Знакомая сцена
Отдел, папка «Регламенты» и идея загрузить всё в нейросеть, чтобы она отвечала. Через две недели пилот стыдливо гаснет: ответы вроде правильные, а люди продолжают жить в Excel и переписке.
Проблема не в «плохой модели». В модель положили не работу, а её официальную биографию.
Регламент врёт не со зла
Инструкции устаревают. Их пишут «как должно», когда аудиторы рядом. Их не обновляют после каждой перестройки. В них нет:
- обходных путей, без которых смена просто встанет;
- реальных сроков ожидания;
- «у кого на самом деле ключ от решения»;
- таблиц, которые «временно» живут уже пятый год.
Если ИИ выучить на этом, он станет отличным экзаменатором по бумаге. В работе от него мало толку.
Что видит as-is
Картину «как есть» собираю из разных следов:
- что реально кликают в ERP/СЭД;
- какие файлы ходят по почте;
- где ждут подписи;
- какие исключения повторяются каждую неделю;
- что мастер держит в голове, а в системе стоит «для галочки».
Я не ищу виноватых. Мне нужна инвентаризация факта. Без неё автоматизация усиливает хаос.
Где ИИ уместен после разбора
Когда видно, что шаг:
- повторяется;
- опирается на данные, которые можно достать;
- не является юридически «только человек»;
- даёт измеримую экономию времени или ошибок.
Тогда локальная модель, поиск по своей базе, разбор сканов уместны. Иначе сначала порядок в процессе. Или честное «здесь ИИ не первая очередь».
Тест на 15 минут
Спросите владельца процесса:
- Где лежит правда, если система и человек расходятся?
- Какой шаг съедает больше всего календарного времени, и почему?
- Что нельзя отправлять во внешний сервис?
- Какой результат пилота вы признаете успехом через месяц?
Если на третий вопрос пауза, а на четвёртый звучит «ну чтобы было современно», пилот рано.
Связь с методом
В методе (APRE) регламент один из источников, не единственный. Сначала аудит факта и модель, затем реинжиниринг (to-be) и только потом ИИ в контуре. Подробнее: что такое реконструкция процессов с ИИ и метод.
Павел Наумов