Tradeshift ir Amazon Quick: BI ataskaitos tampa DI pokalbiu

Tradeshift Amazon Quick šiandien yra ne dar vienas DI pavadinimas lentynoje. Tai signalas, kad agentų tema juda iš gražių demonstracijų į kasdienius darbus, kur jau reikia greičio, teisių, patikrinimo ir sveiko proto.

AWS liepos 21 d. aprašė Tradeshift kelią nuo tradicinių BI ataskaitų prie agentinio DI su Amazon Quick. Skamba sausai? Žinau. Bet čia slepiasi labai pažįstama verslo problema: duomenų yra daug, ataskaitų dar daugiau, o atsakymo į paprastą klausimą kartais tenka ieškoti pusdienį.

Atvirai? Man tokiose naujienose visada įdomiausia ne tai, ką modelis moka laboratorijoje. Įdomiausia, ką su tuo darys paprastas žmogus pirmadienio rytą, kai turi klientų laiškus, vadovo klausimą ir dar vieną susitikimą, kuriame visi nori „kažką su DI“.

KAS ČIA IŠ TIKRO VYKSTA

Klasikinė BI logika dažnai veikia kaip sandėlis. Viskas tvarkingai sudėta, bet reikia žinoti, kur eiti. Agentinis DI keičia kampą: žmogus klausia verslo kalba, sistema bando suprasti duomenų katalogą, metrikas ir pateikti atsakymą. Ne vietoj analitiko, o kaip greitesnis pirmas sluoksnis.

DI agentai po truputį tampa ne atsakymų mašinomis, o darbo vykdytojais. Jie jungiasi prie failų, lentelių, užduočių sistemų, API, kalendorių. Ir tada atsiranda senas geras klausimas: ar mes jais pasitikime tiek, kad leistume ne tik skaityti, bet ir veikti?

Čia prasideda ne technologijų romantika, o buhalterija. Kiek kainuoja viena sėkminga užduotis? Kiek kartų žmogus turi taisyti rezultatą? Kiek laiko sutaupoma realiai, ne skaidrėse? Jeigu atsakymo nėra, vadinasi, turime ne strategiją, o žaislą.

KUR TAI PRITAIKYTI LIETUVIŠKAME VERSLE

Mažai įmonei nereikia pradėti nuo didžiulės platformos. Reikia pradėti nuo vienos nuobodžios, bet dažnos užduoties. Būtent ten DI dažniausiai atsiperka greičiausiai.

• Finansų komanda gali klausti, kodėl pakilo konkretaus regiono sąnaudos.
• Operacijų vadovas gali prašyti santraukos apie tiekimo vėlavimus.
• Pardavimai gali greičiau pamatyti, kurie klientai pradėjo keisti pirkimo ritmą.

Man patinka tokia taisyklė: jei darbą galima aprašyti trimis sakiniais, jis vertas DI bandymo. Jei reikia 14 išimčių, keturių žmonių ir „čia priklauso nuo situacijos“, pirmiausia tvarkom procesą. DI netvarkos neišgydo. Jis ją padidina.

RIBOS, KURIŲ NEGALIMA PRALEISTI

Čia pavojus yra metrikų varduose. Jei viena komanda „pajamas“ skaičiuoja vienaip, o kita kitaip, DI tik gražiau supakuos painiavą.

Čia ir yra skirtumas tarp „mes naudojame DI“ ir „mes valdome DI“. Pirmu atveju žmonės meta užklausas į pokalbio langą. Antru atveju yra aiškūs leidimai, žurnalai, kokybės matavimas ir žmogus, kuris žino, už ką atsako.

Skamba mažiau seksualiai nei naujo modelio pristatymas. Bet versle tai laimi. Nes vadovui galiausiai rūpi ne demo efektas, o ar klientas gavo teisingą atsakymą, ar sąskaita išrašyta be klaidos, ar darbuotojas sutaupė valandą, o ne susikūrė dar vieną vietą tikrinimui.

KĄ DARYČIAU ŠIĄ SAVAITĘ

Pasiimčiau vieną komandą. Pardavimus, klientų aptarnavimą, finansus arba mokymų kūrimą. Tada paprašyčiau jų ne „sugalvoti DI idėjų“, o surašyti penkis darbus, kurie kartojasi ir erzina.

Po to kiekvienam darbui užduočiau tris klausimus: ar turime duomenis, ar aišku kas yra geras rezultatas, ar klaida būtų brangi? Jei duomenų nėra – nestartuojam. Jei rezultato neįmanoma patikrinti – nestartuojam. Jei klaida brangi – dedam žmogaus patvirtinimą.

Va tada jau galima kalbėti apie modelius, agentus, API ir kitus gražius žodžius.

DUK

Ar Tradeshift Amazon Quick aktualu mažam verslui?

Taip, jei mažas verslas turi pasikartojančių informacijos darbų. Jei darbo nėra ką kartoti, DI agentas tiesiog bus brangus žaislas.

Ar DI agentai pakeis darbuotojus?

Dažniausiai jie pirmiausia pakeičia dalį rutinos. Darbuotojas lieka sprendimams, kontekstui ir atsakomybei. Bent jau taip turėtų būti sveikoje įmonėje.

Nuo ko pradėti?

Nuo vieno proceso. Ne nuo visos įmonės. Vienas procesas, aiškus matavimas, ribotas duomenų priėjimas ir žmogaus patikrinimas.

Pradėk nuo žodyno. Susitark, ką reiškia tavo svarbiausios 10 metrikų. Tada DI pokalbis su duomenimis turi šansą būti naudingas.

Šaltinis: Amazon Web Services.