Где ИИ уже даёт результат в операционном управлении, а где — только обещания? Четвёртый телемост чата практиков «Алгоритма» и первый в новой серии «ИИ в операционном управлении» собрал три практических кейса от Андрея Медведева — автоматизации тендеров, протоколы совещаний, видеоаналитика на сборочном участке. Сергей Таран представил имитационную модель для диспетчеров. Андрей Тарасов — личный опыт со стратегией и анализом управленческих команд. Александр Вагенлейтер провел телемост в качестве ведущего.
Андрей Тарасов: ИИ как помощник в стратегии и анализе команд
Участник чата практиков Андрей Тарасов начал с личного кейса: разрабатывал стратегию для компании, не владея ситуацией, кроме ИНН и общих полей деятельности. Использовал «Алису».
«Она мне вполне солидный пакет документов сформировала. Я задал в виде эталона видение ВТБ, и на этой основе она дала оценку по 10–12 параметрам: лаконичность, понятность, запоминаемость, соответствие профилю».
Он отмечает: ИИ объективно оценил его формулировку ниже эталона (8 против 8,6 из 10). Но помог доработать. Потом — план действий и KPI.
«Я понял, что диалог длится долго, и говорю: напиши мне протокол. И перед каждым документом она создавала: какая стояла задача, что я уточнял в ходе диалога. Прям протокол изумительный был».
Второй кейс — анализ управленческой команды через ИИ. Зная роли людей и слабинку в мягких скиллах, он загрузил данные и получил анализ рисков. «Информация понравилась».
Андрей Медведев: три кейса из промышленности
Андрей Медведев представлял опыт IT-компании “Дабл Ап” (2UP), которая 17 лет на рынке и незадолго до ИИ начала плотно работать с производственными компаниями. Он начал с возможностей моделей искусственного интеллекта и сделал акцент сделал на безопасности данных.
«Самый первый запрос от крупных компаний — безопасность. Искусственный интеллект может внутри закрытого контура выполнять те же задачи, что и во внешнем, но данные остаются внутри корпоративного ядра».
Кейс 1. Тендеры. Компания теряла контракты из-за позднего сбора документации. Решение: канбан-доска + ИИ-скрининг закупок.
«ИИ анализирует, кто побеждает у этого организатора за последние периоды. Если в 99% случаев побеждает один и тот же — мы даже не идём. Человеческий фактор убрали. Настройка ТЗ — 7 дней, интеграция — 14. Итого месяц, но по факту можно в две недели. Окупаемость — до года, флагманская — 6 месяцев».
Кейс 2. Совещания. Запись оффлайн и онлайн-совещаний, транскрибация, протокол, задачи в «Битрикс-24».
«Раньше от совещания до постановки задачи в Битрикс проходило много времени, и условия менялись. Мы сделали так, что ИИ сразу переводит в протокол, и задачи падают адресату. Окупаемость — до года, инвестиции — 600 тысяч рублей».
Отдельная задача — идентификация голоса и корпоративный сленг. «Мы создали словарь терминов, ИИ отсеивал фразы, которые можно интерпретировать двояко. И обучили модель распознавать голос — через 2–3 совещания сотрудник мог уже не представляться».
Кейс 3. Видеоаналитика на сборке микросхем. Задача: определить эффективность оператора и поймать брак — несоблюдение антистатического браслета. Брак выявлялся через месяц-два на стендовых испытаниях, переделать нельзя.
«Мы добавили видеоаналитику: контроль браслета, эффективность. Потом верхним слоем — ИИ для отчётности: в 11 часов дня руководство получает прогноз, будет ли выполнен план. Если перекос — можно отреагировать к обеду. Пилот был на трёх рабочих местах, сейчас масштабируется».
Договорились написать подробную статью по кейсам для Алгоритма.
Сергей Таран: имитационная модель для диспетчеров
Участник чата практиков Сергей Таран с дочерью (специалистом по машинному обучению) участвовал в хакатоне. Задача – создать интеллектуальный сервис планирования маршрутов для инженеров с учётом временных окон и сложности работ.
«Речь о сервисных работах для клиентов — частных лиц. Инженеры разной квалификации. Нужно распределить заявки, построить маршруты с минимизацией времени в пути, автоматически перепланировать день при поступлении новой заявки».
Он разработал ТЗ, дочь проработала с агентом. Получилась модель «помощник диспетчера»: на 9 утра составляется план, видны маршруты, статусы заявок (красный — не приступил, жёлтый — выполняется, зелёный — выполнен), причины отсутствия исполнителя, аналитика по пробегу и загрузке.
«Здесь самая сложность — совместить квалификацию инженера, временные окна клиента и минимизацию пути. И можно подобрать, сколько нужно инженеров и автомобилей, чтобы выполнить 100% заявок».
Дискуссия: данные и безопасность
Участник чата Илья Ковалев, инициировавший тему и другие участники подняли вопросы: стандартизация данных на входе, контрольная функция за человеком, безопасность.
