Wolumen i czas
Jak często występuje zadanie i ile czasu zespołu zajmuje.
Metodyka Findera zastosowań AI
Jak AROG AI ocenia use case'y do automatyzacji
Finder zamienia krótki opis procesu w trzy hipotezy automatyzacji. Oddziela propozycje modelu od obliczeń aplikacji, dzięki czemu założenia finansowe można sprawdzić i zmienić.
Wynik jest hipotezą wstępną. Nie jest ofertą, audytem, specyfikacją wdrożenia ani gwarancją oszczędności.
Jakie dane wykorzystuje Finder
- 1
Opis procesu podany przez użytkownika, w tym częstotliwość, wielkość zespołu i ręczne kroki, jeśli zostały opisane.
- 2
Proponowane godziny tygodniowo, złożoność i orientacyjny czas realizacji wskazane przez model.
- 3
Koszt godziny pracy i koszt wdrożenia wybrane w wynikach. Założenia można edytować po uruchomieniu Findera.
Co wzmacnia ocenę use case'u
Koszt pracy
Edytowalny pełny koszt godziny używany wyłącznie przez kalkulator.
Powtarzalność
Czy proces ma stabilne kroki, czy za każdym razem wygląda inaczej.
Gotowość danych
Czy potrzebne dane są dostępne, użyteczne i mają właściciela.
Integracje
Które systemy muszą wymieniać dane i czy dostęp do nich jest stabilny.
Wyjątki
Jak często standardowa ścieżka zawodzi i jak wygląda bezpieczna eskalacja.
Nadzór człowieka
Gdzie człowiek sprawdza, zatwierdza lub może cofnąć działanie systemu.
Ryzyko
Skutek prawny, operacyjny i reputacyjny błędnego wyniku.
Kiedy nie automatyzować
- Brak właściciela procesu, który definiuje sukces i odpowiada za wyjątki.
- Proces zmienia się szybciej, niż zespół potrafi go opisać i przetestować.
- System podejmowałby nieodwracalne decyzje bez weryfikacji albo rollbacku.
- Ryzyko prawne lub bezpieczeństwa jest wysokie, a wyniku nie da się niezależnie sprawdzić.
- Dane są niepełne, pozyskane bez właściwej podstawy albo zbyt słabe dla danej decyzji.
Poziomy pewności i ograniczenia danych
Niski
Opis jest ogólny, brakuje wolumenów lub nie znamy zależności systemowych.
Średni
Proces i główne systemy są znane, ale wyjątki lub jakość danych wymagają walidacji.
Wysoki
Proces jest stabilny, mierzony, odwracalny i ma właściciela oraz dane testowe.
Deterministyczny model wartości
Model nie podaje wyświetlanych kwot. Aplikacja ogranicza każdą rekomendację do 15 godzin tygodniowo, a ich sumę do 35 godzin, po czym wszędzie stosuje te same wzory.
Wartość miesięczna = limitowane godziny tygodniowo × 4,3 × koszt godziny pracyWartość roczna = wartość miesięczna × 12Okres zwrotu w miesiącach = koszt wdrożenia ÷ wartość miesięcznaROI w pierwszym roku = (wartość roczna − koszt wdrożenia) ÷ koszt wdrożenia × 100%Przykład ilustracyjny
Zespół szacuje, że triage powtarzalnych zapytań może ograniczyć 10 godzin ręcznej pracy tygodniowo. Poniższy przykład używa publicznych założeń domyślnych, a nie danych klienta.
Wartość miesięczna
574 zł
Wartość roczna
6885 zł
Okres zwrotu
48.8 mies.
ROI w 1. roku
-75%
Rzeczywisty zakres, integracje i wynik wymagają walidacji procesu. Przykład nie przewiduje rezultatu dla innej firmy.