12 pytań, które warto zadać przed wdrożeniem AI w firmie

Decyzja o wdrożeniu AI często zapada szybciej niż odpowiedź na pytanie, po co. Konkurencja coś wdrożyła, ktoś zobaczył prezentację, licencje są w promocji. Poniżej dwanaście pytań, które warto zadać wcześniej. Nie trzeba znać wszystkich odpowiedzi - ale warto wiedzieć, których nie znacie.

Cel

1. Jaki problem rozwiązujemy - jednym zdaniem? Dobra odpowiedź brzmi na przykład: „przygotowanie odpowiedzi na zapytanie ofertowe trwa za długo i klienci czekają dwa dni”. Zła: „chcemy być nowocześni”. Jeśli problemu nie da się nazwać jednym zdaniem, trudno będzie ocenić, czy rozwiązanie pomogło.

2. Po czym poznamy, że się udało? Chodzi o konkretną zmianę w konkretnym zadaniu - krótszy czas, mniej poprawek, mniej pytań od klientów. Bez tego po kilku tygodniach zostaje tylko wrażenie.

Zadania

3. Które zadanie dokładnie ma się zmienić? Kto je wykonuje, jak często i na jakich materiałach. „Marketing” to nie zadanie. „Pierwsza wersja opisu usługi, Anna, cztery razy w miesiącu” - tak.

4. Jak to zadanie wygląda dziś i ile trwa? Jeśli nikt tego nie wie, pierwszym krokiem jest pomiar, a nie narzędzie. Jak to zrobić bez systemu raportowego, opisałem w tekście o mierzeniu efektu wdrożenia AI.

Dane

5. Na jakich materiałach narzędzie ma pracować i czy są aktualne? Cennik, opisy usług, instrukcje, historia klientów. Narzędzie nie uporządkuje nieaktualnych dokumentów - powieli ich błędy szybciej niż człowiek.

6. Czy w tych materiałach są dane osobowe albo tajemnice handlowe? Od odpowiedzi zależy, jakiej wersji narzędzia potrzebujecie, jaka umowa musi być zawarta i czego nie wolno wklejać.

7. Kto ma dziś dostęp do tych danych? Narzędzia działające w pakietach biurowych korzystają z uprawnień użytkownika. Jeśli uprawnienia są za szerokie, narzędzie pokaże więcej, niż powinno. Więcej o tym w tekście o wyborze narzędzia AI.

Ludzie

8. Kto będzie z tego korzystał i co o tym myśli? Zespół, który obawia się, że narzędzie ma go zastąpić, rzadko wykorzystuje je dobrze. Warto porozmawiać przed wdrożeniem, a nie po nim.

9. Kto odpowiada za wdrożenie po stronie firmy? Jedna osoba z imienia i nazwiska, która ma na to czas. Jeśli nie da się jej wskazać, na wdrożenie jest za wcześnie - bez właściciela projekty wygasają same.

10. Ile czasu zespół może poświęcić na naukę? Nowe narzędzie przez pierwsze tygodnie spowalnia pracę, zanim ją przyspieszy. Jeśli zespół jest w najbardziej obciążonym okresie roku, lepiej przesunąć start.

Ryzyko

11. Co się stanie, jeśli narzędzie się pomyli? Pomyłka w notatce dla siebie kosztuje kilka minut. Pomyłka w cenie w ofercie - klienta. Od odpowiedzi zależy, jak szczegółowo trzeba sprawdzać wynik. Podział zadań według ryzyka opisałem w tekście o sprawdzaniu odpowiedzi AI.

12. Czego nie oddajemy narzędziu w ogóle? Decyzje cenowe, odpowiedzi na reklamacje, ocena ludzi - tę listę warto spisać, zanim ktoś zacznie z narzędzia korzystać.

Co zrobić z odpowiedziami „nie wiemy”

Każde „nie wiemy” wskazuje konkretny krok:

• nie wiemy, jaki problem rozwiązujemy - rozmowa z osobami, które wykonują pracę,
• nie wiemy, ile trwa zadanie - tydzień pomiaru,
• nie wiemy, czy dokumenty są aktualne - porządkowanie materiałów przed wyborem narzędzia,
• nie wiemy, kto za to odpowiada - decyzja zarządu, zanim cokolwiek się kupi,
• nie wiemy, co się stanie przy pomyłce - podział zadań według ryzyka i zasady sprawdzania.

Na te pytania odpowiadam razem z zespołem w ramach audytu AI. Kończy się on decyzją, od którego zastosowania zacząć, i kartą małego pilotażu - opisałem ją w tekście pilotaż AI krok po kroku.