Самый очевидный способ повысить эффективность ручного труда, уменьшить влияние человеческого фактора или ускорить тот или иной процесс – это попытаться его автоматизировать. Тема с частичной или полной автоматизацией процессов стала популярной ещё во времена Генри Форда и его конвейера. В интернете и книгах можно найти огромное количество статей, примеров и пресс-релизов об успешных внедрениях. Но всегда ли все проходит гладко? О спорных или неудачных примерах говорить не принято, поэтому информации о них практически отсутствует. 

Занимаясь много лет реализацией ИТ-проектов и улучшением бизнес-процессов в крупных финтех-компаниях, я столкнулся с реальными случаями, когда автоматизация вместо положительного эффекта приносила отрицательный, особенно на первом этапе после внедрения. Cразу хочу отметить — это нормально:, абсолютно все команды, работающие над улучшением процессов и стандартов, сталкиваются с проблемами, а при должном внимании и быстрой реакции ситуацию всегда можно исправить. 

Дисклеймер

Понятие “неудачная автоматизация” может показаться размытым, если не определены критерии “удачной автоматизации” и методы их оценки. Предлагаю договориться, что в данной статье под этим понятием будем понимать автоматизацию, которая не принесла ожидаемый положительный эффект сразу после внедрения. В приведенных примерах я опущу названия банков, детали и подробности, суммы расходов и отрицательного эффекта, но постараюсь кратко донести суть. Также мы пропустим подробный анализ корневых причин проблемных кейсов, так как такие разборы должны быть комплексными, и по каждому из них можно написать отдельную статью. В конце материала вы найдете разработанный мной чек-лист, я пользуюсь им перед тем как начинать любую автоматизацию, он помогает оценить перспективы успеха и готовность процесса к началу работ.

Первое правило любой технологии заключается в том, что автоматизация эффективной операции повышает эффективность. Второе правило: автоматизация неэффективной операции увеличит неэффективность.

(Билл Гейтс, Microsoft Corporation)

Примеры неудачной автоматизации

Пример №1. Самым ярким и запоминающимся примером из моего опыта стал случай, когда один очень крупный банк, находясь под гнетом грандиозного плана по сокращению расходов за счет автоматизации и роботизации, сократил внушительный процент сотрудников юридического департамента. Эти сотрудники занимались исковой работой. Процесс был достаточно простой и стандартизированный, хотя и имел ряд незначительных особенностей. Банк разработал и реализовал план по централизации, автоматизации и сокращению высвободившегося персонала. Так как реализация проекта шла с превышением сроков, было принято решение провести упрощенный пилот и экспресс-апробацию реализованного решения на небольшом объеме работ и только в одном регионе присутствия. Спустя пару недель работы в новом процессе выяснилось, что ПО/RPA/скрипты, которые теперь выполняли работу сотрудников, требуют очень тонкой настройки, а сбой в смежном ПО мгновенно парализует работу такого централизованного юридического конвейера. Также выяснилось, что используемые в автоматизированном процессе шаблоны документов могут отличаться в зависимости от региона применения (шаблон, используемый в пилоте, не подходил для другого региона), при этом шаблоны должны были быть тщательно перепроверены и не содержать ошибок при каждом обновлении, в противном случае конвейер начинал генерировать десятки тысяч некорректных документов, которые впоследствии требовалось отозвать (процесс отзыва не был автоматизирован), исправить и отправить заново. Повторная отправка документов дополнительно приводила к повышенной нагрузке на ряд внешних систем, которые вообще не имели отношения к банку. В итоге руководство приняло решение о приостановке масштабирования решения на всю сеть, необходимости доработки реализованной автоматизации и о срочном найме части специалистов юридического департамента, которые буквально месяц назад покинули компанию с выходным пособием на руках. 

Пример №2. Другая история – попытка полностью автоматизировать управление денежным обращением в другом крупном банке. Идея заключалась в том, чтобы автоматизировать прогноз потребности наличных в отделениях и банкоматах сети, сократить объем обращения денежной массы и снизить трудозатратах на формирование заказов, построение маршрутов, резервирование, упаковку, транспортировку, хранении налички и т.п. Оказалось (особенно на первом этапе после внедрения), что система без учета специфики объектов не способна выдать адекватный прогноз и корректное предложение по оптимальному количеству банкнот для подкрепления. Практически по каждому из объектов требовался ручной ввод дополнительных параметров сотрудником. Потребовались существенные доработки: строили прогнозы на основе ретроданных с учетом сезонности, строили прогнозы на геоданных (количество жителей, офисные площади, абоненты сотовой связи), строили прогнозы в зависимости от количества рыночных сделок связанных с наличными, использовали сложные поиски решений для транспортных задач с изменяющимся в процессе решения параметрами. В итоге спустя внушительный период времени корректно заработал только гибридный прогноз без полной автоматизации: рекомендация от доработанной системы + ручной акцепт или корректировка сотрудником.

