Поднимите свою автоматизацию с ИИ: Основной плейбук (Часть 1)

Искусственный интеллект (ИИ) расширяет ценность вашей программы автоматизации. Добавление ИИ в вашу программу автоматизации открывает почти безграничные возможности для автоматизации интеллектуальных, когнитивных процессов — двигая продуктивность, эффективность и удовлетворенность клиентов на новые высоты.

Во время вебинара AI Playbook (часть нашего AI Summit), мы обратились к Брайану Клочкоффу, руководителю автоматизации для Америки в dentsu international, чтобы узнать из первых рук, каково это — добавить ИИ к автоматизации и достичь этой ценности. Будь то автоматизация для вашего бизнеса в основном относится к роботизированной автоматизации процессов (RPA), аналитике данных или машинному обучению (ML), включение ИИ в вашу программу автоматизации может сделать ее более мощной и всесторонней.

В этом посте я объясню двухшаговый процесс, который ставит сцену для ИИ:

1. Как определить, готовы ли вы добавить ИИ к автоматизации.
2. Как построить импульс к принятию ИИ.

Во второй части этой серии я покажу, как интегрировать ИИ-модели в вашу существующую программу автоматизации и какие лучшие практики следовать.

Определите, готовы ли вы добавить ИИ к вашей программе автоматизации

Предприятия, изучающие технологии ИИ, правы в вопросе, готовы ли они. Мы свели эту сложную проблему до двух вопросов.

1. Есть ли у вас чемпион видения?

Чемпион видения — это лидер, который драйвит бизнес-вовлеченность и поддержку выполнения.

В нашем посте о построении команды для поддержки операционной модели автоматизации мы определяем два типа исполнительных спонсоров: мобилизатор и цифровый смотритель. Мобилизатор объясняет ценность автоматизации, рекрутирует таланты в команду RPA и привлекает начальное финансирование. Цифровой смотритель берет то, что мобилизатор установил, и строит на верхушке этого, убеждая исполнительных стейкхолдеров купиться и направляя команду автоматизации к ее следующему этапу роста.

Чемпион видения требует микса этих навыков. Когда вы наслаиваете ИИ на вершину автоматизации, у вас уже может быть мобилизатор, цифровый смотритель и (надеемся) много других фанатов автоматизации. То, что вам нужно от чемпиона видения ИИ, отличается.

Когда вы исследуете кого-то, кто может быть вашим чемпионом видения ИИ, задайте себе эти вопросы:

• Будет ли этот человек страстным и неустанным в защите видения ИИ? Поборники ИИ, даже когда говорят с людьми, использующими автоматизацию, могут столкнуться с скептицизмом, и ваш чемпион видения не может быть тем, кто легко унывает.
• Имеет ли этот человек сильное влияние на организацию и исполнительных стейкхолдеров? Страсть и решительность пойдут только так далеко — великий чемпион видения должен иметь влияние, соответствующее их драйву. Стратегия должна быть[enterprise-wide], поэтому влияние этого человека тоже должно быть.
• Может ли этот человек артикулировать сильный бизнес-кейс исполнительным стейкхолдерам? Наконец, этот человек должен быть способен артикулировать выгоды ИИ таким образом, что исполнительные стейкхолдеры поймут и повериют.

Ответы на вышеуказанные вопросы помогут вам определить ответ на более крупный вопрос: Есть ли у вас чемпион видения?

Как только у вас есть чемпион в уме, мы можем перейти к следующему главному вопросу.

2. Достаточно ли зрела ваша программа автоматизации для ИИ?

В предыдущих статьях мы сравнивали автоматизацию с путешествием и предоставляли фреймворки для масштабирования. Мы подчеркиваем долгосрочную природу автоматизации из-за ее потенциала для top-to-bottom трансформации. Тот уровень изменений требует долгосрочной перспективы.

Именно поэтому так важно быть критичным о том, правильное ли время добавить ИИ к вашей программе автоматизации. Мы верим, что все бизнесы в конечном счете будут считать ИИ существенным, но это не значит, что все бизнесы должны бросаться внедрять ИИ сегодня.

