Kaj zares pomeni uvedba AI v podjetje?

Povzetek vsebine

Uvedba AI v podjetje poveže podatke, poslovna pravila in zaposlene v delujoč proces. Na primeru priprave ponudbe pokažem, kaj lahko sistem opravi sam, kdaj vključi človeka in kako začeti z omejenim pilotom.

• Osebna produktivnost je dober začetek
• Kaj pomeni AI na ravni podjetja?
• Poglejmo na primeru priprave ponudbe
• Human in the loop mora imeti jasen namen
• Od e-pošte do sprotnega spremljanja poslovanja
• Delovanje 24/7 potrebuje tudi odgovor na napake
• Kako začeti v manjšem podjetju?
• Kaj zaposleni naredijo s pridobljenim časom?

Podjetje je raslo. Prišle so nove stranke, več dobaviteljev, več naročil in več zaposlenih. Način dela pa je marsikje ostal tak, kot je bil na začetku. Nekaj je v e-pošti, nekaj v Excelu, nekaj v poslovnem sistemu, precej pomembnih stvari pa še vedno v glavi sodelavca, ki »ve, kako to pri nas gre«.

Potem pride vprašanje: ali lahko to uredimo z AI? Ponudbe, odgovore strankam, naročanje pri dobaviteljih, zaloge, usklajevanje dela. Sam v tem vidim zelo konkretne priložnosti. Je pa treba že na začetku razjasniti, kaj pravzaprav želimo uvesti. AI lahko pomaga zaposlenemu pri posamezni nalogi. Lahko pa postane del sistema, po katerem podjetje posluje. To sta različna obsega dela in tudi različni odgovornosti.

Osebna produktivnost je dober začetek

Zaposleni odpre ChatGPT, Claude, Codex ali Copilot. Pripravi odgovor, analizira dokument, izdela skripto ali si postavi svoj skill: navodila in pripomočke za ponavljajočo se nalogo. Delo lahko opravi hitreje in bolj kakovostno. Tudi sam v takem načinu uporabe vidim veliko vrednosti.

Uvedba AI v podjetje ni, da zaposleni dobijo ChatGPT, Claude ali Copilote, temveč da se vzpostavijo poslovni procesi, ki povezujejo poslovne sisteme podjetja, podatke, zunanje povezave in notranje zaposlene v skladno delovanje, brez odvečnega manualnega dela, čakanja, odvečnih poti in presežnih obdelovanj. 24/7

Primož Frelih

Ekipa lahko naredi še korak naprej. Poenoti predloge, deli uporabna navodila in vzpostavi skupno bazo znanja. Pri pristopu RAG sistem za pripravo odgovora poišče relevantne vsebine v dokumentaciji podjetja, do katerih ima uporabnik pravico dostopati. Sodelavci tako lažje pridejo do istih informacij, namesto da vsak išče po svoji zbirki dokumentov.

Ampak če mora zaposleni še vedno odpreti sporočilo, prenesti podatke v AI, preveriti rezultat, ga prepisati v ERP in poslati naprej, je on še vedno tisti, ki povezuje celoten proces. Dobil je pomoč pri delu. Podjetje pa še vedno potrebuje njega za vsak naslednji korak.

Pomembna je tudi tehnična natančnost: omenjena orodja in skilli niso omejeni na osebno uporabo. Lahko so del skupnih rešitev, integracij in avtomatizacij. Razlika je v tem, kako jih vključimo v poslovanje: kaj proces sproži, do česa ima dostop, kaj sme narediti in kdo odgovarja za rezultat.

Kaj pomeni AI na ravni podjetja?

Ko govorim o uvedbi AI v poslovne procese, imam v mislih skupen način delovanja. Dogodek v enem sistemu sproži postopek, ta pridobi potrebne podatke, preveri poslovna pravila, uporabi AI tam, kjer potrebuje razumevanje vsebine, in izvede dovoljen naslednji korak. Zaposlenega vključi takrat, ko potrebuje njegovo presojo ali odobritev.

Tak proces lahko povezuje našo e-pošto, CRM, ERP, dokumentacijo, splet ter sisteme dobaviteljev in naročnikov, kjer imamo urejene dostope in dogovorjene povezave. Zanj določimo cilj, pooblastila, omejitve in način spremljanja. V podjetju mora biti jasno tudi, kdo je lastnik procesa in kdo ukrepa, ko se nekaj ustavi.

