AI КОМП-АС — разбор фреймворка. О: Откуда мы выходим?

Продолжаем разбирать по буквам AI КОМП-АС, навигационный фреймворк внедрения технологий искусственного интеллекта ^[1] в бизнес – в данной статье ответим на очевидные, но при этом часто игнорируемые вопросы: О: Откуда мы выходим? Зачем организации понимать, где она сейчас, чтобы прийти туда, куда она хочет? Как это сделать?

Полное описание фрейморка можно найти здесь ^[2].

Для завтравки хочется вспомнить орденоносный анекдот, в котором, как в каждой шутке, лишь доля шутки:

Идет собрание ЦК. Брежнев спит. Вдруг просыпается и говорит : Идея! Идея…Все хватаются за карандаш.Брежнев продолжает : Иде я… Игдея… И где я нахожуся?

Шутки в сторону – чтобы не быть как Леонид Ильич, далее разберем, зачем организации принятие реальности, когда она начинает свой AI Journey, и изучим возможные подходы к анализу «отправной точки» трансформации.

Оценка текущего состояния организации

Несмотря на то, что, используя AI технологии, мы все ощущаем легкий налет супергеройскости и вуаля взмаха волшебной палочкой, процесс внедрения их в бизнес коммерческой организации все еще остается привязанным к ограничениям земных законов и логики. На предыдущем этапе фреймворка ^[3] мы разбирали подходы к определению стратегических целей бизнеса – чтобы построить реализуемую дорожную карту их достижения, организации также нужно точно осознавать свое текущее «местоположение» и определить фактический разрыв между сегодняшним состоянием и желаемым. Области наибольшего «разрыва» потенциально и станут точкой приложения AI-решений.

В случае бизнеса ответ на вопрос «Где я?» многогранен – поцесс оценки необходимых аспектов текущей деятельности организации мы уже частично затронули в прошлой статье, рассказав про SWOT анализ, ниже дополним картину недостающими блоками и представим рекомендации по анализу каждого из них.

Процесс исполнения плана развития компании может быть трудоемким и заставить организацию пройти через болезненные фазы роста и трансформации, требовать существенных финансовых и временных инвестиций, координации различных ресурсов, перестроения процессов и т.д.

Итогово для того, чтобы сделать этот процесс управляемым, наш пазл оценки «Откуда мы выходим?» должен быть составлен как минимум из следующих кусочков:

• Описание Орг.структуры

• SWOT-анализ

• Бизнес-метрики

• Инвентаризация и описание ключевых бизнес-процессов

• Инвентаризация и описание технологического ландшафта

• Оценка цифровой культуры

Важно для проведения данного процесса иметь выделенного координатора, обладающего достаточным авторитетом в организации и обладающего опытом ^[4] сбора подобной информации, способного отстраивать с одной стороны широкую картину, с другой стороны умеющего «нырнуть» в глубину для верификации тех или иных метрик, сопоставлять информацию из нескольких источников.

Результаты оценки необходимо формилизовать собрать в едином простанстве( в идеале цифровом в виде дашбордов или отчетов), обеспечив к ним доступ ключевых лиц организации.

Орг.структура

Возможно в вашей организации уже есть подобный артефакт, который позволяет получить перечень ключевых лиц в компании, их роли, зоны ответственности и уровень взаимодействия.

Если подобного орг.чарта еще нет, то процесс его формирования можно начать с:

• анализа справочника сотрудников и выявление ключевых лиц – C-level, руководители бизнес-департаментов, ИТ, ИБ и т.д.

• проведения Stakeholders mapping интервью в выделенной группе для выяснения, кому отчитываются, с кем наиболее часто взаимодействуют, кто и как зависит о них зависит.

На выходе у вас должен получиться своего рода граф, описывающий формальную управленческую структуру организации, дающее понять зоны ответственности, кто и кому репортит и определяющую процесс принятия решений.

SWOT анализ

Данное упражнение детально описывали в статье ^[3].

