Пока ногами не прошёл — зависимости не нашёл.
На прошлой неделе рассказывал, как мы ускорили один этап заявки в шесть раз, а бизнес почти не почувствовал эффекта. Заявка стала быстрее попадать в очередь на следующем участке. Частая история при внедрении ИИ: ускорить операцию, по которой есть данные, и не заметить ожидание между людьми, системами и согласованиями.
У Голдратта это третий шаг: когда нашли ограничение и решили, как с ним работать, остальные участки подчиняют этому решению. Запустить модель — одна задача. Сделать её результат частью общего потока — другая.
Наткнулся на кейс Blackstone. Компания управляет активами почти на $1,4 трлн. Её юридическая и комплаенс-команда ежегодно проверяет около 25 тысяч материалов для инвесторов.
Аналитики заново восстанавливали прежние решения. Старшие юристы проверяли типовые формулировки. Версии документов и согласования терялись в почте. Команда прошла маршрут документа от черновика до финального одобрения. Разобралась, какие решения можно принимать по известным правилам, а где нужен эксперт. Затем ИИ поставили на первый проход: он проверяет типовые материалы, выявляет отклонения и передаёт сложные случаи юристам. Руководитель юридической службы Blackstone сказал: «Мы не рассматривали ИИ как эксперимент». А консультант McKinsey сформулировала причину: «Технология не чинит сломанные процессы — она усиливает то, что уже есть».
Перед автоматизацией я бы проверил три вещи: 📌 Как работа проходит от входящего запроса до результата для клиента? 📌 Где она ждёт, возвращается назад или повторно проверяется? 📌 Кто получит результат ИИ, что с ним сделает и кому передаст дальше? После этого становится видно, кого освободили от рутины и на каком следующем участке его время принесёт пользу.
У меня давно есть правило: ходить по процессам ногами. По цехам, если это завод. По офисам и согласованиям, если бэк-офис. К людям, принимающим решения, если схема на бумаге не сходится с реальностью. Именно в этих разговорах обнаруживаются переходы, которых нет ни на одной диаграмме.
