Тонкое искусство ускорения, или «У нас уже есть ChatGPT»
Тонкое искусство ускорения, или «У нас уже есть ChatGPT» В кругу руководителей и примкнувших к ним оптимистов мне часто задают такой вопрос: «Оля, мы уже купили сотрудникам подписки на лучшие модели ИИ. Зачем нам ещё какая-то автоматизация?» Вопрос понятный. Тем более что современные модели действительно умеют всё, что нужно в роскошной офисной жизни. Не принципиально, кто их разработал — OpenAI, Anthropic или другая компания. Я и сама с трудом могу припомнить день, когда готовилась к встрече, разрабатывала документ или презентацию без ИИ. Это было очень давно. Давайте посмотрим, что происходит, когда мы просто выдаём этот чудо-инструмент отдельно взятому офисному труженику? Посмотрим на сильно упрощённом примере. Детали убрала, чтобы вы не задремали, дорогие коллеги, но смысл остался. Пять минут на разработку КП, два дня на «пробку» из КП на согласовании Вот наш менеджер, готовит коммерческое предложение. Раньше это занимало сорок минут: он сверял прайсы, вглядывался в остатки на складе, тяжело вздыхал и размышлял об устройстве мироздания. Сегодня же он отправляет свои файлы в условный ChatGPT и даёт пару команд. Нейросеть за пять минут пишет документ такой красоты и стройности, какой автор этих строк, при всём своём многолетнем опыте, добилась бы разве что ценой невероятных духовных усилий. Хотя, нет, и такой ценой не добилась бы. Менеджер радуется. Его личная эффективность взлетела до небес. Отправляет блестящее КП на согласование юристам, финансистам и риск-менеджеру — и с чувством выполненного долга уходит пить кофе или воодушевлённо приступает к следующему КП. Тем временем коммерческое предложение зависает на согласовании… точно так же, как и пять лет назад. На те же самые два безнадёжных дня. Клиент, ради которого всё затевалось, никакого прогресса пока не заметил. Зато согласующие подразделения приходят в состояние тихого бешенства, так как на их невинные головы ежечасно стала обрушиваться лавина КП, сгенерированных окрылёнными менеджерами. А доверить ИИ ещё и согласование документов они пока ещё не готовы по причинам вполне осязаемым. Эта идея — ещё из теории ограничений: если ускорить только одно звено в цепи и не менять остальную систему, мы получаем не ускорение, а, наоборот, увеличенную очередь на столе у несчастного юриста, финансиста или риск-менеджера (а то и у всех троих). Что сделать, чтобы этого не было? Ответ лишён романтики: автоматизировать весь сквозной процесс. Например, компания может заранее установить условия, при которых КП не нужно направлять на согласование. Система будет проверять их самостоятельно по актуальным данным. Тогда на согласование будут приходить уже не все КП подряд, а только те, с которыми система самостоятельно не сможет разобраться. Другими словами, встроить в систему лимиты, комплаенс, внутренние регламенты и правила. Тогда система сможет учитывать нашу уникальную бизнес-специфику, а если нужно, то и отраслевые или регуляторные требования. То есть, когда менеджер просто просит ChatGPT написать КП — модель знает, что делать. Это базовая, скажем так, предметная область, плюс-минус одинаковая для всех. Но когда мы начинаем автоматизировать согласование этого КП с юристами, финансистами и так далее, то универсальной предметной области не хватает, и нужны специализированные правила, - внутрикорпоративные, регуляторные и даже отраслевые. Консультанты называют это доменной спецификой. Теперь предположим, что у нас таких заявок приходит сто или тысяча в день. Кто соберёт данные (интеграции и ETL) Ранее мы посмотрели, что для одного предложения менеджер сам нашёл договор, выгрузил прайс, уточнил остатки и передал всё это модели. А если таких заявок не одна, а тысяча в день? Тогда подготовка данных для модели станет отдельной большой работой. Если её будут делать менеджеры, то они только этим и будут заниматься. Значит, системе нужно автоматически получать актуальные данные из CRM, ERP, складских систем и разных документов и таблиц. Д
Канал в каталоге Максиметера
15 подписчиков · IT и технологии