Авінаш Місра, генеральний директор та співзасновник Skan.AI – Серія інтерв’ю

Авінаш Місра є генеральним директором і співзасновником Skan. Авінаш є підприємцем протягом усього життя з доведеною історією успіху в розвитку підприємств від стадії заснування до ліквідації. Він створив успішні підприємства в сфері цифрової трансформації підприємств, а його останнє підприємство було придбане компанією Genpact (NYSE: G). Ідея Авінаша щодо Skan виникла під час великомасштабних проектів з трансформації бізнес-процесів, які він очолював протягом останнього десятиріччя.

Ваше попереднє підприємство Endeavour Software Technologies було в кінцевому підсумку придбане компанією Genpact. Що це було за підприємство і які були деякі з ключових уроків, які ви вивчили?

Це підприємство було спеціалістом у сфері цифрової трансформації фронт-офісу. Інакше кажучи, воно спеціалізувалося на створенні та впровадженні конкретних технологій, таких як комп’ютерне бачення, чат-боти/ обробка природної мови (NLP), та корпоративні мобільні додатки для покращення та трансформації бізнес-процесів, орієнтованих на клієнта.

Ми вивчили два ключових уроки. По-перше, коли технологія застосовується лише заради неї самої, вона створює як технічний, так і процесний борг. По-друге, найбільшу цінність досягається, коли технологія підходить до кінцевого користувача з емпатією та дизайн-орієнтованим мисленням.

Чи можете ви поділитися історією походження Skan?

“Автоматизація починається, коли автоматизація не вдається.” У одному реченні, це було нашим початком. Коли ми створювали боти RPA для складних бізнес-процесів, ми багаторазово помічали, що як тільки бот був розгорнутий, він швидко не вдавався, оскільки не враховував усіх нюансів, пермутацій та винятків цього бізнес-процесу. Кожного разу, коли бот не вдавався, це ставало ще однією відсутньою пермутацією роботи. Це був безкінечний цикл розгортання та невдач.

Чому ми не знаємо всіх нюансів бізнес-процесів?

Ми не знаємо всіх нюансів бізнес-процесів, оскільки вся відкриття процесів здійснюється людьми-бізнес-аналітиками, які запитують процес-агентів описати роботу. Люди є надзвичайно ненадійними у описі речей, які мають відчуття знайомства або звичайності та повторюваності. Це часто речі, які вони можуть зробити добре, але ніколи не можуть описати з необхідною точністю. Тому ми створили Skan, щоб спостерігати реальну роботу та зрозуміти цю роботу та процеси, а не інтерв’ю та документацію людей.

Skan частково є платформою відкриття процесів. Чи можете ви визначити, що таке відкриття процесів для наших читачів?

Відкриття процесів – це широкий термін, який відноситься до акту відкриття або вивчення того, як процеси працюють на операційному або структурному рівні. Це особливо складно для процесів, які включають взаємодію людини та системи з сотнями або тисячами працівників, десятками програмних додатків та складними робочими процесами. Великим прикладом є процес управління вимогами.

Сьогодні Skan насправді є більше, ніж платформа відкриття процесів. Skan генерує глибоке розуміння роботи (відкриття процесів) та забезпечує розширені засоби аналізу, щоб допомогти власникам процесів та лідерам трансформації вимірювати, аналізувати та покращувати показники ефективності, які впливають на бізнес-результати, такі як досвід клієнта, доходи та витрати. Ми називаємо цю ширшу здатність: інтелект процесів або систематичний збір даних та застосування цього знання для контролю бізнес-результатів або навчання, розуміння та прийняття рішень.

За даними дослідження, проведеного компанією Ernst & Young, 30% до 50% проєктів автоматизації не вдавалися. Чому ви вважаєте, що це так високо?

На основі роботи з нашими клієнтами, ми виявили, що однією з ключових перешкод до успіху автоматизації є відсутність видимості поточного стану показників ефективності протягом усього життєвого циклу проєктів автоматизації.

Наприклад, для того, щоб кваліфікувати проєкт автоматизації, нам потрібно встановити базовий рівень показників ефективності та створити бізнес-кейс. На стадії експерименту нам потрібно ідентифікувати технологічні моделі та визначити цільові (будуть) показники ефективності на основі поточного стану показників ефективності. Під час стадії розробки, створення, тестування та впровадження нам потрібно вирішувати проблему з коренем. Нарешті, на стадії валідації, де ми вимірюємо інвестиційний прибуток та реалізацію вигод, нам потрібно мати можливість простежити показники ефективності.

Чи можете ви пояснити, які процедури Skan приймає для захисту конфіденційності людей, які відстежуються, та чутливої бізнес-даних?

Важливо зазначити, що ми не відстежуємо людей. Ми спостерігаємо лише конкретні елементи роботи (не весь екран). Ці елементи є конкретними робочими додатками, які визначаються заздалегідь.

Тому, для будь-якого спостережуваного додатка, вся чутлива робота даних видалена. У нас також є можливість анонімізувати зв’язок між людиною, яка виконує роботу, та процесом. Назви осіб, які працюють у процесі, можуть бути анонімізовані.

Чи можете ви обговорити, як Skan використовує машинне навчання та глибоке навчання?

Skan включає кілька алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання для вирішення різних проблем, таких як анонімізація чутливої інформації (як текстової, так і зображень), абстрактне низькорівневе події до бізнес-діяльності, висновок графіків процесів та відкриття варіантів процесів.

Які приклади дій, які можна отримати з цього процесу?

Skan допомагає власникам процесів та лідерам трансформації вимірювати, аналізувати та покращувати показники ефективності, які впливають на бізнес-результати. Деякі приклади висновків:

Ефективність:

• Вартість виробництва
• Використання ресурсів (працівників)
• Покращення NPS

Ефективність:

• Відкриття автоматизації
• Перший прохідний рейтинг
• Сумісність процесу
• Планування потужності (працівників)
• Зменшення варіативності процесу

Яка ваша бачення майбутнього інтелекту процесу?

Наша бачення майбутнього інтелекту процесу полягає у тому, щоб трансформувати спосіб роботи людей, щоб вони могли покращити продуктивність та досягти свого повного потенціалу.

Сьогодні глобальна піраміда роботи має широку основу невalue-доданих завдань та дуже вузьку верхівку завдань, які додають вартість. Наша бачення полягає у тому, щоб відкриття процесу інвертувало цю піраміду.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Skan.