O companie începe să aibă probleme atunci când munca de zi cu zi depinde prea mult de ceea ce țin oamenii în minte. La început, un Excel, câteva emailuri și conversațiile pe WhatsApp rezolvă repede lucrurile. Pe măsură ce organizația crește, informația se împrăștie, procesele trec prin mai multe mâini, iar o sarcină care cere două ore de muncă ajunge uneori să dureze două săptămâni.
De aici pornește conversația cu Mihai Dârzan despre automatizare, inteligență artificială și felul în care organizăm munca într-o companie.
Mihai Dârzan este fondator și CEO Procesio și lucrează de mulți ani în zona de software și automatizare. În 2011 a creat o companie care dezvolta soluții ERP și CRM pentru industria de energie electrică și gaze naturale. Câțiva ani mai târziu, încercarea de a extinde soluțiile către alte piețe l-a pus în fața unei probleme: fiecare client avea nevoie de adaptări, iar dezvoltarea software în forma obișnuită devenea greu de extins. Din încercarea de a găsi o variantă mai eficientă a apărut ideea unei platforme low-code. După doi ani de teste, proiectul a devenit o companie separată. Așa a apărut Procesio în 2020.
Discuția noastră ajunge repede la o situație familiară în firmele care cresc. La început, fondatorul știe aproape tot ce se întâmplă. Cunoaște oamenii, clienții și problemele care trebuie rezolvate. Pe măsură ce compania devine mai mare, modelul începe să cedeze. O parte din informație rămâne în emailuri, alta în fișiere, iar o altă parte rămâne în mintea câtorva oameni. Mihai vede aici momentul în care procesele trebuie privite cu mai multă atenție.
„De aceea vorbesc cu oamenii care fac lucrurile la firul ierbii ca să înțeleg cât durează procesele respective. Și atunci când auzi, lucruri de genul un proces se muncește la el două ore, dar se termină în două săptămâni, îți dai seama că este o problemă acolo.”
Mihai Dârzan
O idee care revine în conversație este diferența dintre procesul descris într-o procedură și munca făcută în realitate. Mihai spune că atunci când încearcă să înțeleagă o organizație preferă să vorbească mai întâi cu oamenii care execută efectiv activitățile. Acolo vede cum circulă informația, unde așteaptă oamenii după colegi și în ce punct apar întârzierile.
Automatizarea vine după înțelegerea procesului. Copierea într-un sistem nou a unui mod de lucru care funcționează slab păstrează mare parte din problemele existente. Uneori pașii trebuie eliminați sau schimbați înainte ca tehnologia să intre în ecuație.
„Pur și simplu AI-ul adaugă noi capabilități de automatizare în procesul de automatizare, ceea ce înseamnă că indiferent că vorbesc de a-a-mi automatiza procesele de business sau a adăuga AI în organizație, trebuie să vorbesc în primul rând despre cum arată procesele azi, pe bune, real, la firul ierbii, unde vreau să ajung cu organizația și cu procesele respective și ce trebuie să fac ca să modific procesele respective să ajung acolo.”
Mihai Dârzan
De aici ajungem firesc la inteligența artificială. Mihai privește AI-ul prin prisma utilizării sale într-o organizație și a rezultatelor care trebuie repetate. Vorbim despre halucinații, limitele contextului și despre ideea de a combina AI-ul cu instrumente software care execută părțile previzibile ale unui proces. Perspectiva lui este apropiată de modul în care companiile au construit procese și până acum: activitățile sunt împărțite, responsabilitățile sunt definite, iar rezultatele trebuie să poată fi urmărite.
O altă parte a conversației este despre Procesio ca afacere. Mihai povestește că echipa a ales să reducă viteza cu care investea în creștere pentru a înțelege mai bine modelul de business. Compania continuă să crească organic, iar el vorbește despre o rată de aproximativ 30%. Experiența l-a făcut să privească atent diferența dintre vânzările susținute permanent prin investiții și dezvoltarea unui model care se poate susține în timp.
Experiența din energie i-a oferit și câteva lecții pe care le-a regăsit ulterior în alte industrii. Reglementările schimbă procesele interne, calitatea datelor ajunge să aibă consecințe financiare, iar întârzierile apar frecvent în punctele în care munca trece de la un om la altul sau de la un departament la altul.
Spre final vorbim despre următorii ani. Mihai vede o apropiere între rolurile tehnice și cele de business. Instrumentele bazate pe AI permit deja oamenilor din afara programării să construiască aplicații simple, iar programatorii ajung să înțeleagă mai bine problemele de business pe care încearcă să le rezolve.
„Și cred că oamenii o să se obișnuiască cu aceste lucruri și o să înceapă să fie niște foarte buni manageri de AI și ei înșiși o să își construiască unelte pe care AI o să le utilizeze pentru a-și obține un rezultat.”
Mihai Dârzan
Conversația amintește de lucrarea „The Goal”, de Eliyahu Goldratt, o carte construită în jurul blocajelor care limitează performanța unui sistem. O altă lectură care se leagă bine de discuția noastră este „High Output Management”, de Andrew Grove, mai ales prin felul în care privește procesele, munca managerială și funcționarea organizațiilor.
Episodul cu Mihai este despre felul în care construim companii care continuă să funcționeze atunci când devin mai mari. Automatizarea și AI-ul ocupă o parte consistentă din conversație. În spatele tehnologiei rămâne însă aceeași întrebare practică: cum se face munca astăzi și ce ar trebui schimbat pentru ca organizația să funcționeze mai bine?
Ideile principale
- O companie începe să se blocheze când informația rămâne în capul oamenilor. Emailul, Excelul și WhatsApp pot funcționa bine cât timp echipa este mică. Pe măsură ce compania crește, dependența de câțiva oameni creează probleme. Dacă fondatorul sau câțiva angajați sunt cei care știu permanent ce trebuie făcut, ai nevoie să transformi acea cunoaștere în procese pe care organizația le poate urma și fără intervenția lor continuă.
- Privește munca așa cum se întâmplă în realitate. Procedurile descriu cum ar trebui să funcționeze compania. Activitatea de zi cu zi îți arată ce se întâmplă efectiv. Vorbește cu oamenii care fac munca și urmărește fiecare pas. Dacă o activitate presupune două ore de lucru și ajunge să dureze două săptămâni, merită să afli unde se pierde timpul și unde apar așteptările.
- Automatizarea începe cu regândirea procesului. Dacă iei un proces care funcționează slab și îl transpui identic într-un sistem software, păstrezi o mare parte dintre probleme. Întreabă-te mai întâi cum se lucrează astăzi, unde vrei să ajungi și ce pași merită schimbați. Uneori poți elimina complet activități care aveau rost într-un proces manual.
- Folosește AI acolo unde incertitudinea este acceptabilă. AI-ul are limite legate de context și poate produce informații greșite. Într-o organizație ai nevoie și de rezultate predictibile. Lasă instrumentele software clasice să execute operațiunile care trebuie să ofere același rezultat de fiecare dată și folosește AI pentru sarcinile unde capacitățile sale aduc valoare.
- Creșterea vânzărilor nu demonstrează automat că modelul de business funcționează. Dacă vânzările depind permanent de bani suplimentari investiți în achiziție și se opresc odată cu investiția, merită să verifici modelul. Uneori o perioadă de creștere organică îți oferă spațiul necesar pentru a înțelege ce este sustenabil înainte să accelerezi.