Пример №3. Tesla. Избежать полного провала в двух прошлых историях получилось благодаря быстрому признанию руководством отрицательного эффекта, правильным выводам и готовности принимать решения о дальнейших действиях. Аналогичный хороший пример признания отрицательного эффекта от автоматизации мы видим, когда Илон Маск открыто рассказывает о случае, произошедшем на заводе Tesla. Вот как это описано в его биографии:

В какой-то момент я заметил, что конвейер сборки замедляется на станции, где дорогой, но медленный робот приклеивал на аккумуляторы полоски из стеклопластика. Вакуумные захваты робота то и дело роняли полоски, и он выдавливал слишком много клея. Выяснилось, что данный процесс практически не влияет на качество итоговой продукции, и мы просто отказались от него. Я понял, что наша первая ошибка состояла в попытке автоматизировать этот процесс и виноват я сам, поскольку настаивал на максимальной автоматизации производства.

(Илон Маск, автобиография)

Причины неудачной автоматизации

В самом начале мы договорились отложить подробный анализ факторов неудачной автоматизации для отдельной статьи. Поэтому, я просто приведу список наиболее общих и распространенных причин:

1. Неверно определили объект и целесообразность автоматизации.

2. Неверно определили цели и целевые параметры автоматизированного процесса.

3. Использовали неподходящие инструменты и фрэймоворки для автоматизации.

4. Неверно определили границы, участников, периметр систем, который будет затронут в процессе автоматизации.

5. Автоматизированный процесс не был принят конечными пользователями.

Чек-лист перед началом работ

Собственно, то, чем я хотел поделиться в этой статье. За годы работы и использования разных методологий (Waterfall, Agile), концепций и философий (TQM, Lean, 6 sigma, Kaizen) или фреймворков (DMAIC, PDCA) я пришел к выводу, что одним из ключевых факторов успеха автоматизации является наличие предварительного этапа. На этом этапе  можно провести экспресс-анализ и определить готовность процесса автоматизироваться ДО начала работ. Установить своеобразный DoR. Для этого я сформировал чек-лист – несколько простых вопросов, которые помогут принять решение об автоматизации без глубокого погружения в методологию управления бизнес-процессами:

1. Действительно ли данный процесс нужен и он не является избыточным? Кто или что требует наличия данного процесса? Возможно, процесс можно упростить или вовсе исключить без негативных последствий.

2. Регламентирован ли процесс, есть ли его описание? Если процесс не описан, нет единого понимания у всех участников и руководства, как именно он работает, то нет и предмета для автоматизации.

3. Готов ли процесс к автоматизации? Если процесс нестабилен, вариативен, содержит множество исключений или требует постоянного вмешательства человека, его автоматизация усугубит ситуацию.

4. Можно ли оптимизировать процесс до автоматизации? Если процесс может быть оптимизирован без автоматизации, это необходимо сделать в первую очередь. Далее рассматривать вопрос автоматизации уже оптимизированного процесса.

5. Зачем мы автоматизируем данный процесс? Автоматизация ради автоматизации — это пустая трата ресурсов. Четкое понимание целей (снижение затрат, ускорение производства, повышение точности) и того, как мы будем измерять результат в будущем, помогает выбрать правильный подход и проверить достигнуты ли цели по итогам автоматизации.

6. Как долго данный процесс будет существовать? Автоматизация может потребовать значительных затрат времени и ресурсов. Инвестиции могут просто не окупиться при коротком сроке существования автоматизируемого процесса.

7. Предусмотрен ли пилотный проект? Автоматизация на первом этапе может быть неудачной, нужна апробация решения перед полномасштабным внедрением, а также возможность доработки или даже отказа от внедрения по итогам пилота.

8. Учтен ли фактор сопротивления изменениям? Как будут переиспользованы высвободившиеся ресурсы? Внедрение новых систем требует обучения сотрудников, изменения их привычек, сокращения персонала и, возможно, даже пересмотра организационной структуры.

Вывод

Автоматизация – это инструмент, а не самоцель. Автоматизируем только то, что в действительности должно быть автоматизировано.

p.s. Предлагаю в комментариях поделиться, что еще можно проверить перед началом работ, а также поделиться примерами удачной и неудачной автоматизации. Начну первый.