Įvadas: Nukirsti visą ažiotažą kaip Hattori Hanzo
Sveiki visi atvykę į Office Samurai podcast, kur mes kertame per ažiotažą kaip Hattori Hanzo per savo priešus.
Kalbėsime apie visas jums įdomias temas: automatizavimo technologijas, tokias kaip RPA, IDP, API, LLM ir visus kitus trijų raidžių akronimus, kokius tik galite sugalvoti, Communication Mining, Process Intelligence ir dirbtinį intelektą. Dirbtinis intelektas čia privalo būti.
Aš esu jūsų vedėjas Andrzej Kinastowski, vienas iš Office Samurai, the company that dares to ask „What if we did business consulting without all the bullshit?”. So whether you’re a business leader, a tech geek, or just someone who wants to automate their email responses to say „Sure let’s circle back on that” you’re in the right place. Now grab your favorite katana or just a really sharp pencil and let’s get to it. Me and Dominik, the other founder of Office Samurai, we discuss technology a lot, as we are a technology consulting firm, and our customers expect us to be able to tell them which technologies will work for them.
Problema: kodėl taip sunku pasirinkti technologiją?
Mūsų klientai tikisi, kad mes nustatysime, kurios technologijos ne tik išspręs jų problemas šiandien, bet ir ateityje toliau jas spręs. Tai pasirodė esą gana sunku. Turėjome daug sėkmingų atvejų – technologijų, kurios buvo prasmingos ir veikė tikrai labai gerai. Bet turėjome ir nesėkmių – technologijų, kurios kažkaip nesuveikė. Tai nebūtinai reiškė, kad technologija buvo bloga; kartais technologija yra puiki, bet ji tiesiog neveikia praktikoje, nėra pakankamai įgyvendinama, ir galiausiai turime jos atsisakyti. Mes galvojome, kaip nustatyti, kurios technologijos ateityje veiks, o kurios – ne. Aš pradėjau ieškoti kokios nors teorijos, kuri galbūt parodytų, kaip atskirti puikias, ateitį turinčias technologijas nuo tų, kurios galų gale neveiks. Deja, nieko neradau. Todėl pagalvojau, kad teks tai padaryti pačiam; turiu sukurti vieningą technologijų teoriją verslo procesuose.
Vieningoji technologijų teorija: Kinastowskio principas
Aš sukūriau šią vieningą technologijų teoriją. Pagalvojau, kad ją pavadinsiu Kinastowskio principu. Tada parašysiu knygą apie tai ir praleisiu kelerius metus keliaudamas iš konferencijos į konferenciją, kalbėdamas apie tai. Ši teorija skirta padėti mums ir mūsų klientams nuspręsti, kurias technologijas verta naudoti, o kurių atsisakyti.
Kai galvojame apie technologijas, paprastai vertiname jas pagal tai, kiek jos naudingos. Tai logiška, nes technologijos naudingumas leidžia suprasti, kiek ji man padės – iš esmės, koks bus investicijų grąžos (ROI) dydis. Bet tai tik viena ašis, pagal kurią norėčiau vertinti technologijas. Kita ašis yra – kiek ta technologija yra „kieta“. Taigi galime vertinti ir technologijos naudingumą, ir jos kietumą.
Technologijos kietumas turi dvi puses. Jei technologija yra tikrai kieta, aplink ją kyla daug ažiotažo, ir kartais mes priimame sprendimus remdamiesi tuo ažiotažu – sprendimus, kurie nebūtinai yra patys geriausi. Kita vertus, jei technologija yra tikrai kieta, daug lengviau įtikinti savo organizaciją ar rėmėjus ją įdiegti. Todėl technologijos kietumas taip pat gali būti didelis privalumas jūsų projektams.
I kvadrantas: Dust collectors (mažas naudingumas, mažas kietumas)
Šį technologijų ketvirtį, kuriam būdingas mažas naudingumas ir mažas kietumas, vadinsime Dust collectors. Tai yra technologijos, kurios galbūt kažkada, kaip fakso aparatas, buvo kietos ir labai naudingos, bet laikui bėgant pasirodė esančios pasenusios arba visai nepritaikomos.
Blockchain ir kriptovaliutos: SAP atvejis ir Bored Apes likimas
Pirmiausia pagalvokime apie blockchain. Prieš maždaug 10 metų buvau konferencijose, kur žmonės sakė, kad po 10 metų visa apskaita bus daroma blockchain pagrindu. Praėjo dešimt metų, ir aš tikrai nematau, kad SAP kažkaip užsidarytų; taip tiesiog neįvyko.