Enoten koncept za celotno podjetje ne pomeni, da naenkrat zamenjamo vse sisteme ali zgradimo enega velikega agenta, ki počne vse. Pomeni, da imajo posamezne rešitve skupna pravila. Kako uporabljajo podatke. Kje se beležijo odločitve. Kdaj zahtevajo potrditev. Kako obravnavajo napako. To nam omogoči, da začnemo z enim procesom in kasneje smiselno dodajamo druge.

Poglejmo na primeru priprave ponudbe

Predstavljajmo si manjše veleprodajno podjetje. Stranka pošlje povpraševanje v prostem besedilu, morda doda priponko, uporabi svojo oznako izdelka in napiše, da material potrebuje čim prej. To je ilustrativen primer procesa, na katerem se razlika hitro vidi.

Pri osebni uporabi AI prodajnik iz sporočila hitreje pripravi osnutek. Pri sistemski uvedbi pa lahko dogovorjeni postopek poteka takole:

1. Prejem in razumevanje povpraševanja. Sistem prepozna stranko, izlušči izdelke, količine in želeni rok ter označi manjkajoče ali nejasne podatke.
2. Preverjanje v poslovnih sistemih. Pridobi veljavne cene, dogovorjene pogoje in razpoložljivo zalogo, pri čemer upošteva že rezervirane količine.
3. Priprava ponudbe. Izračuni potekajo po določenih pravilih. AI pomaga razumeti zahtevo in pripraviti razumljivo komunikacijo; cen, marže in dobavnih rokov si ne sme izmisliti.
4. Odločitev po pravilih podjetja. Standardna ponudba lahko nadaljuje samodejno, če podjetje to dovoli. Neobičajen popust, nejasna specifikacija ali nepotrjen dobavni rok sproži pregled odgovorne osebe.
5. Zapis in spremljanje. Ponudba in njen status se shranita v poslovni sistem. Naslednji koraki imajo odgovorno osebo, rok in sled, kaj je bilo dejansko izvedeno.

Prodajnik ob takem pregledu dobi konkreten problem: »Ta ponudba potrebuje vašo odločitev, ker zahtevani popust presega dovoljena pravila.« Zraven vidi podatke, razlog in predlog. Ni mu treba ponovno sestavljati celotne zgodbe iz petih sporočil in treh aplikacij.

Human in the loop mora imeti jasen namen

Izraz human in the loop pomeni, da je človek vključen v odločanje znotraj procesa. Sam ga razumem zelo praktično: vnaprej določimo, katere manjše odločitve sme sistem sprejeti sam in kdaj mora delo predati človeku. Če vsako malenkost pošljemo zaposlenemu v potrditev, mu hitro ustvarimo nov seznam rutinskega klikanja.

Razvrščanje sporočila, povezovanje z obstoječo stranko ali priprava osnutka imajo drugačne posledice kot sprememba cene, potrditev reklamacije ali naročilo pri dobavitelju. Meje morajo slediti tem posledicam. Pri uvajanju lahko začnemo s človeškim pregledom vseh ponudb in dovoljenja širimo šele, ko preverimo delovanje na resničnih primerih.

Za avtonomno izvedbo ni dovolj, da AI napiše, da je »zelo prepričan«. Potrebujemo preverljive podatke in kontrole zunaj modela. Manjkajoči podatki, neskladje med sistemi, presežen znesek ali nedovoljena akcija morajo ustaviti ustrezen korak. Navodilo v sporočilu stranke ne sme spreminjati pravil podjetja.

Podoben princip povezovanja komunikacije, zalednih postopkov in človeškega potrjevanja opisujem pri AI podpori strankam v potovalni industriji. Panoga je drugačna, vprašanje pa zelo podobno: kaj lahko sistem uredi sam in kje potrebujemo človeka, ki razume posledice odločitve?

Od e-pošte do sprotnega spremljanja poslovanja

Priprava ponudb je samo en del verige ustvarjanja vrednosti. Ko uredimo povezave in pravila, lahko isti koncept uporabimo tudi drugje.

• E-pošta in podpora strankam. Prepoznavanje namena sporočila, povezava z naročilom, priprava odgovora iz veljavnih podatkov ter predaja reklamacij in izjem odgovorni osebi.
• Nabava in zaloge. Spremljanje razpoložljivosti, odprtih naročil in potrjenih rokov. Sistem pripravi predlog nabave; oddajo naročila dovolimo samo znotraj dogovorjenih pooblastil in omejitev.
• Kontrola poslovanja in odstopanj. Sprotno opozarjanje na zamude, neskladja med ponudbo in naročilom, odstopanja marže ali nenavadno porabo. AI lahko poveže podatke in pripravi razlago, ki jo je mogoče preveriti pri viru.
• Usklajevanje virov. Ko se spremeni dobava ali prioriteta naročila, sistem preveri posledice za zalogo, razpoložljivost ekipe in dogovorjene termine ter pripravi predlog prilagoditve.

