AI внедряване за бизнеса – разговор с Тодор Терзиев от Zenterra за грешките, разходите и първата стъпка
Осем от всеки десет AI проекта по света не стигат до реална полза за бизнеса. Обикновено проблемът не идва от самата технология. Идва от очакванията, с които компаниите тръгват.
Потърсихме Тодор Терзиев от Zenterra – AI интегратор за бизнеса, за да ни каже кое работи и кое не при въвеждането на AI. Той разказва за трите най-чести заблуди, за реалните бюджети и за първата стъпка, с която всеки мениджър може да започне още тази седмица.
Кои са трите най-чести грешки, които компаниите допускат, когато решат „да въведат AI"?
1. „ИИ ще ми реши всички проблеми." Вижте, ИИ е ефективен, когато е насочен към конкретен, ясно дефиниран проблем с данни и добре подредени процеси. Без ясна бизнес цел той е просто скъпа играчка и затова над 80% от AI проектите глобално не стигат до реална добавена стойност за бизнеса.
2. „ИИ ще замени хората на 100%." Много собственици виждат в AI възможност да съкратят цели екипи и да спестят от заплати. Реалността е, че AI автоматизира задачи, не позиции, и без хора, които да го настройват, контролират и надграждат, той бързо спира да дава правилни резултати. Компаниите, които са тръгнали по този път, обикновено се връщат назад с по-високи разходи от началните.
3. „ИИ е евтин." Безплатният ChatGPT и подобните му инструменти създават илюзия за ниска цена, но бизнес внедряването е друга история – разработка, интеграции, данни, обучение, месечни LLM и други разходи бързо се натрупват. AI не е еднократна покупка, а инвестиция с оперативен бюджет, и трябва да се гледа през ROI, а не като ценова листа.
Какво означава „независим AI интегратор" и с какво този модел се различава от работата с една конкретна платформа или вендор?
Въпреки че имаме предпочитания за използването на различни LLM инструменти, ние не се ограничаваме само до тях. В нашата сфера на дейност всеки ден буквално се раждат по-добри и по-различни инструменти и приложения, и за да можем да предложим най-доброто решение на нашите клиенти, фокусът ни е да имаме добра диверсификация във възможностите, които предлагаме.
Дайте пример за конкретен процес, който е отнемал часове, а сега отнема минути. Какви са числата?
В нашата дейност повечето решения, които предлагаме, са свързани с индивидуални решения, независимо дали ще ги изработваме от нула, или ще интегрираме вече готово решение, но с разработка на специфични функции. Всичко минава през уточняване на нуждата. Преди това отнемаше доста време (първа среща с клиент, водене на записки, изпращане на записки от срещата, за да видим дали правилно сме разбрали всичко, обратна връзка от клиент, пак анализ и пак писане), или казано накратко, процесът по изготвяне на концептуална оферта отнемаше 2–3 дни.
Сега, благодарение на няколко дигитални инструмента, които интегрирахме в нашата ежедневна работа, сведохме този процес до часове, а не дни. Да, отне ни време да разработим нашата система, така че всеки път да получаваме правилните резултати, съобразени с нашите стандарти, но сега печелим време.
Каква е реалната входна инвестиция за средна компания за първо AI решение? От какъв ред са бюджетите?
Тук няма как да дам конкретен отговор, защото има много ИИ решения с месечен абонамент, който започва например от 49 евро и нагоре. Докато едно дигитално решение може да стартира от 3000 – 6000 евро, като, разбира се, стойността ще бъде съобразена с комплексността и функциите, които решението има, и резултатите, които дава.
Какво съветвате мениджър, който няма представа откъде да започне? Кое е първото практическо действие тази седмица?
Започнете от „Теорията на ограниченията", намерете вашето така наречено тясно място. Направете анализ на процесите там. Сложни ли са? Много ли са? Много време ли отнемат, за да се извършат? Малко хора ли имате там? Има и много други въпроси, но можете да започнете с това. Когато имате пълната картина, тогава можете да започнете да търсите дигитални решения, които да дадат отговори на горните въпроси.
Кой процес е най-подходящ за първо AI внедряване и кой е най-неподходящ?
Най-подходящи за автоматизиране са повтарящите се рутинни процеси. ИИ вече има капацитет да ги извършва почти перфектно и без много разход. Пример – обслужване на клиенти в частта на отговор на често задавани въпроси, обработка и систематизиране на голям обем от документация, бързи бизнес анализи в реално време за дейността на фирмата.
Тодор се връща отново и отново към най-важното през целия разговор – AI работи тогава, когато знаете какъв точно проблем решавате. Първо идва процесът, който ви бави всеки ден, чак после инструментът.
Ако сега обмисляте откъде да тръгнете, погледнете къде губите най-много време в рутинна работа. Когато знаете кой процес искате да ускорите, е много по-лесно да прецените с кого и с какво да го направите.
AI няма да свърши работата вместо вас. Но може да ви върне часовете, които днес потъват в повтарящи се задачи.