🫥🫥🫥О наболевшем или почему ИИ будет бесполезен в вашей компании
По моим наблюдениям, 9 из 10 разговоров с собственниками про внедрение ИИ начинаются одинаково:
— Хочу ускорить создание контента.
— Хочу ускорить обработку договоров.
— Хочу, чтобы отчёты делались быстрее.
— Хочу, чтобы сотрудник тратил на это не 3 часа, а 10 минут.
Это понятная первая мысль. Но практически всегда она ведёт в тупик.
Спойлер - дело тут не в ИИ, а в том, что руководитель смотрит на отдельную задачу, а не на процесс целиком.
Как это выглядит на практике
Допустим, мы ускорили написание статьи. Раньше автор готовил материал 4 часа. Теперь с ИИ — за 30 минут.
Красиво.
Но дальше статья 3 дня лежит у редактора. Потом 2 дня согласовывается с руководителем. Потом неделю все выбирают иллюстрацию. В результате материал как выходил раз в 2 недели, так и выходит.
Или мой любимый пример про договоры. ИИ анализирует документ за 5 минут вместо нескольких часов. Но потом договор ждёт финального решения юриста. Причём теперь к нему приходит не 10 договоров в день, а 30. В итоге он ещё сильнее перегружен, очередь растёт, сделки по-прежнему стоят.
Что произошло?
Мы ускорили задачу, но не ускорили процесс. Здесь работает теория ограничений Голдратта
Её базовая идея очень простая:
А со скоростью ограничения — того участка, через который обязан пройти весь поток.
Если ограничение — редактор, не важно, сколько черновиков напишет ИИ.
Если ограничение — юрист, не важно, как быстро система анализирует входящие договоры.
Если ограничение — руководитель, который согласовывает каждое решение, не важно, как быстро команда готовит документы.
Мы просто быстрее подвозим работу к тому самому бутылочному горлышку.
🫥 Как внедрять ИИ через теорию ограничений
У Голдратта есть пять последовательных шагов. Их можно напрямую использовать в ИИ-проектах.
1️⃣ Найти ограничение
Сначала нужно понять, что тормозит не задачу, а весь процесс.
Смотрим полный путь: от входящей задачи до денег или другого бизнес-результата.
Например, не «сколько пишется статья», а «сколько дней проходит от идеи до публикации».
Не «сколько анализируется договор», а «сколько дней проходит от получения документа до подписания и оплаты».
2️⃣ Выжать максимум из ограничения
Прежде чем покупать технологии, нужно разгрузить самое узкое место.
Если ограничение — юрист, убираем из его работы всё лишнее: типовые вопросы, первичную классификацию, заполнение карточки сделки, сбор контекста.
3️⃣ Подчинить процесс ограничению
Остальные участники не должны работать быстрее, чем способно принять узкое место.
Если юрист обрабатывает 20 договоров в неделю, бессмысленно подавать на него 60. Поток нужно выровнять под реальную пропускную способность системы.
Иначе мы не ускоряем компанию, а просто увеличиваем очередь.
4️⃣ Расширить ограничение
Только после этого подключаем дополнительные ресурсы: ИИ, новых сотрудников, другую систему или изменение регламента.
ИИ здесь — не волшебная кнопка. Это инструмент устранения конкретного ограничения.
5️⃣ Повторить цикл
Когда одно ограничение убрано, появляется следующее.
Сегодня процесс тормозит подготовка документа. Завтра — согласование. Послезавтра — решение клиента.
Поэтому внедрение ИИ — это не разовая автоматизация, а постоянная работа с пропускной способностью процесса.
Часто многие задают себе вопрос:
Правильный вопрос:
• Для постов цель — не быстрее написать текст, а сократить путь от идеи до публикации, которая приносит заявки.
• Для договоров цель — не быстрее проанализировать документ, а быстрее дойти до подписания и оплаты.
ИИ должен не просто ускорять отдельного сотрудника.
ИИ должен увеличивать пропускную способность всего процесса.
Поддержите, если было полезно ☺️
п.с. буду потихоньку менять оформление канала. Сделал первый шаг, как вам)?
По моим наблюдениям, 9 из 10 разговоров с собственниками про внедрение ИИ начинаются одинаково:
— Хочу ускорить создание контента.
