Любой процесс это система повторяющихся действий, которая при должной степени ее оптимизации превращается в упорядоченный набор шагов для конечного пользователя. И в этот момент возникает мысль:
А зачем это делать пользователю, если это может сделать кто-то/что-то еще?
Сразу приходит на ум AI.
Но тут надо хорошенечко подумать:
Хоть набор действий и упорядоченный, но инфа, допустим, лежит в разных БД разных ERP. Информация из нескольких БД в конечном итоге должна стать связана между собой - как описать эти взаимосвязи - вопрос открытый.
Плюс вопросы доступов, что в условиях закрытой инфарстуктуры делает этот процесс еще сложнее.Есть второй вариант прям сильно попроще - RPA (Robot Process Automation). Это как макрос из эксель таблички, только поумнее и умеет работать с внешними источниками. Если коротко - эмуляция действий человека из своей среды с формированием конечного результата.
Проще всего начать с чего-то подобного, ибо (спойлер) кост оптимизации чего-то в компании чуть выше среднего масштаба через AI лучше даже не произносить в слух. Это хоть и модно, но все еще не вечно (а вечно - это дешевый ручной труд). Залезть к собственнику в карман лишь с обещанием светлого будущего без конкретного ROI - такое себе мероприятие, на которые способны лишь отчаявшиеся персонажи.
Допустим, запускаем пилот, находим ребят, которые за условную еду готовы реализовать для нас второй вариант - RPA.
Выбор того, что будем запускать под RPA
Тут лучше потратить лишнюю неделю, чем принять неверное решение.
То, что хотим автоматизировать через робота, должно быть:
- вечным (высокая степень определенности, что требования к конечному результату не будут меняться еще долго/процесс извлечения данных не измениться)
- топорным и простым
- массовым в количестве операций
Если все пункты выше соблюдены - высока вероятность успеха
Но это не наш путь, это мы узнаем в будущем, которое уже наступило, а мы сейчас еще там, в самом начале.
А сейчас берем что-то позаковыристее, на что у бизнеса уходит крайне много времени и запускаем процесс настройки “лучших времен”, где мы только пьем кофе с коллегами в сэкономленное время. Ииии….. получаем шишки.
- Процесс сложный - без выделения отдельного человека со стороны бизнеса, который является экспертом данного процесса (со множеством ответвлений) даже при наличии хорошо написанного задания на разработку, процесс идет крайне тяжело. А зачастую выделяется именно сам исполнитель, времени которого и так мало. Получаем конфликт.
- Со стороны интегратора обязательно наличие бизнес-аналитика - контакт напрямую с разработкой не приносит успехов.
- Требования к финальному результату меняются незначительно, но для их реализации требуется корректировка промежуточных шагов и перенастройка взаимосвязей. То есть еще не доделали, но уже отстаем от актуального результата, который делает человек. Отсюда и выливается требование к “вечности” процесса.
В конечном итоге (из моего опыта), подобная инициатива имеет шансы на успех (хотя все еще зависит от неопределенности в части будущего изменения требований и необходимости доработок), но также имеет и серьезного врага в лице ROI. Множество попыток оценки какой-либо автоматизации процессов разными инструментами ведут к осознанию, что в текущих реалиях проще растить штат, чем вкидывать деньги с окупаемостью +5 лет и подсаживаться на зависимость партнера-исполнителя.
Ждем пока в IT станет хуже
Пока стоимость часа разработчика кратно превышает стоимость часа непосредственного исполнителя на стороне бизнеса - шансов на успех мало. Ну либо мы выбрали предмет для автоматизации не так.
В любом случае говорить о быстром внедрении AI и “нас всех заменят” - преждевременно. Для традиционного бизнеса эти инвестиции выглядят плохо проглатываемыми. Плюс зачастую крайне слабо готова сама структура хранения данных.
Ждем пока рынок зарплат в IT упадет до средней по стране, а интеграторы начнут работать в рамках малых цифр маржинальности. Вот тогда можно будет начать переживать, но только чуть-чуть, там еще сильно длинный путь)
И это мы даже не дошли до внедрения AI в наших рассуждениях: валидация исходных данных, их стандартизация, корректность внесенных вручную записей с отбраковыванием лишних нулей и прочего, введеных пользователем в коматозном состоянии, безопасность подключений, маскирование данных, уникальность и много другого интересного. А умножить это все на разные учетные системы и и БД - голова пойдет кругом.
Ну и вопрос, на который у самого нет ответа: стоит ли относиться к вложениям в AI как к инвестициями с рассчитаным сроком окупаемости либо как к деньгам на развитие инфрастуктуры компании без ожидания их возврата в сколь-нибудь отдаленном будущем (как во вчерашнем выступлении Антона Кузнецова насчет науки, что наука не ставит перед собой целью разработать и дать что-то, а лишь создает условия, чтобы это что-то могло произойти/появиться)?