«Самый важный момент — качество данных. Если не будет качественных данных и правильного контекста, нормальной системы не построишь. И контрольная функция за человеком должна быть везде и всегда», – отметил Илья Ковалев.
Таран добавил: «Нужно сначала создать модель у себя в голове, описать её в схемах. Только тогда она будет полноценной. Данные — только подкрепляют. Самое главное — модель».
Главный вывод
«Тема ИИ сильно пересекается с внедрением инструментов бережливого производства. На входе всегда методология и экспертиза людей, которые подтверждают результат. Только те специалисты, которые понимают, что такое управлять процессами и работать с данными, могут добиться сильных результатов», – прокомментировал Илья Ковалев.
Следующий телемост предложили посвятить кейсам в строительной сфере. Участники поддержали.
Подробнее в видео.
Тайм-коды
00:00 Открытие. Четвёртый телемост, серия «ИИ в операционном управлении»
01:33 Илья Ковалев: телемосты надо проводить регулярно
02:21 Порядок выступлений: Тарасов, Медведев, Таран
02:37 Андрей Тарасов: кейс со стратегией и «Алисой»
04:25 Оценка видения по 10–12 параметрам
05:28 ИИ как протоколист диалога
06:21 Кейс с анализом управленческой команды
08:01 Оценка компетенций через ИИ
09:26 «Бедная стратегия муржила до трёх минут»
11:05 Вопросы к Тарасову
16:24 Андрей Медведев (2UP): о компании
19:49 Что такое ИИ: модели и провайдеры
21:46 Безопасность данных: закрытый контур
23:37 Кейс 1: тендерная процедура
25:30 Канбан-доска и ИИ-скрининг
28:39 Результаты: 4 контракта потеряно, теперь — ноль
29:25 Кейс 2: совещания и протоколы
32:24 Запись оффлайн и онлайн, микрофон за 5 тысяч
33:45 Бланк совещания и задачи в Битрикс
35:06 Идентификация голоса и словарь терминов
36:36 Окупаемость: 6 месяцев — флагманская
37:37 Кейс 3: видеоаналитика на сборке микросхем
38:56 Антистатический браслет и брак
40:31 Прогноз выполнения плана в 11 часов дня
41:29 Пять признаков, где ИИ применим
43:09 Калькулятор расчёта эффекта
45:25 Вопросы к Медведеву
45:42 Сергей Таран: вопросы про многоуровневые совещания
50:18 Илья Ковалев: вопросы про бухгалтерию и безопасность
52:06 Тендерный проект: сроки и этапы
55:05 Тиражируемые решения и заказная разработка
57:37 Продукт в реестре отечественного ПО
01:03:28 Контрольная функция за человеком
01:03:50 Бухгалтерия: согласование договоров
01:05:44 Михаил: комментарий про уголовную ответственность
01:06:09 Михаил: предложение про дашборды и неликвиды
01:10:06 Борис: «Не нужно говорить о неликвидах»
01:10:42 Сергей Таран: имитационная модель для диспетчеров
01:13:18 Демонстрация «помощника диспетчера»
01:17:05 Статусы заявок и аналитика
01:19:40 Вопросы Бориса и Ильи
01:23:54 «Это имитационная модель, прототип»
01:24:29 Илья Ковалев: «Довести до промышленного состояния сложно»
01:28:21 Илья: «Самый крутой телемост»
01:29:00 Андрей Тарасов: данные на входе модели
01:30:22 Стандартизация данных
01:33:12 Михаил: вопросы про GPS и датчики
01:36:20 Илья: предложение про стройку
01:37:11 Качество данных — главный вывод
01:40:40 Итоги от спикеров
01:44:03 Андрей Медведев: благодарность, безопасность, QN3.8
01:46:38 Александр Вагенлейтер: завершение
Информация об экспертах
Андрей Тарасов — участник чата практиков «Алгоритма», эксперт в области оптимизации процессов.
Андрей Медведев — эксперт компании DoubleUp (2UP), IT-компания, специализирующаяся на внедрении ИИ в промышленности. 17 лет на рынке.
Сергей Таран — участник чата практиков «Алгоритма», эксперт процессного управления.
Александр Вагенлейтер — ведущий, создатель экосистемы «Алгоритм», руководитель РЦК Алтайского края.
Комментарий редакции
Первый телемост новой серии получился самым практическим: три кейса с цифрами, сроками и окупаемостью. Еще два Главный вывод для руководителя: ИИ работает не сам по себе — он работает на качественных данных и выстроенных процессах. «Если не будет качественных данных и правильного контекста, нормальной системы не построишь». И ещё: «Сначала модель в голове, потом — в коде».
Вам также может быть полезно:
- «Lean вторичен?» — главное из первого телемоста
- «Почему теория не работает на практике?» — главное из второго телемоста
- Управление — это про воздействие на людей. Интервью с Сергеем Тараном
📢 Подписывайтесь на наш канал в Максе. Обсудить телемост и поделиться опытом можно ниже в разделе комментариев или в нашем чате практиков.
Ваш комментарий будет первым