Чем шире охват организации, тем выше требования к её операционной деятельности

В контексте автоматизации процессов наблюдается парадокс: повышение эффективности на одном этапе может приводить к увеличению нагрузки на последующие звенья производственной цепочки.

Компания «Магнит» демонстрирует наглядный пример, связанный с анализом обратной связи от клиентов. Внедрение больших языковых моделей позволяет обрабатывать объёмы отзывов, превышающие возможности ручного анализа в сопоставимых масштабах. Далее следует организационно значимый этап: проблемные обращения интегрируются в систему управления инцидентами. Ритейлеру назначается задача по устранению выявленных неполадок, после выполнения которой контактный центр завершает цикл обратной связи с клиентом.

Формируется следующая последовательность действий: обнаружение проблемы → оценка степени критичности → предпринимание организационных мер → устранение неисправности → информирование клиента.

Технологии искусственного интеллекта существенно расширили первый этап данной цепочки, повысив способность к выявлению проблем. Вслед за этим увеличился потенциальный объём задач, требующих человеческого вмешательства.

Полагаю, данный эффект в настоящее время значительно недооценивается. Если организация вручную отслеживает лишь небольшой процент происходящих событий (например, один процент), она объективно лишена возможности реагировать на остальные. Системы автоматического анализа делают наблюдаемой значительно более широкую часть процессов.

В этой связи возникает управленческая задача: как эффективно использовать вновь обретенную наблюдаемость. Поскольку сама по себе информация не устраняет проблем, необходимо, чтобы специалисты оценивали полученные сигналы, задачам назначались ответственные лица и устанавливались сроки исполнения, результаты проходили проверку, а в ряде случаев требовалось непосредственное взаимодействие с заявителем.

Таким образом, искусственный интеллект способен резко повысить эффективность обнаружения проблем, одновременно увеличивая требования к способности организации реагировать на них.

Именно в этой области следует рассматривать один из новых организационных рисков цифровизации: технологическая инфраструктура развивается быстрее, чем пропускная способность процессов, расположенных на последующих этапах.

Организации научились фиксировать больший объём данных. Следующий ключевой вопрос состоит в том, способны ли они эффективно обработать этот увеличенный поток информации.

Источник: «Магнит» — применение LLM для анализа обратной связи