Mes labiau žinome kitus blockchain pritaikymo būdus, pavyzdžiui, Bitcoin. Esame 2025 metų pradžioje, ir Bitcoin vėl kyla, bet jo kursas iš esmės yra atsitiktinis. Todėl verslo procesuose nelabai yra naudos, kad galėtume tokį blockchain pritaikymą panaudoti savo įmonėse. Kitas pavyzdys yra NFT. Tam tikru metu jie buvo tikras ažiotažas. Bet jei sekėte šį hype, jums liko keli Bored Apes, kurių niekas nebenori iš jūsų nupirkti.
Nors egzistuoja tam tikri nišiniai blockchain panaudojimo būdai verslo procesuose, pavyzdžiui, išmaniosios sutartys, galima pasakyti, kad daugumai įmonių blockchain nėra labai naudingas. Taigi jis turi mažą naudingumą ir mažą kietumą. 2025 metais blockchain verslo procesuose yra šiek tiek mažiau naudingas, bet truputį kietesnis nei fakso aparatas.
II kvadrantas: Showoffs (mažas naudingumas, didelis kietumas)
Tai yra technologijos, kurios turi mažą naudingumą, bet yra tikrai kietos. Šį ketvirtį aš vadinčiau Showoffs. Tai tokios technologijos, kurias visi nori išbandyti, bet šiuo momentu jų naudojimas neturi daug verslo prasmės.
VR ir 3D spausdinimas: šauni technologija, kuri biure neveikia
Kita technologija yra VR. Markas Zuckerbergas mums sakė, kad dirbdami iš namų mes visi praleisime dienas su VR ausinėmis ant galvos, o tai akivaizdžiai nėra tai, ko norime. Ši technologija pasirodė esanti labai brangi ir ilgainiui gana sudėtinga žmonėms pakelti.
Atrodo, kad verslo procesuose tai tiesiog neveikia. Yra tam tikrų sričių, kur VR turi daug prasmės, pavyzdžiui, gamyboje, ypač mokymuose. Kalbėjausi su įmone, kuri naudoja VR ausines mokyti žmones dirbti su jų įranga, ir tai visiškai pasiteisina. Bet turėti tas VR ausines ant galvos dirbant tiesiog neatrodo veiksminga. VR yra tikrai kieta technologija, todėl ją priskiriame prie aukšto kietumo pusės. Tačiau kalbant apie naudingumą verslo procesuose, jis yra labai, labai mažas.
Tai iš esmės tas pats kaip su 3D spausdinimu. 3D spausdinimas gamyboje gali būti naudingas daugeliui dalykų, ir tai yra tikrai labai kieta technologija. Bet kai kalbame apie darbą biure – kol neturėsime 3D spausdintuvo, galinčio atspausdinti man mėsainį pietums, tai tiesiog neveikia ir neturi verslo prasmės.
III kvadrantas: Beige workhorses (didelis naudingumas, mažas kietumas)
Tai yra ketvirtis – mažas kietumas, bet didelis naudingumas – kurį aš vadinčiau Beige workhorses. Jie yra „beige“, nes šios technologijos nebėra tokios įdomios ar naujos. Bet jos yra „workhorses“, nes palaiko įmonės veikimą. Be ERP ar RPA daugelis įmonių iš esmės tiesiog sustotų.
Robotic Process Automation (RPA): Įprastas verslas
Kita technologija yra robotinė procesų automatizacija (RPA). RPA šiandien yra technologija, kurią iš esmės naudoja visi; anksčiau ji buvo skirta tik didelėms įmonėms, bet dabar net vidutinės ir mažos įmonės naudoja RPA savo procesams automatizuoti.
Turėtume galvoti apie RPA kaip apie labai naudingą technologiją, nes daugelyje įmonių daugybė procesų jau vyksta naudojant RPA. Taigi naudingumas yra tikrai labai didelis. Bet technologijos kietumas jau dingo. Jos tapo mažiau kietos, nes robotai dabar yra tiesiog įprastas verslas. Taip pat kaip ERP sistemos prieš daugelį metų buvo kažkas naujo ir jaudinančio, šiandien niekas nepasakys: „O Dieve, jūs turite SAP! Tai taip kieta.“ ERP sistemos ir RPA yra technologijos, kurios yra tikrai, tikrai naudingos mūsų įmonėms, bet jos tiesiog nebėra kietos.
IV kvadrantas: Lifesavers (didelis naudingumas, didelis kietumas)
Šį ketvirtį, kuriame yra labai naudingos ir labai kietos technologijos, aš vadinsiu Lifesavers. Jos yra Lifesavers, nes sprendžia problemas, kurių anksčiau nebuvo galima išspręsti kitomis technologijomis. Ir kadangi jos yra kietos, daug lengviau įtikinti vadovybę skirti pinigų jų diegimui ir lengviau įtikinti savo organizaciją.