— Хочу ускорить обработку договоров.
— Хочу, чтобы отчёты делались быстрее.
— Хочу, чтобы сотрудник тратил на это не 3 часа, а 10 минут.
Это понятная первая мысль. Но практически всегда она ведёт в тупик.
Спойлер - дело тут не в ИИ, а в том, что руководитель смотрит на отдельную задачу, а не на процесс целиком.
Как это выглядит на практике
Допустим, мы ускорили написание статьи. Раньше автор готовил материал 4 часа. Теперь с ИИ — за 30 минут.
Красиво.
Но дальше статья 3 дня лежит у редактора. Потом 2 дня согласовывается с руководителем. Потом неделю все выбирают иллюстрацию. В результате материал как выходил раз в 2 недели, так и выходит.
Или мой любимый пример про договоры. ИИ анализирует документ за 5 минут вместо нескольких часов. Но потом договор ждёт финального решения юриста. Причём теперь к нему приходит не 10 договоров в день, а 30. В итоге он ещё сильнее перегружен, очередь растёт, сделки по-прежнему стоят.
Что произошло?
Мы ускорили задачу, но не ускорили процесс. Здесь работает теория ограничений Голдратта
Её базовая идея очень простая:
любая система работает со скоростью самого медленного элемента.
Не со средней скоростью сотрудников.
Не со скоростью самого сильного специалиста.
Не со скоростью нейросети.
А со скоростью ограничения — того участка, через который обязан пройти весь поток.
Если ограничение — редактор, не важно, сколько черновиков напишет ИИ.
Если ограничение — юрист, не важно, как быстро система анализирует входящие договоры.
Если ограничение — руководитель, который согласовывает каждое решение, не важно, как быстро команда готовит документы.
Мы просто быстрее подвозим работу к тому самому бутылочному горлышку.
🫥 Как внедрять ИИ через теорию ограничений
У Голдратта есть пять последовательных шагов. Их можно напрямую использовать в ИИ-проектах.
1️⃣ Найти ограничение
Сначала нужно понять, что тормозит не задачу, а весь процесс.
Смотрим полный путь: от входящей задачи до денег или другого бизнес-результата.
Например, не «сколько пишется статья», а «сколько дней проходит от идеи до публикации».
Не «сколько анализируется договор», а «сколько дней проходит от получения документа до подписания и оплаты».
2️⃣ Выжать максимум из ограничения
Прежде чем покупать технологии, нужно разгрузить самое узкое место.
Если ограничение — юрист, убираем из его работы всё лишнее: типовые вопросы, первичную классификацию, заполнение карточки сделки, сбор контекста.
3️⃣ Подчинить процесс ограничению
Остальные участники не должны работать быстрее, чем способно принять узкое место.
Если юрист обрабатывает 20 договоров в неделю, бессмысленно подавать на него 60. Поток нужно выровнять под реальную пропускную способность системы.
Иначе мы не ускоряем компанию, а просто увеличиваем очередь.
4️⃣ Расширить ограничение
Только после этого подключаем дополнительные ресурсы: ИИ, новых сотрудников, другую систему или изменение регламента.
ИИ здесь — не волшебная кнопка. Это инструмент устранения конкретного ограничения.
5️⃣ Повторить цикл
Когда одно ограничение убрано, появляется следующее.
Сегодня процесс тормозит подготовка документа. Завтра — согласование. Послезавтра — решение клиента.
Поэтому внедрение ИИ — это не разовая автоматизация, а постоянная работа с пропускной способностью процесса.
Часто многие задают себе вопрос:
«Какую задачу нам ускорить с помощью ИИ?»
Правильный вопрос:
«Где находится ограничение, которое мешает нам быстрее превращать работу в деньги?»
• Для постов цель — не быстрее написать текст, а сократить путь от идеи до публикации, которая приносит заявки.
• Для договоров цель — не быстрее проанализировать документ, а быстрее дойти до подписания и оплаты.
ИИ должен не просто ускорять отдельного сотрудника.
ИИ должен увеличивать пропускную способность всего процесса.
Поддержите, если было полезно ☺️
п.с. буду потихоньку менять оформление канала. Сделал первый шаг, как вам)?