Искусственный интеллект (ИИ, AI) — эффективный инструмент для сокращения затрат бизнеса и ускорения процессов. Его внедрение позволяет автоматизировать рутинные функции, высвобождая ресурсы сотрудников на решение более сложных задач. Для успешной цифровой трансформации компаниям важно обеспечить прозрачность ИИ, внедрить систему KPI для оценки AI-инструментов и научиться прогнозировать экономический эффект автоматизации на старте проекта.
В этой статье разберем:
- какие метрики использовать для оценки эффективности ИИ;
- как прогнозировать экономические эффекты от внедрения ИИ-решений;
- как связать ИИ-инициативы с бизнес-результатами;
- какие инструменты помогают зафиксировать эффект до и после внедрения.
Почему важно измерять эффект от ИИ
Во многих компаниях ИИ внедряется для снижения нагрузки на сотрудников, повышения качества процессов и их ускорения. При этом показатели эффективности (KPI) часто не фиксируются на старте проекта или формулируются в процессе. При отсутствии заранее определенных KPI оценка эффекта сводится к косвенным признакам, не позволяет обосновывать инвестиции в ИИ и принимать объективные решения о масштабировании инициатив.
Метрики оценки эффективности внедрения ИИ
Метрики оценки эффективности искусственного интеллекта нужны для того, чтобы связать внедрение ИИ с измеримыми изменениями в процессах и операциях. Они задаются в начале проекта и используются для сравнения показателей процессов до и после внедрения ИИ. Это позволяет оценивать фактический эффект от автоматизации и отслеживать его во времени. Важно, чтобы KPI были привязаны к конкретным операциям и этапам процессов, а не к общим результатам. Такой подход позволяет использовать метрики для объективного принятия решений о развитии и масштабировании ИИ-инструментов.
Ключевые метрики оценки эффективности ИИ:
- процент сокращения трудозатрат сотрудников на выполнение рутинных ручных действий;
- объем автоматизированных ручных операций;
- частота возвратов и повторений;
- стоимость выполнения операций и процессов;
- высвобожденные ресурсы (FTE).
Количественные метрики позволяют оценивать влияние ИИ на процессы и операции в измеримых показателях, важных для бизнеса.
Ошибки при оценке эффективности ИИ
Ключевая проблема в оценке эффективности ИИ — недостаток реальных данных. Если не проводить анализ текущего выполнения бизнес-процессов и не фиксировать процессные метрики, невозможно оценить реальный эффект от автоматизации. Оценка эффективности часто сводится к анализу автоматизированных участков, при этом не учитывается влияние ИИ-инструментов на всю цепочку бизнес-процессов. В результате компании видят изменения только на отдельных участках, но не понимают, как автоматизация влияет на сроки, нагрузку и итоговый результат. Еще одна распространенная ошибка — разовая фиксация результата сразу после запуска ИИ-решения. По мере изменения нагрузки, масштабирования инструментов на другие процессы, обновления правил и сценариев выполнения задач эффект может изменяться. Бизнесу важно выстроить систему для оценки эффективности ИИ на каждом этапе — от планирования и выбора процессов для внедрения ИИ до принятия решения о масштабировании.
Как выстроить систему оценки эффектов от ИИ-инструментов
Система оценки успешности внедрения ИИ должна быть прозрачной и опираться на реальные данные о бизнес-процессах.
Шаг 1 — фиксация текущего состояния процессов
Анализ бизнес-процессов до автоматизации — основа для оценки эффективности ИИ. Инструменты интеллектуального анализа позволяют детально изучить ход бизнес-процессов и точно рассчитать процессные метрики. Аналитика до и после внедрения ИИ поможет оценить результативность проекта.
Шаг 2 — определение функционала для ИИ
Процессная аналитика позволяет не только посмотреть на процессы, как они есть, но и найти потенциал для автоматизации. На основе реальных данных можно определить, где теряются время и деньги, на какие задачи сотрудники тратят большую часть времени, какой потенциал ускорения процессов и как эффективнее внедрить ИИ, чтобы получить максимальный результат. В системе Proceset такой анализ выполняется полностью автоматически с помощью технологий Process и Task Mining.
Шаг 3 — оценка эффекта
После внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы важно провести повторный анализ — сравнить показатели до и после использования новых инструментов в динамике. На основе полученных данных можно проанализировать результаты и скорректировать сценарии применения ИИ.
Инструменты для оценки эффективности ИИ
Для оценки эффективности искусственного интеллекта важно анализировать выполнение процессов и операций на основе реальных данных. Для решения этой задачи используются инструменты процессной аналитики — Task Mining и Process Mining.
Task Mining
Task Mining — инструмент для анализа операций, которые сотрудники выполняют в течение рабочего дня. Интеллектуальный анализ с Task Mining позволяет:
- оценивать нагрузку на сотрудников;
- рассчитывать трудозатраты в разрезах операций, сотрудников, организаций и бизнес-функций;
- оценивать стоимость бизнес-операций;
- находить операции с высоким потенциалом автоматизации;
- рассчитывать экономический эффект от автоматизации.
Process Mining
Process Mining используется для анализа фактического выполнения бизнес-процессов на основе логов из информационных систем. Решение Process Mining позволяет:
- выявлять «узкие места» и задержки в процессах;
- рассчитывать длительность этапов и всего процесса;
- определять количество возвратов, доработок и ошибок;
- оценивать пропускную способность процесса.
Вывод
Эффективность внедрения ИИ определяется измеримыми изменениями в процессах и операциях. Для этого необходимо заранее определить KPI, зафиксировать исходное состояние и регулярно сравнивать результаты на основе фактических данных. Инструменты процессной аналитики, такие как Process и Task Mining, обеспечивают прозрачность внедрения и использования ИИ-инициатив, позволяют прогнозировать экономический эффект и принимать решения о масштабировании на основе реальных данных.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