Чтобы определить зрелость вашей программы автоматизации, задайте себе и вашей команде эти вопросы:

• Есть ли у вас существующее управление и процессы на месте для программы автоматизации? Развертывание ИИ в программу автоматизации без существующего управления может уменьшить воздействие ИИ, ухудшая его бизнес-кейс. Плюс, отсутствие управления может сделать людей осторожными по отношению к рискам, которые новые технологии иногда несут. Начните с добавления управления к вашей существующей программе автоматизации. С управлением на месте, вы можете наслаивать новые решения, как ИИ, на вершину и давать вашей команде уверенность и спокойствие.
• Есть ли у вас существующая инфраструктура и ресурсы для использования? Сложные внедрения ИИ нуждаются в данных ученых так же, как в разработчиках RPA. Наборы навыков ваших данных ученых и разработчиков RPA комплементарны, но они могут не знать, как работать вместе еще. С правильной структурой управления вы можете конфигурировать новые рабочие процессы, которые позволяют этим командам сотрудничать.
• Есть ли у вас видение для демократизации ИИ для бизнес-пользователей? Демократизация усиливает бизнес-пользователей использовать автоматизацию и ИИ. Постройте ваше видение для демократизации в ваш ролл-аут ИИ. Это видение гарантирует дизайн инфраструктуры ИИ и управления, который имеет бизнес-пользователей в уме.

Зрелая программа автоматизации, в словах Клочкоффа, будет включать ресурсы, которые «страстны к нахождению пересечения операционного превосходства и технологического потенциала». То пересечение необходимо, потому что страсть к ИИ и ML необходима, но не достаточна для успеха. Бизнес-практичность важна тоже.

Зрелость программы автоматизации — это не то, чего вы просто должны ждать. Построив операционную модель автоматизации, вы можете двигаться через ранние стадии внедрения автоматизации и масштабировать автоматизацию эффективно.

Постройте импульс к возбуждению ИИ

ИИ на повестке дня каждого C-suite исполнительного, но так же много других конкурирующих инициатив. Чтобы получить C-suite, так же как вашу компанию, возбужденными об ИИ, сфокусируйтесь на построении импульса путем демистификации, вовлечения и демонстрации кейса для инвестиций в ИИ.

Демистифицируйте ИИ, чтобы унять страхи и разбудить возбуждение

ИИ все еще часто неправильно понимается, частично из-за того, сколько разных технологий там fuori. Теперь есть спектр инструментов, варьирующий от простых — доступных бизнес-пользователям — до сложных, доступных в основном данным ученым.

Даже если у вашей компании процветающая программа автоматизации, полная вовлеченных лидеров, это не означает, что кто-то понимает ИИ. Такое непонимание может привести к осторожности, если не прямому страху. Ваша цель — сделать ИИ реалистичной, понятной сущностью — одной, которую люди от исполнительного уровня вниз могут понять.

«В конце дня», говорит Клочкофф, «я думаю, что автоматизация — это что-то, что на самом деле человечно, для многих из нас ... Если вы удаляете ту высокообъемную, утомительную, монотонную работу, неважно каким способом, любой от CFO до ассистента начального уровня может с этим идентифицироваться».

Мы рекомендуем три способа демистифицировать ИИ:

• Создавайте человеческие связи: найдите стейкхолдеров, которые понимают, что, в словах Клочкоффа, «инкрементальный прогресс важнее перфекционизма». ИИ, из-за природы ML и ИИ-моделей, редко будет идеальным с первого раза. Помогите людям понять, что цель — достичь порога уверенности и учить модели со временем.
• Идентифицируйте правильный бизнес-кейс: Клочкофф говорит, вам нужно «преодолеть ментальный разрыв» между идеей и внедрением, показывая стейкхолдерам способы, которыми ИИ повлияет на их повседневную жизнь. ИИ часто кажется страшным, потому что оно distante, так что делайте все возможное, чтобы сделать его реальным, вместо абстрактного. Правильный бизнес-кейс будет proof of concept и, однажды внедренный, покажет proof of value.
• Фокусируйтесь на proof of value: покажите потенциал ИИ с более простыми технологиями. Клочкофф рекомендует использовать знакомую технологию, вроде Amazon Alexa. Alexa далеко от enterprise ИИ, но знакомство вашей аудитории с ней помогает им понять ее ценность. Если вы можете показать им, как голосовой ассистент может добавить ценность через ИИ, вы на шаг ближе к доказательству ценности enterprise ИИ.

Клочкофф рекомендует вам попросить ваших стейкхолдеров представить «голосового ассистента для бизнеса». Как мы можем дать людям доступ к IT самообслуживанию с обработкой естественного языка (NLP), например? Объясните выгоды, которые такое внедрение может иметь. Используйте аналогию, чтобы показать, что даже несовершенное внедрение тоже полезно. Миллионы людей используют Alexa, даже если она не понимает их запросы 100% правильно каждый раз.

Это не три отдельных метода, а три компонента хорошего кейса для ИИ.

Вовлекайте лидеров, сотрудников и ресурсы в решения, которые предлагает ИИ

Как вы строите импульс, держите в уме, что разные стейкхолдеры составляют вашу аудиторию, означая, что ваш месседжинг должен сдвигаться в зависимости от того, с кем вы говорите.