Бизнес-метрики

Формализуйте и соберите текущий статус по тем метрикам, что ваша организация использует для измерения успешности своей деятельности – для каждой организации данный набор будет специфичен, где-то помимо общих финансовых показателей он дополнится метриками продукта, что компания создает, где-то дополнится метриками продаж и т.д. Важно для каждой метрики составить четкое понимание подхода к ее расчету, того, на каких данных она базируется, оценить их достоверность и качество, определить ответственных за достижение соответсвующих метрик.

Возможно не все ключевые для будущих целей компании метрики вы собираете и качественно измеряете сегодня – дополните текущую картину недостающими метриками, сопоставьте картину сегодняшнего дня с той целевой картиной, к которой вы стремитесь по итогам выполнения стратегического плана развития. Метрики с наибольшим гэпом позволят выявить те зоны ответственности, где может потребоваться наиболее существенная трансформация, создающая потенциал для внедрения AI.

Инвентаризация и описание ключевых бизнес-процессов

Выделите и опишите текущие ключевые бизнес-процессы и их регламенты, влияющие на бизнес-метрики организации.

Отразите ответственных на каждом шаге, входные и выходные данные, детали переходов, подстветите «болевые точки» процессов – задержки, простои, низкое качество, высокая стоимость и т.д.

Особое внимание ^[5] уделите процессам, оказывающим влияние на те метрики, что имеют наибольший гэп от целевых. Деталицию данных процессов постарайтесь сделать максимальной.

Как общепринятый стандарт для описания рекомендуем использовать BPMN диаграммы (Business Process Model and Notation), это позволит унифицировать коммуникацию, как внутри организации, так и в случае необходимости привлечения сторонних команд.

Имея организационную структуру и описание ключевых процессов, также рекомендуем составить матрицу RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed), показывающую, распределение ответственности – это позволит оперативно определить ключевые стороны, что должны быть вовлечены в согласование изменений в случае, если понадобится модификация процесса.

Инвентаризация и описание технологического ландшафта

Составьте карту технологического ландшафта организации, запросив у IT службы перечень используемой инфраструктуры( Cloud и on-prem), включая телефонию, и информационных систем, для которых опишите способы интеграции и межсистемной коммуникации( взаимодействие по API, ручной ввод данных и т.д.), опишите ключевые хранилища данных и типы хранящихся там данных( например, продажи, закупки, остатки, задачи, и т.д.), перечислите известные проблемы и объемы тех. долга, запросите у ИБ регламенты безопасности и рекомендации и требования к внедряемым в контур организации решениями.

Оценка цифровой культуры

Проведите интервью со стейкхолдерами выявленных ключевых бизнес-процессов для оценки того, какой текущий уровень цифровизации и ИИ-зации в подконтрольном им направлении, какие решения автоматизации цже используются, какой опыт внедрения AI-технологий, как сотрудники воспринимают изменения, какие практики внедрения нововведений, исходя из опыта организации, позволяют сделать процесс более эффективным, кто может выступить в роли локального чемпиона и амбассадора изменений.

Заключение

Чтобы внедрение AI в ваш бизнес не превратилось в блуждание по лесу, организации важно принять реальность и себя такими, какие есть сейчас, определив «желаемое» и отделив его от «действительного». Осознанный подход к технологической трансформации начинается не с набора модных AI‑инструментов, а с ответов на вопросы «Куда мы направляемся?» и «Откуда мы выходим?» через оргструктуру, метрики, процессы, технологии и цифровую культуру, собранные в единую, прозрачную картину.

Одним из основных блоков фундамента, на котором строится AI-трансформация бизнеса, являются данные и культура взаимодействия с ними. Без управляемых и качественных данных, без data driven mindset даже самые передовых технологические решения рискуют в лучшем случае остаться лишь дорогими экспериментами, в негативном же сценарии могут усугубить проблемы. Shit in, shit out – хаос порождает хаос. Чем честнее и четче компания зафиксирует своё текущее состояние и выстроит от него осознанный, основанный на отвалидированной инфомрации маршрут к бизнес-цели, тем выше шансы, что AI трансформация будет управляемым процессом с высокими шансами на успех, а не серией попыток автоматизировать хаос.

—————-

Алексей Бобок,

AI трансформация, Рафт

Делюсь опытом внедрения ИИ в бизнес через поиск максимальной ценности:

https://t.me/aibobok ^[6]