Objednávka přijde e-mailem. Někdo z ní přepíše údaje do tabulky, kolega doplní cenu a účetní ji zadá do dalšího systému. Nabízí se jednoduchá otázka: nešlo by tohle automatizovat?
Často šlo. Než se ale začne vybírat nástroj, vyplatí se zjistit, co přesně lidé během práce dělají. Možná obchodník po telefonu ověřuje chybějící údaje. Účetní pozná, že stejná objednávka přišla podruhé. A když zákazník požaduje jinou cenu, někdo musí rozhodnout, jestli ji dostane. Tyhle drobnosti nemusí být nikde napsané, přesto bez nich práce nefunguje.
Právě proto se před automatizací vyplatí proces pořádně popsat. Sednout si s lidmi, kteří práci dělají, a projít, co se děje od začátku do konce. Včetně telefonátů, kontrol a rozhodnutí, která mají zatím jen v hlavě. Z takového popisu pak poznáme, co může převzít systém a kde má dál zůstat člověk.
Začněte jednou větou a postupně přidejte detaily
„Chceme automatizovat administrativu“ je pochopitelné přání, ale na začátek příliš široké. Zkuste vybrat jednu činnost a popsat, čím začíná a co má být na konci. Třeba: „Po schválení objednávky ověříme povinné údaje a vytvoříme záznam v účetním systému.“
Z takové věty už poznáte, na co se dál ptát. Kdo objednávku schvaluje? Které údaje nesmějí chybět? A jak zjistíme, že se záznam opravdu vytvořil? Pak si vezměte jednu skutečnou objednávku a projděte její cestu krok za krokem. Zapište si, kdo co udělá, kde vezme potřebné údaje a komu práci předá. Když se postup liší podle situace, poznamenejte si i proč. Tak vznikne popis, podle kterého se dá automatizace navrhnout.
Domluvte se, kdo rozhoduje o pravidlech
Jakmile narazíte na první neobvyklou objednávku, bude potřeba rozhodnout, co s ní. Může pokračovat bez telefonního čísla? Kdo schválí jinou cenu? A co když zákazník požádá o změnu poté, co už byla objednávka zpracovaná?
Technický tým může tyto kroky naprogramovat, ale potřebuje někoho, s kým pravidla domluví. Měl by to být člověk, který práci rozumí a může rozhodnout, jak má ve firmě probíhat. Stejně důležité je vědět, za kým jít, když se pravidla později změní.
Použití AI na tom nic nemění. Pokud není jasné, kdo smí schválit slevu, model to za firmu nerozhodne. Můžeme mu svěřit například rozpoznání požadavku v e-mailu, ale schvalování musí mít domluvený postup.
Zjistěte, s jakými údaji bude systém pracovat
Vraťme se k objednávce. Přichází z formuláře, kde jsou údaje v samostatných polích, nebo jako příloha e-mailu? Má pokaždé stejnou podobu? A podle čeho poznáte, že jde o novou objednávku, nikoli opravenou verzi té předchozí?
Pro člověka mohou být odpovědi samozřejmé. Vidí poznámku v e-mailu nebo si pamatuje včerejší telefonát. Systém ale může pracovat jen s informacemi, ke kterým má přístup. Proto potřebujeme určit, odkud údaje bere, které musí zkontrolovat a co má udělat, když něco chybí.
U dokumentu tedy nestačí říct, že přijde PDF. Potřebujeme vědět, co v něm hledáme a jak poznáme, že se to podařilo přečíst. Pokud chybí číslo objednávky nebo není čitelná cena, je lepší dokument předat ke kontrole než chybný údaj poslat dál.
Proberte i případy, kdy něco nevyjde
Na ukázkové objednávce může všechno fungovat krásně. V běžném provozu ale dřív nebo později přijde neúplná příloha, stejný e-mail dvakrát nebo výpadek účetního systému. To samo o sobě nemusí být problém. Potíž nastane, když není jasné, jak má automatizace reagovat.