Process Intelligence (PI): Įžvalga į tai, ką žmonės iš tikrųjų daro
Process Mining yra sudėtinga tema, nes ji iš tikrųjų labai komplikuota. Tam reikia aukštos kvalifikacijos specialistų ir daug laiko įgyvendinimui. Kai ji jau įdiegta, jūs matote, kas vyksta jūsų procesuose iš pagrindinės sistemos ar pagrindinių sistemų perspektyvos, bet esate akli viskam kitam, kas vyksta aplink tuos procesus. Process Mining šiandien tikriausiai yra labiau žemesnėje kietumo pusėje.
Tačiau egzistuoja naujų technologijų rinkinys, vadinamas Process Intelligence. Anksčiau šias technologijas vadinome Task Mining, bet dabar jos yra kur kas daugiau. Process Intelligence iš esmės bando matyti ne tik tai, kas vyksta jūsų procesuose, bet ir ką jūsų žmonės iš tikrųjų daro. Process Mining atveju jūs esate akli tokiems dalykams kaip Teams, Excel ar el. paštas. Su Process Intelligence agentas įdiegtas darbuotojų kompiuteriuose stebi, ką jie daro visose programose. Šie įrankiai fiksuoja, ką jie daro, kaip dažnai perjungia programas, iš kur ir į kur kopijuoja duomenis, ir sugeba suprasti jūsų procesus visose programose. Tai suteikia nuostabių įžvalgų.
Mes turėjome tikrai sėkmingų įgyvendinimų, kur mūsų klientai atrado galimybių automatizacijai ir procesų tobulinimui. Process Intelligence aš priskirčiau prie aukšto kietumo ir aukšto naudingumo, nes ji suteikia daug naudos ir yra nauja bei įdomi technologija.
Intelligent Document Processing (IDP): Nuo OCR kaukių iki mašininio mokymosi
Kita technologija, kuri patenka į šį ketvirtį, yra IDP, arba Intelligent Document Processing . Anksčiau tai vadinome išmaniaisiais OCR, bet OCR elementas jau nebėra toks svarbus – svarbiausia yra išmanioji dalis. IDP technologijos geba apdoroti struktūruotus ir pusiau struktūruotus dokumentus bei išgauti iš jų duomenis. Anksčiau sąskaitų suvedimas rankiniu būdu buvo nuobodus ir varginantis darbas.
Rasti tinkamą informaciją sąskaitoje mašinai nėra lengva, nes kiekviena įmonė turi savo sąskaitų išdėstymą. Seni OCR veikė pagal tai, ką vadinome kaukėmis. Kiekvienam naujam sąskaitos šablonui reikėdavo sukurti kaukę. Tai reikalavo daug darbo ir nebuvo tobula; jei išdėstymas pasikeisdavo bent šiek tiek, įrankis jau nebeveikdavo. Aš dalyvavau projekte, kuriame pastebėjome, kad komandos daugiau laiko sugaišdavo taisydamos OCR klaidas, nei būtų sugaišusios tiesiog rankiniu būdu suvedus visų tų sąskaitų duomenis.
IDP dabar turi mašininio mokymosi algoritmus, kuriuos galima iš tikrųjų mokyti. Daugelį dokumentų ji gali nuskaityti iš karto, o vėliau ją galima toliau mokyti. Dokumentai, kurių ji nesugeba perskaityti, keliauja į patikros stotis, kur vartotojas parodo įrankiui, kur yra tam tikri laukai. Duomenys iš tų patikros stočių naudojami modelio pertreniruoti, todėl laikui bėgant kokybė vis gerėja. IDP aiškiai patenka į Lifesavers kategoriją. Šios technologijos yra nepaprastai, nepaprastai naudingos.
Ryšių gavyba: Bendravimo laisvu stiliumi sprendimas
Communication Mining helps you do what IDP does for structured and semistructured documents, but for unstructured data, mostly communications. Even though it’s 2025, we still get a lot of freestyle communication flowing within our organizations; people will still open tickets and write emails with requests instead of using forms. This is the kind of data that is insanely hard for computers to understand.
Dabar turime įrankius su pažangiomis mašininio mokymosi galimybėmis, kurie yra tikrai lengvai naudojami. Į juos įkeliate el. laiškus ar užklausas ir apmokote modelį, kokių tipų užklausas gaunate. Tada kiekvienai užklausų rūšiai parodote vadinamąsias esybes (entities), kurias reikia rasti (pvz., SAP dokumentų numerius GL sudengimui). Kaip ir su IDP, modelis mokomas patikros stotyse, „pažymint“ reikiamus laukus. Tai sukuria situaciją, kurioje daug komunikacijos gali būti apdorojama automatiškai.
