Автоматизация

С чего начинается автоматизация, если не с нейросети

С замера. Пока не посчитано, сколько часов съедает конкретная операция, любой инструмент выбирается наугад. Сначала цифра, потом технология.

Считается это грубо и за один вечер. Берём операцию, которая повторяется: сколько раз в неделю её делают, сколько минут уходит на один раз, сколько стоит час того, кто её делает. Три числа перемножаются, получается стоимость процесса в месяц. Дальше сравниваем с ценой того, чем собираемся его закрывать.

Разница между «дорого» и «долго» тут принципиальная. Операция на пять минут, которую делают сорок раз в день, съедает больше, чем задача на два часа раз в неделю. При этом вторая заметна и раздражает, а первая незаметна и потому годами не попадает ни в один список на улучшение.

Второй фильтр – повторяемость. Машине можно отдать то, что делается одинаково. Если каждый раз по-разному, автоматизировать нечего: сначала процесс приводят к одному виду, и часто уже на этом шаге половина боли уходит без всякого ИИ.

Третий фильтр – цена ошибки. Там, где ошибка стоит дорого и заметна не сразу, машина ставится не вместо человека, а перед ним: она готовит, человек подтверждает. Это не половинчатое решение, а нормальный рабочий режим для документов, договоров и денег.

Какие процессы уходят машине первыми

Порядок почти всегда один и тот же, и он мало зависит от отрасли. Сверху – то, что повторяется десятки раз в день и не требует решений. Ниже – то, где нужен контекст и ответственность.

Обратите внимание на правую колонку. Она не пустеет ни в одной строке, и это главное свойство честной автоматизации: человек не уходит из процесса, он поднимается на шаг выше – от исполнения к проверке. Обещания «полностью без участия людей» на практике означают, что участие просто не описали.

Что до входящих обращений, здесь у меня разобран весь путь целиком: телеграм-бот для записи клиентов – от сценария до оплаты. А про документы отдельно: что можно отдать машине уже сейчас, а что пока нельзя.

Три способа автоматизировать и чем они отличаются

Инструментов на рынке много, но по сути их три семейства, и выбор между ними определяет и цену, и потолок.

Сценарий по правилам. Кнопки, ветки, готовые ответы. Никакой нейросети внутри. Ставится за день, стоит копейки, ломается на первом же вопросе не по сценарию. Для записи, напоминаний и типовых заявок этого хватает, и я не раз видел, как простой сценарий продаёт лучше «умного» бота.

ИИ внутри готовой системы. Функции в CRM, в почте, в таблицах: подсказки, черновики писем, разбор карточек. Внедрение ИИ в CRM обычно начинается именно отсюда – ничего не программируется, включается тумблером и настройками. Потолок – то, что предусмотрел вендор.

Свой контур на API. Модель дёргается из вашего кода, данные не уезжают дальше, чем вы разрешили, логика любая. Дороже на старте и требует сопровождения, зато потолка нет и переносится между вендорами.

Хороший порядок действий – двигаться сверху вниз и останавливаться там, где задача закрылась. Я видел куда больше проектов, погибших от переусложнения на старте, чем от того, что кто-то начал с простого сценария.

Сколько это стоит и когда окупается?

Порядок цифр стоит знать до разговора с подрядчиком, иначе смету не с чем сравнить.

Ядро простого бота – это один-два дня работы, от 10 000 рублей. Конструкторы, на которых такие сценарии собирают без кода, стоят 3–10 тысяч в месяц абонентской платы. Собственный сервер с видеокартой, если модель нужна локально, – это аренда от 20–25 тысяч в месяц, зато без поминутной оплаты запросов.

Дальше считается разница. Если процесс съедал 60 часов в месяц, а стал съедать 15, освободилось 45 часов – переводим в деньги по стоимости часа и делим на них ежемесячные расходы решения. Срок окупаемости в месяцах получается сам.

Ловушка тут одна, и она не в цене инструмента. Экономия часов превращается в деньги только тогда, когда освободившееся время чем-то занято: другой работой, большим числом заявок, отказом от найма. Если часы просто «стали свободнее», в отчёте о прибыли этого не будет никогда.

Полный разбор с раскладкой на статьи расходов – в статье про внедрение ИИ без сожжённого бюджета на пилоте. Если хочется примера с готовыми цифрами, посмотрите кейс про бота, который не стоит владельцу ни рубля в месяц.

Где автоматизация ломается

Список поломок короткий и на удивление одинаковый у всех.

Процесс не описан. Автоматизировать пытаются то, что каждый сотрудник делает по-своему. Машина требует однозначности и мгновенно вскрывает расхождения, которые люди годами обходили договорённостями. Разбор реального маршрута задач и денег – это отдельная работа, и ей посвящён кейс про то, как процессы идут в компании на самом деле. Аудит бизнес-процессов тут не бюрократия, а условие, без которого дальше идти бессмысленно.

Данные грязные. Дубли клиентов, поля, заполненные «по-разному», справочники, которые никто не чистил. Модель на таком материале уверенно выдаёт мусор в грамотных формулировках, и это хуже явной ошибки.

Нет владельца. У решения должен быть человек, который смотрит логи, правит сценарий и отвечает за результат. Без него любой запуск живёт ровно до первого изменения в процессе.

Метрику не сняли до старта. Если не зафиксировать, сколько времени и денег процесс съедал раньше, доказать эффект будет нечем. Через полгода в компании уже никто не вспомнит, как было.

Взяли слишком много сразу. Автоматизация пяти процессов одновременно – это пять параллельных источников проблем и ни одного законченного результата. Один процесс, доведённый до конца, даёт больше и опыта, и доверия внутри команды.

Как понять, что процесс созрел

Четыре признака, по которым видно, что пора. Совпало хотя бы три – задача попадает в работу первой.

Первый: операция повторяется каждый день или чаще. Второй: её делают по одному и тому же правилу, и это правило можно записать словами. Третий: результат проверяется быстро – ошибку видно сразу, а не через квартал. Четвёртый: у процесса есть хозяин, готовый в него влезть.

Обратный признак тоже полезен. Если процесс меняется каждый месяц, живёт на договорённостях и его никто не может описать письменно, автоматизация будет переделываться столько же раз. Такие вещи сначала стабилизируют, и только потом отдают машине.

Ещё одна вещь, которую стоит проверить заранее: есть ли доступ к системам, где живут данные. Половина сроков в проектах уходит не на модель, а на ожидание доступа к базе или на отсутствие API у нужной программы.

Вопросы и ответы