Nemusíte předvídat každou možnou chybu. Pro začátek pomůže domluvit se na několika běžných situacích:
- Když chybí povinný údaj, objednávka počká na doplnění.
- Když je příloha nečitelná, dostane ji ke kontrole určený člověk.
- Když služba dočasně neodpovídá, systém ověří, zda se operace už neprovedla, a podle toho ji může zkusit znovu.
- Když má dojít ke změně ceny, zpracování počká na schválení.
U AI je potřeba navíc počítat s tím, že může odpovědět přesvědčivě, ale nesprávně. Výstup proto kontrolujeme podle toho, k čemu se má použít. Čtení textu objednávky může modelu dávat smysl. Výpočet celkové ceny podle známých položek je obvykle lepší nechat běžnému programu.
Než nějaký krok svěříte AI, ujasněte si, co smí udělat sama a kdy má požádat člověka o kontrolu.
Ověřte, že vznikl správný výsledek
Zelená kontrolka u dokončeného běhu ještě nemusí znamenat, že je objednávka správně zapsaná. Potřebujeme ověřit i výsledek: záznam existuje, obsahuje správné údaje a nevznikl dvakrát. Pokud další krok selhal, mělo by být dohledatelné, kde se práce zastavila.
Vyplatí se také vyzkoušet, co se stane při opakovaném spuštění. Vytvoří systém další objednávku, nebo pozná, že ji už zpracoval? A když někdo najde chybu, lze záznam opravit nebo provedenou změnu vrátit?
Hlášení pak nastavte podle toho, co lidé potřebují vědět. Běžně dokončené objednávky mohou být v přehledu. Na nevyřešený problém má dostat upozornění člověk, který s ním může něco udělat. Je škoda ušetřit přepisování údajů a místo něj zavést každodenní pročítání desítek zpráv o tom, že všechno proběhlo v pořádku.
Začněte jednou činností od začátku do konce
První verze může zpracovávat jen jeden běžný typ objednávky. Důležité je vyzkoušet celý postup: od přijetí přes kontrolu až po zápis do účetního systému. Přidejte i několik neúplných nebo opakovaných objednávek, abyste viděli, jak si systém poradí mimo ideální případ.
Na takovém rozsahu se snáz ukáže, co lidem skutečně ubylo z práce a co musí dál kontrolovat ručně. Teprve podle toho má smysl přidávat další typy dokumentů nebo napojovat další systémy. Každý nový krok totiž přináší i další možnosti, jak se něco může pokazit.
Co si ujasnit, než začnete
Popis může mít podobu krátkého dokumentu, tabulky nebo jednoduchého schématu. Důležité je, aby mu rozuměli lidé, kteří podle něj budou pracovat. Než ho předáte k automatizaci, zkuste si ověřit, že v něm najdete odpovědi na tyto otázky:
- Čím práce začíná a co má být na konci hotové?
- Kdo rozhoduje o pravidlech a schvaluje výjimky?
- Odkud bereme údaje a podle čeho je kontrolujeme?
- Co lze popsat pevným pravidlem a kde je potřeba posoudit obsah?
- Kdy má systém počkat a komu má práci předat?
- Jak ověříme výsledek a zabráníme duplicitám?
- Co uděláme, když se chyba zjistí až později?
Pokud u některé otázky nevíte, je to dobré místo, kde začít. Někdy stačí krátká domluva s účetní nebo obchodníkem. Jindy zjistíte, že stejnou věc každý dělá trochu jinak. Rozdíly si zapište a domluvte se, který postup chcete používat dál. Cílem není mít perfektní dokument. Potřebujete srozumitelně popsat práci, kterou má systém převzít, a vědět, co při ní nesmí přehlédnout.
Pro podrobnější čtení o odpovědnosti při použití AI doporučujeme NIST AI Risk Management Framework. Návrhu AI agentů se věnuje také praktický průvodce OpenAI.