Когда вы говорите с лидерами, апеллируйте к ним, показывая, как RPA и ИИ могут помочь решить реальные бизнес-проблемы. Бизнес-проблемы — язык, который они говорят, так что говорите на том же языке с ними.

Когда вы говорите с сотрудниками, проведите их через варианты использования. Покажите сотрудникам, как они смогут интегрировать ИИ в их повседневную работу. Снова демистифицируйте. Насколько необходимо, возьмите время, чтобы объяснить некоторую ИИ-логику, с которой они будут взаимодействовать. Они все еще, в конечном счете, будут отвечать за результаты этих процессов.

Когда вы говорите с ресурсами более широко, сфокусируйтесь на разрушении силосов. Ваша цель — позволить разным департаментам работать вместе, особенно вашему RPA центру компетенций (CoE) и вашему CoE аналитики данных. Это не всегда будет легко.

Как вы движетесь дальше по спектру в сторону технических навыков разработки, Клочкофф предупреждает, вы можете столкнуться со стигмой вокруг RPA. RPA, для некоторых, чувствуется устаревшей. Образовайте их иначе. С платформами вроде UiPath AI Center, вы можете делать гораздо больше, чем было возможно ранее. «Когда бизнес-ценность там», говорит Клочкофф, «там и бюджет R&D (исследований и разработок), означая, что ваши высокотехнические сотрудники получат «широкий песочницу» для игры».

Как вы строите вовлеченность, вы сможете показать на всех уровнях, как вы можете вплести ИИ в существующее RPA-решение. Поддержка лидеров, сотрудников и ресурсов необходима для элегантного внедрения.

Ищите людей, которые действительно понимают ИИ

Если вы заберете один урок из этой статьи, сделайте это: фокусируйтесь на результатах. Вы можете иметь все демо и примеры в мире, но ничто не говорит громче, чем варианты использования с результатами.

Найдите варианты использования рано и найдите правильную аудиторию для демонстрации им. Правильный вариант использования покажет прогресс и реальные эффекты.

Возьмите этот пример ApprioHealth, который использовал UiPath AI Computer Vision для обработки высоких объемов медицинских страховых претензий быстро и эффективно. Команда ApprioHealth были опытными пользователями RPA, но они обнаружили, что их виртуальная настольная инфраструктура (VDI) препятствовала ее эффективности. С AI Computer Vision, программные роботы могут видеть компьютерные экраны точно так же, как люди, означая, что ApprioHealth мог использовать RPA через любую VDI систему.

Этот вариант использования был идеален, потому что команда поняла прогресс, который был возможен, и когда они его преследовали, эффективность RPA увеличилась в семь раз.

Правильная аудитория также будет достаточно знающей, чтобы знать технические концепции, бизнес-ценность ИИ и почему их вовлеченность в ИИ-инициативу критична.

Это где демонстрация иногда идет не так. Клочкофф пережил это в один раз, работая с фронтофис стейкхолдерами, которые не имели определенного уровня технического акюмена. Его команда построила ИИ-решение, которое могло пред-генерировать ответы на клиентские предложения.

«Люди были действительно взволнованы работать над таким интересным и сложным проблемой, которая принесла бы ценность им, но когда решение не доставляло на пороге уверенности 100%, им не было действительно аж до того», сказал Клочкофф. Стейкхолдеры, которые когда-то были взволнованы, стали апатичными, как только они увидели тот порог. Они заботились о малых порциях вопросов, которые они знали ответ на то, что ИИ-решение не знало. Это не была идеальная группа для старта, признал Клочкофф.

Все любят участвовать в том, что Клочкофф назвал «buzzword bingo» (которое может включать ИИ, ML и RPA), но для некоторых проектов вам нужно искать людей, которые действительно понимают технологии под рукой. Клочкофф имел больше всего успеха с «людьми, с которыми они работали годами».

Во время одного проекта они прошли от 76% точности к 97% точности за четыре-шесть недель, «и этого не смогло бы случиться без текущего вовлечения и участия наших друзей в технологической функции».

Взаимное понимание — это то, что даст вам способность развертывать решения за пределами proof of concept и в конечном счете масштабировать.

Используйте свой импульс и выполняйте

Хотя ведущие бизнесы все в конечном счете будут должны научиться использовать ИИ, чтобы быть конкурентоспособными, неправильно заtimed внедрение может быть так же рискованно, как пропущенное внедрение. Не задерживайтесь, но также не торопитесь.

Мы обсудили, как тестировать готовность и строить импульс; во второй части мы объясним, что именно делать с этим импульсом. Как только у вас есть возбуждение с вашей стороны, интеграция ИИ-моделей в вашу программу автоматизации в пределах ваших прицелов.

Чтобы услышать Брайана Клочкоффа и меня в наших собственных словах, посмотрите запись вебинара AI Playbook.