Купить ИИ может каждый. Перестроить работу решаются немногие.

Можно ожидать, что первую отдачу от ИИ дадут какие-то продвинутые задачи. В Hindustan Power она пришла из логистики угля: проверка пломб, обработка документов, отслеживание перевозок и учёт испытаний. По данным компании, это экономит более 1 000 часов ручной работы и почти 50 000 страниц документов каждый месяц.

Это не самая заметная работа. Но именно она накапливается.

В бизнесе стран Залива эта гора выглядит иначе. Накладные фотографируют и отправляют в WhatsApp. Заказы на закупку заново набирают в таблицу. Руководитель филиала каждый вечер присылает цифры, чтобы утром кто-то собрал отчёт. Каждый раз человек делает работу, которую должна делать система.

С этого начинаем и мы. ИИ, который читает входящий заказ и сам открывает карточку, выглядит скромнее чат-бота. Зато экономит часы уже с первой недели.

Пури описывает привычку, которую стоит перенять. Когда его команды проектируют новую солнечную станцию или систему накопления энергии, они сразу решают, какие данные она будет давать и кто будет по ним действовать. Одновременно с инженерным проектом, а не после запуска.

Большинство компаний делают наоборот: автоматизируют процесс, потом пытаются получить из него отчёты и обнаруживают, что нужные данные никто не записывал.

Когда мы описываем процесс, у каждого шага есть конкретный ответственный и понятная запись: кто сделал, когда и что решил. Отчёты получаются из самой работы, и собирать их вручную не нужно.

У Пури мало терпения к дорогим системам, которые строят подробные дашборды и ничего не меняют на месте. По его словам, ценность в системах, которые предлагают следующий шаг, а со временем делают его сами.

Дашборд сообщает, что поставка опоздала. Работающая система замечает, что поставка под угрозой, сообщает нужному человеку и предлагает, что сделать, ещё до звонка клиента.

Поэтому мы сначала проектируем действие, а потом экран. ИИ делает первый проход, конкретный человек подтверждает, а в записи видно и то и другое.

Его совет другим руководителям по технологиям прост: начинайте с операционной проблемы и измеримой цели, а каждому пилоту давайте фиксированный срок, чтобы доказать пользу, прежде чем его масштабировать или закрыть.

Пилот без даты окончания означает лишь более медленный провал. Он занимает команду, приносит деньги подрядчику и так и не отвечает на единственный важный вопрос: сработало ли?

Наши Быстрые победы работают по тому же правилу. Одна узкая задача. Одна цифра, о которой договорились до старта, например сэкономленные часы или дни выполнения. Короткий срок, чтобы показать результат на реальных данных. Дальше решаете вы.

Hindustan Power размещает инженеров по ИИ в каждом подразделении, от финансов и закупок до цехов и разрезов, и они работают рядом с командами, которые ведут эти процессы. Логика простая: модель приносит пользу только тогда, когда встроена в то, как на самом деле делается работа.

Понять, как работает команда, по техническому заданию нельзя. Это понимаешь, когда сидишь рядом с людьми, видишь, где работа простаивает, и узнаёшь, в какой группе WhatsApp на самом деле принимаются решения.

Поэтому мы описываем работу на месте и поэтому остаёмся после запуска. Первая версия любого процесса всегда лишь хорошая догадка. Подходит по-настоящему десятая.

Чтобы применить всё это, бюджет энергетической компании не нужен. В компании на 20 или 30 человек тот же подход меньше и быстрее:

Это работает и в таком масштабе. В одной лаборатории в Дубае с 27 техниками медианный срок выполнения сократился на 21%, с 8,0 до 6,3 дня, после того как все заказы перешли в один процесс. В Al Jabi Motors четыре филиала теперь сдают отчёты в тот же день, а не дважды в неделю, и экономят около 20 часов отчётности в неделю.

Ничего из этого не дала более сильная модель ИИ. Всё дала перестройка работы, после которой первый проход делает система.