративной работы в потоковую, а затем систематизация этой потоковой работы.
Генеративный ИИ, способный к гибкой адаптации, может справляться с итеративными задачами. Однако, будь то человек или генеративный ИИ, существуют ограничения по производительности и качеству итеративной работы.
Именно поэтому крайне важно стремиться к потоковому преобразованию и систематизации.
Можно возразить, что если бы потоковое преобразование могло улучшить производительность и качество даже при работе с людьми, такие инициативы могли быть предприняты до появления генеративного ИИ.
Однако потоковое преобразование, основанное на работе человека, на самом деле является очень сложной проблемой. Работники-люди не могут немедленно адаптироваться к изменениям в назначении или содержании задач.
С другой стороны, когда работником является генеративный ИИ, легко перенастраивать назначения и содержание задач методом проб и ошибок.
В отличие от людей, генеративный ИИ может забывать предыдущие шаги, мгновенно читать и понимать новые процедуры и работать на их основе.
Поэтому основным подходом для использования генеративного ИИ в бизнесе будет преобразование итеративной работы в потоковую и ее последующая систематизация.
Повышение эффективности бизнеса с использованием генеративного ИИ
Давайте рассмотрим пример повышения эффективности бизнеса с использованием генеративного ИИ.
В качестве примера рассмотрим задачу ответа на запросы сотрудников относительно правил компании.
Используя генеративный ИИ, можно искать правила компании и составлять проекты ответов.
Однако существует вероятность того, что генеративный ИИ может сослаться на устаревшие правила или по ошибке вообразить и предоставить ответы, прямо не указанные в правилах.
Более того, запросы поступают в различных формах, таких как электронная почта, мессенджеры, телефонные звонки или устное общение.
Поэтому сотрудникам, обрабатывающим запросы, по-прежнему необходимо принимать их, как и раньше.
Вполне возможно, что эффективность может быть повышена за счет ответов на вопросы, которые можно решить на месте, а для тех, кто требует проверки правил, вводить содержание запроса в генеративный ИИ для создания проектов ответов.
Кроме того, для часто задаваемых вопросов необходимо размещать их на внутреннем сайте компании в разделе часто задаваемых вопросов (FAQ).
Генеративный ИИ также можно использовать для ввода типичных вопросов и ответов и создания маркированных черновиков для публикации на веб-сайте.
Более того, когда требуются изменения правил, генеративный ИИ может быть использован для составления предложений.
Такие приложения могут сделать определенный процент задач по обработке запросов более эффективным.
Однако это лишь оставляет обработку запросов как итеративную работу и использует генеративный ИИ в качестве инструмента.
Следовательно, прирост эффективности очень ограничен.
Преобразование работы в потоковую
Чтобы максимально повысить эффективность задачи по обработке запросов, приведенной в качестве примера, эту задачу необходимо преобразовать в поток.
Для этого необходимо детализировать и формализовать задачи, выполняемые ответственным лицом при обработке запросов.
- Получать запросы по различным каналам.
- Если запрос совпадает с ранее отвеченным и нет изменений в соответствующих правилах, предоставить тот же ответ.
- Для новых запросов или запросов, связанных с изменением правил, подтвердить правила и составить проект ответа.
- Проверить, что проект ответа не ссылается на устаревшие правила и не содержит информации, не указанной в правилах.
- Проверить, требуется ли одобрение перед ответом, и получить его при необходимости.
- Ответить по каналу, через который был получен запрос.
- Зарегистрировать содержание запроса, результат одобрения и результат ответа в данных истории запросов.
- Регулярно проверять данные истории запросов и создавать черновики для обновления часто задаваемых вопросов и ответов.
- Обновить внутреннюю домашнюю страницу компании после получения одобрения.
- Обновить ссылочные данные правил при их обновлении.
- Одновременно записать в данные истории прошлых запросов, что произошли соответствующие ответы и обновления правил.
- Подтвердить, требуется ли пересмотр часто задаваемых вопросов и ответов в связи с изменением правил, и обновить при необходимости.
Четко определив детали выполняемых задач, как описано выше, эти задачи можно связать, превращая гибкую итеративную работу в более четкий потоковый процесс.
Пример систематизации
Создав такой рабочий поток, путь к систематизации становится ясным.
Для систематизации, если допустимо пожертвовать некоторым удобством сотрудников, одним из вариантов является консолидация каналов запросов.
И наоборот, если приоритет отдается удобству сотрудников, система должна сохранять возможность получать запросы по всем каналам.
В основном, система должна напрямую получать запросы. Только для устных запросов ответственное лицо должно вводить их в систему.
После получения запроса ИТ-система и генеративный ИИ должны выполнять как можно большую часть последующей работы, следуя потоку. Изначально, человеческая проверка и одобрения должны быть встроены в систему, а операторы-люди должны иметь возможность вносить исправления.
Затем, по мере использования системы для обработки запросов, если генеративный ИИ совершает ошибку, инструкции для генеративного ИИ должны быть обновлены с предупреждениями, пунктами для проверки, примерами ошибок и правильными примерами для предотвращения повторения.
Это позволяет сократить количество ошибок генеративного ИИ. Этот процесс обновления инструкций для генеративного ИИ может быть сделан еще более эффективным, если он будет преобразован в потоковую задачу, а не в итеративную.
Таким образом, систематизируя потоковую работу, даже задачи, которые, казалось бы, требуют вмешательства человека, могут быть заменены системой, основанной на генеративном ИИ.
Распространенные заблуждения
Многие люди придерживаются мнения, что применение генеративного ИИ в бизнесе в настоящее время не очень эффективно или что это преждевременно.
Однако значительная часть этих людей часто попадает в две схемы заблуждений.
Первое заблуждение возникает из-за сосредоточенности на использовании генеративного ИИ в качестве инструмента.
Как показано здесь, использование генеративного ИИ в качестве инструмента для итеративных задач не значительно повышает эффективность бизнеса. Опыт или слухи об этом приводят к данному заблуждению.
Второе заблуждение проистекает из сосредоточенности на том, чтобы генеративный ИИ выполнял итеративные задачи.
Действительно, попытки заставить нынешний генеративный ИИ выполнять итеративные задачи не дают хороших результатов. Следовательно, генеративный ИИ не может полностью взять на себя обязанности, выполняемые людьми, и сосредоточение исключительно на этом пункте приводит к недоразумению.
В заключение
Как обсуждалось здесь, путем преобразования итеративной работы в потоковую и ее систематизации можно ожидать большей эффективности, чем при использовании одних только инструментов.
Более того, даже если итеративная работа сама по себе не может быть полностью обработана, многие отдельные задачи в рамках потокового процесса могут управляться существующим генеративным ИИ. Даже если вначале будет много ошибок, постоянное улучшение может быть достигнуто путем обновления инструкций.
В качестве альтернативы, задачи могут быть разделены по мере необходимости, отделяя черновик от проверки или внедряя многоступенчатую проверку.
Если систематизация может быть достигнута таким образом, то улучшения будут прогрессировать с каждой задачей, и операции со временем станут более эффективными.
Это способ работы, который позволяет постоянно совершенствовать сам механизм, подобно заводскому производству и внедрению ИТ-систем.
Чтобы использовать генеративный ИИ, требуется изменение мышления: вместо того чтобы просто улучшать свои собственные итеративные задачи, необходимо объективно преобразовывать свою работу в потоковые процессы и систематизировать их.