Vodja tako lahko prej izve, da bo zamuda dobavitelja vplivala na več naročil. Dobi podlago za ukrepanje, še preden stranke začnejo klicati. Kako blizu realnemu času to deluje, je seveda odvisno od tega, kako ažurni so povezani podatki. AI ne more vedeti za spremembo v skladišču, ki je nihče ni zabeležil.

Delovanje 24/7 potrebuje tudi odgovor na napake

Avtomatiziran proces lahko obdeluje dogodke tudi ponoči, ob koncih tedna in takrat, ko je sodelavec odsoten. To je pomembna prednost, posebej pri poslovanju na več trgih. Delovanje 24/7 pa ni zagotovilo, da izpadov ne bo. ERP je lahko nedosegljiv, povezava se prekine, zunanji ponudnik spremeni storitev ali dobimo neuporabne podatke.

Zato mora rešitev dogodke varno shraniti, omogočiti nadzorovan ponovni poskus in preprečiti, da bi isto ponudbo poslala ali isto naročilo oddala dvakrat. Imeti mora obveščanje o napakah ter način, da proces prevzame človek. Prav zato pri orkestraciji poslovnih procesov z n8n toliko poudarjam povezovanje pravil, sistemov in človeškega odločanja. Zanesljivost nastane pri zasnovi celotnega procesa.

Kako začeti v manjšem podjetju?

Podjetje z manjšo ekipo lahko začne z enim dovolj pomembnim procesom. Sam bi uvod namenil praktičnemu prikazu na primerih, ki jih zaposleni prepoznajo: eno povpraševanje, ena ponudba, ena izjema, ena odločitev. Tako hitro ugotovimo, katere informacije so na voljo in kje postopek danes obstane. Tak način dela uporabljam tudi kot izhodišče za praktične AI delavnice za podjetja.

Nato popišemo dejanski potek, določimo lastnika procesa in izberemo omejen pilot. Vnaprej se dogovorimo, kaj bomo merili: čas od prejema povpraševanja do ponudbe, število ročnih prepisov, delež popravkov, nerešene izjeme ali čas, ki ga zaposleni porabi za pregled. S tem dobimo podlago za odločitev, ali rešitev širiti in kaj moramo najprej izboljšati.

Velika začetna investicija v licence ni nujen pogoj. Veliko je mogoče povezati z obstoječimi sistemi in postopnim razvojem. Je pa treba pošteno oceniti celoten strošek: pripravo podatkov, integracije, uporabo modelov, infrastrukturo, preverjanje delovanja in kasnejšo podporo. Poceni licenca sama po sebi še ne pomeni poceni uvedbe.

Za lažjo izbiro prvega koraka sem na strani AI za mala in srednja podjetja zbral konkretne primere procesov, ki jih lahko podpremo z AI, in cenik uvedbe enostavnih rešitev. Med njimi so podpora strankam, obdelava vhodnih računov, priprava ponudb in iskanje po internem znanju podjetja.

Kaj zaposleni naredijo s pridobljenim časom?

Tu sam vidim največji potencial. Manj prepisovanja med aplikacijami. Manj iskanja zadnje verzije dokumenta. Manj rutinskih potrditev, pri katerih zaposleni ne prispeva nobene dodatne presoje. Več prostora za naloge, ki potrebujejo izkušnje, poznavanje stranke in razumevanje poslovanja.

Prodajnik lahko stranko osebno pokliče in preveri, kako izdelek uporablja, kaj ji povzroča težave in kaj bo potrebovala naslednjič. Ekipa lahko razvije novo storitev, izboljša ponudbo ali se loti projekta, ki že dolgo čaka, ker za njega »ni časa«. To se ne zgodi avtomatsko. Tudi vodstvo mora pridobljeni čas zavestno usmeriti v razvoj podjetja in boljšo izkušnjo kupca.

Ko govorim o uvedbi AI v podjetje, imam v mislih tak premik: urejen proces, povezane podatke, jasna pooblastila in zaposlene, ki svoj čas namenjajo delu, kjer lahko največ prispevajo. Uspeh se vidi v vsakodnevnem poslovanju: ponudba pride prej, izjema pride do prave osebe in stranka dobi več naše pozornosti.

Če v opisu prepoznate svoje podjetje, se lahko pogovorimo o enem konkretnem procesu, ki vam danes jemlje največ časa. Na njem lahko pokažemo, kaj je izvedljivo, katere podatke potrebujemo in kakšen bi bil smiseln prvi korak.