Дооооооооброе утро, коллеги!

Снова мое любимое блюдо. Перед нами очередной сборный кадавр. По отдельности его составляющие выглядят вполне разумно: цели должны быть понятны сотрудникам, данные не должны искажаться, рутину полезно автоматизировать, внедрение требует доверия, а результат хорошо бы измерять цифрами.

Проблема появляется, когда из этих деталей пытаются собрать единого Вольтрона. Только он, зараза, никак не собирается. Руки вроде есть, ноги тоже, голова на месте, но между ними почему-то CRM на базе LLM.

Начинается все с целеполагания. Цель должна быть понятна команде, а сотрудник должен видеть связь своей работы с общим результатом. Хороший тезис. Но уже через абзац из него следует, что правильное распределение времени определяется вовлеченностью, а "незаинтересованный сотрудник всегда будет тратить время не туда".

Почему?

Время может уходить не туда из-за конфликтующих приоритетов, плохого планирования, перегрузки, зависимостей, очередей, бессмысленных KPI, постоянного переключения контекста и плохо спроектированного процесса. Очень вовлеченный сотрудник способен героически и с огоньком заниматься совершенно не тем, чем нужно.

Дальше выясняется, что проблема уже не в людях, а в данных. У отделов разные циклы, поэтому "синхронности в данных нет" и каждый видит свою картину процесса.

Но разные циклы работы ≠ рассинхронизированные данные. А рассинхронизированные данные ≠ искаженная информация. А искаженная информация ≠ автоматически главный источник ошибок.

Это разные проблемы, между которыми автор почему-то расставил знаки равенства. Затем появляется CRM на базе LLM. Она должна заполнять карточки, сводить отчеты, искать документы и пересказывать контекст. То есть в одну коробку уже попали CRM, автоматизация workflow, отчетность, управление документами, поиск и GenAI.

Особенно прекрасно для меня выглядит борьба с искажением информации при помощи LLM... пересказывающей информацию. Если задача состоит именно в сохранении исходного смысла, добавление в цепочку генеративной модели требует как минимум отдельного разговора о grounding, источниках и верификации. Иначе мы лечим испорченный телефон добавляя еще одного участника этого испорченного телефона.

Но попытки собрать для нас этого Вольтрона продолжаются.

Внезапно появляются компании класса A и класса B. Класс A - крупные компании с выстроенными процессами. Класс B - те, где процессы приходится строить самому. Что это за классификация, по какому признаку присваивается класс и куда записывать маленькую компанию с прекрасно выстроенными процессами или огромную корпорацию, где критический бизнес-процесс держится на Excel-файле «Финал_точно_финал_v7(12).xlsx», история нам умалчивает.

Следом приезжает доверие.

И снова - сама мысль хорошая. Если система воспринимается сотрудниками как инструмент слежки, они действительно могут начать ее обходить. Т.н. adoption и управление изменениями никто не отменял.

Только вот это уже четвертая самостоятельная тема.

А в финале нас ждут цифры:

0,2% ошибок.

99,8% задач выполнено верно.

Красиво.

Но что считается ошибкой? За какой период? Каков объем выборки? Что означает "выполнено верно"? Как доказано, что изменение показателя вызвано именно автоматизацией?

И главное: если "ошибка" означает неверно выполненную задачу, то 0,2% ошибок и 99,8% верно выполненных задач - это вообще одна метрика, дважды предъявленная публике с разных концов.

100% - 0,2% = 99,8%

Рост измеряется в цифрах. Это правда.

Но перед тем как измерять рост, неплохо определить метрику, установить исходное значение и показать причинную связь между изменением и воздействием. Иначе можно взять целеполагание, вовлеченность, качество данных, CRM, LLM, управление процессами, автоматизацию, change management и KPI, аккуратно сложить их в одну коробку и написать сверху: "Цифровая трансформация".

Все детали хорошие. Вольтрон все равно не собирается.