Dabar turime įrankių su pažangiomis mašininio mokymosi galimybėmis, kurie yra labai paprastai naudojami. Į juos įkeliami el. laiškai ar užklausos, o modelis apmokomas, kokio tipo užklausas jis turi atpažinti. Tada kiekvienam užklausos tipui parodomos vadinamosios esybės (entities), kurias reikia surasti (pvz., SAP dokumentų numeriai GL sudengimui). Kaip ir IDP atveju, modelis mokomas patikros stotyse „pažymint“ reikiamus laukus. Taip sukuriama situacija, kai didelė dalis komunikacijos gali būti apdorojama automatiškai.
GenAI asistentai ir Cyber Ola
Mes visi buvome gana nusivylę pokalbių robotais, bet su Large Language Models (LLMs) žaidimas pasikeitė, nes LLMs labai gerai moka bendrauti su žmonėmis. Nors LLM treniravimas reikalauja milžiniškos kompiuterinės galios ir kainuoja daug (mažiausiai kelis milijonus), galima sukurti asistentus, kurie geba atsakyti į klausimus, remdamiesi jūsų įmonės žiniomis, netreniruojant paties modelio.
Vieną tokį turime savo įmonėje, vadiname jį Cyber Ola. Mes išmokėme šį GenAI asistentą visų savo administracinių ir personalo procedūrų, naudodami apie 40 didelių dokumentų. Mūsų darbuotojai gali klausti Cyber Ola klausimų per Teams ir gauti atsakymus būtent pagal tą žinių bazę. Mums pavyko padaryti taip, kad jis „nehaliucinuotų“ – jei neturi atsakymo, tiesiog pasako: „Nežinau, eik paklausk biologinės Olos“. Kai jis pateikia atsakymą, taip pat nurodo, iš kurio dokumento ar dokumentų atsakymas paimtas. GenAI asistentai patenka į itin naudingų ir taip pat itin „kietų“ technologijų kategoriją.
GenAI agentai: Automatizacijos ateitis
GenAI asistentai yra tik tai, ką darome prieš žengdami kitą žingsnį, nes dabar visas dėmesys yra sutelktas į GenAI agents. Jau matome, kad šiuose agentuose slypi milžiniškas potencialas.
Mūsų Cyber Ola gauna naujų funkcijų – agentinių funkcijų. Mūsų darbuotojai gali ne tik užduoti jam klausimus, bet ir tam tikrais atvejais jis pasiūlys atlikti veiksmą už darbuotoją. Pavyzdžiui, jei jie paklausia, kaip gauti kompensaciją už akinius, Cyber Ola paaiškins, kaip tą kompensaciją gauti, bet taip pat paklaus: „Ar norėtumėte, kad aš tai padaryčiau už jus?“. Naudodamas mūsų jam suprogramuotą API rinkinį, jis gali užpildyti formą ir nusiųsti ją mūsų administracijai bei personalo skyriui. Didesnius ir mažesnius dalykus, kuriuos anksčiau galėjome priskirti GenAI asistentams, dabar jie gali atlikti – todėl tampa GenAI agents.
Tai yra tai, kas pakeis mūsų darbo būdą; daugelį dalykų, kuriuos dabar darome patys arba turime trukdyti kitiems, ateityje atliks GenAI agents. Jei pažvelgsite, ką ši technologija jau dabar gali padaryti jūsų organizacijai, poveikis gali būti milžiniškas. Iš naudotojo perspektyvos tai yra itin paprasta naudoti – galite prijungti prie pokalbių, Teams ar Zoom pokalbių, o verslo naudotojai su ja bendrauja visiškai natūraliai. GenAI agents patenka į labai didelio naudingumo ir labai didelio „kietumo“ kategoriją.
Išvados: Apibendrinimas ir atsisveikinimas
Ir tai užbaigia šią Office Samurai tinklalaidės seriją. Ši serija nebūtų įmanoma be aštrių įgūdžių ir slaptų judesių, kuriuos turi mūsų prodiuserė ir chaoso suvaldytoja Anna Cubal. Mes įrašome šią tinklalaidę galingoje Wodzu Beats studijoje. Jei jums patiko tai, ką girdėjote, užsiprenumeruokite, palikite atsiliepimą ir sekite mus socialiniuose tinkluose. Turite klausimų, atsiliepimų ar tiesiog norite pasakyti, kad neteisingai tariu Hattori Hanzo vardą – parašykite mums žinutę. Iki kito karto – dabar eikite ir išgelbėkite pasaulį, arba bent jau jo mažą dalį.
