Messen Sie KI an der Arbeit, die Ihr Unternehmen abschließt

Ein KI-Tool kann eine Aufgabe beschleunigen, während das Geschäftsergebnis unverändert bleibt. Bei Devmojos sind wir der Meinung, dass eine nützliche Diskussion über KI-Investitionen der Arbeit bis zur Fertigstellung folgen sollte, einschließlich des menschlichen Aufwands, der damit verbunden ist.

Betrachten Sie einen hypothetischen Lieferantenrechnungsprozess. Ein Tool extrahiert den Lieferantennamen, die Rechnungsnummer und die Beträge. Aber die Bestellnummernreferenz fehlt, eine Belastung muss geklärt werden oder die Rechnung stimmt nicht mit den erhaltenen Waren überein. Jemand muss immer noch recherchieren, die richtige Person kontaktieren und den Datensatz korrigieren. Eine schnellere Extraktion kann nützlich sein; die Rechnung muss immer noch eine vereinbarte Ziellinie erreichen.

Bevor Sie entscheiden, was automatisiert werden soll, kartieren Sie die Übergabepunkte. Folgen Sie einer Rechnung von der Ankunft über die Prüfung, Klärung, Genehmigung und Eingabe in den Zahlungsprozess. Nennen Sie den Eigentümer jedes Übergangs und die Informationen, die er benötigt. Entscheiden Sie, was passiert, wenn diese Informationen fehlen. In diesem Beispiel könnte „fertig“ bedeuten, korrekt erfasst, angemessen genehmigt und zahlungsbereit, wobei ungelöste Punkte einer Person zugewiesen werden.

Etablieren Sie eine Baseline über den gesamten Pfad. Erfassen Sie den Verarbeitungs- und Prüfaufwand, Korrekturen, wiederholte Bearbeitung und die Zeit, die mit dem Warten auf fehlende Informationen verbracht wird. Beziehen Sie Kollegen ein, die Folgeanfragen beantworten. Eine Änderung, die Arbeit von einem Schreibtisch entfernt, kann sie auf einen anderen hinzufügen, daher gehören beide in den Vergleich.

Testen Sie normale Fälle neben Ausnahmen: fehlende Referenzen, unklare Belastungen, doppelte Einreichungen und nicht übereinstimmende Details. Prüfen Sie, ob Routinearbeit zur Fertigstellung führt und ob eine Person genügend Kontext erhält, um eine Ausnahme zu lösen. Das Ergebnis sollte zeigen, was tatsächlich passiert ist, einschließlich Fällen, die angehalten wurden oder Hilfe benötigten. Eine überzeugende Demonstration ist ein Ausgangspunkt für diese Bewertung.

Beziehen Sie operative Arbeit in die Bewertung ein. Jemand wird Verbindungen pflegen, Fehler untersuchen und den Workflow anpassen, wenn sich das Geschäft ändert. Vereinbaren Sie, wer das tun wird und wie das Team bemerkt, wenn der Prozess nicht mehr wie erwartet funktioniert. Jede Behauptung über eingesparten Aufwand sollte Überprüfung, Korrektur und Wartung sowie den automatisierten Schritt berücksichtigen.

Bei Devmojos können unsere Softwarebereitstellungs- und KI-Workflow-Services dazu beitragen, diese Diskussion in einen definierten Implementierungsumfang umzuwandeln. Beginnen Sie mit der Prozessgrenze, den Fertigstellungskriterien, den Testfällen und dem Messplan. Einsparungen sind etwas, das durch Tests untersucht werden sollte, anstatt es im Briefing anzunehmen.

Als praktischen ersten Schritt führen Sie eine kleine Auswahl kürzlich eingegangener Rechnungen mit den Personen, die sie bearbeiten, durch den aktuellen Prozess. Markieren Sie jeden Übergabepunkt und jeden ungelösten Punkt. Was muss wahr sein, damit Sie die Arbeit als fertig bezeichnen – und wird Ihre KI-Bewertung all das messen?