Люди, где же вас взять.

Я закончу серию публикаций, навеянных квартирником ВК, резюме моего выступления, посвященного тому, как расширять зону охвата анализа хода процессов внутри компании и как справляться с потоком новых проектов, не увеличивая сильно затраты на команду.

Начнем с расширения:

➤ Всегда нужен заинтересованный внутренний заказчик на достаточно высоком уровне чтобы не только инициировать проект, но и стартовать внесение изменений по результатам анализа.

➤ Изменения важны так как защита потенциального эффекта от из, предлагаемых по результатам анализа вещь правильная, но если они не превратятся в реальные деньге на счету компании смысла в анализе нет

➤ Чтобы внутренний заказчик понимал эффект нужно строить систему показателей, ориентированную на его интересы до старта проекта и показывать эффект в привязке к этой системе

➤ На горизонте ближайших 2-3 лет крупные корпорации продолжать страдать от того, что нет единого хранилища данных по сквозным процессам. И это значит, что процесс майнинг как замена BI будет по-прежнему востребован и это быстрый способ войти в новое подразделение. Люди не любят, когда их измеряют и изменяют, но любят, когда им облегчают жизнь, собирая данные в один отчет.

И продолжим разговором про ресурсы команды

➤ Лидер. На нем будет внутренняя продажа, внутренняя политика и общее управление. Лучше, чтобы это был один человек, к которому формируется доверие у внутренних заказчиков. Но времени занимается непосредственно анализом у такого лидера не будет

➤ 2-3 процессных аналитика. Они должны быть инициативны, системны и готовы искать решения для задач проекта самостоятельно. Знание инструмента Process Mining допустимо на среднем уровне. Я знаю, что в России существуют 2-3 компании, в которых эта роль успешно предана в функциональные подразделения, но пока это исключение, а не правило.

➤ Специалист по визуализации. На основе результатов работы аналитика создает эргономичные и наглядные визуализации. Адаптированные под конкретный проект и конкретного пользователя. Количество зависит от ситуации в компании. Если у вас большая доля проектов типа "замена BI" и в компании нет инфраструктуры ИИ, то это 2 или 3 человека. Иначе достаточно одного

➤ Инженер данных. Я писал отдельно почему нельзя рассчитывать на команду, отвечающую за BI, дата платформу или КХД.

И немного про ИИ в разрезе его применения в Process Mining, раз я его упомянул

➤ Есть возможность генерировать виджет для визуализации через обращение к LLM, но чтобы визуализация была понятна конечному пользователю вам придется много времени инвестировать в инжиниринг промптов. ИИ может сократить число специалистов по визуализации, но не заменить в обозримом будущем

➤ Есть возможность запросить у ИИ анализ процесса. Тоже писал об этом отдельно. Сейчас эта функция в стадии "созревания" - заметно снизить нагрузку на процессных аналитиков она сможет через год, не менее. И не уберет потребность в человеке, так как не закроет вопросов коммуникации с функциональными подразделениями, с целью убедить изменить на основе результатов анализ

➤ Применение ИИ предполагает доступ к данным журнала событий. Это значит общедоступные LLM модели вам не разрешит служба информационной безопасности. Потребуется или развертывание в периметре компании или в частном облаке. В обоих случаях нагрузка на инфраструктуру от запросов аналитиков будет низкая. Если других областей применения генеративного ИИ нет, то все эффекты от анализа будут съедены стоимостью инфраструктуры

#dreamteam@hammered_screw #holy_wars@hammered_screw

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки