Ako by som dnes postavil firmu, ktorá nepotrebuje armádu administratívnych ľudí.

Väčšina firiem nezamestnáva administratívnych ľudí zámerne. Zamestnáva ich preto, že medzi systémami zostala diera a niekto ju musí každý deň prekročiť s údajmi v rukách. Objednávka príde e-mailom, niekto ju prepíše do skladu. Klient zmení adresu, niekto ju opraví na troch miestach a na štvrtom nie.

Nie je to zlyhanie ľudí, ale dôsledok poradia, v akom firma vznikala. Najskôr predaj, potom nástroj na predaj, sklad, účtovníctvo. Každé oddelenie si vybralo, čo mu vyhovovalo, a medzery vyplnili ľudia. Ľudská práca je totiž jediná integrácia, ktorá funguje hneď a nepotrebuje projekt.

Moja téza: ak firmu navrhneme okolo dát a procesov, väčšina tejto prepájacej práce nikdy nevznikne. Podľa výskumu McKinsey Global Institute z roku 2017, ktorý analyzoval približne 800 povolaní v USA, má zbieranie dát automatizačný potenciál 64 % a spracovanie dát 69 %, kým riadenie ľudí iba 9 %. Ide o technický potenciál vtedajších technológií, nie o predikciu rušenia miest. Ako mapa toho, kde firma míňa čas, však sedí.

Firma má päť poschodí a osem vrstiev

Na firmu sa dá pozerať ako na budovu s piatimi poschodiami: Brand, Experience, Systems, Automation, Intelligence. Brand hovorí, komu slúžime. Experience je všetko, čo zákazník vidí. Systems sú dáta a systémy držiace pravdu o firme. Automation sú pravidlá bežiace bez človeka. Intelligence je schopnosť rozumieť tomu, čo sa deje.

Poradie je konštrukčné, nie estetické. Každé poschodie stojí na tom pod ním. Automatizácia nad neexistujúcimi dátami je len rýchlejší chaos a AI nad zlým procesom iba zdražuje chybu. Týchto päť poschodí sa rozpadá na osem vrstiev.

Vrstva 1, Brand: kto sme a čím sme odlišní

Znie to marketingovo, ide však o prevádzkové rozhodnutie. Ak firma nevie, komu slúži, nedokáže definovať dobrý dopyt. A čo sa nedá definovať, nedá sa ani strojovo rozpoznať, takže to musí posudzovať človek, dopyt po dopyte. Brand tu nie je logo, ale definícia, ktorá sa o vrstvy nižšie zmení na filtračné pravidlo.

Vrstva 2, Experience: zákaznícke rozhranie

Web, aplikácia, predajný rozhovor, onboarding. Jediná vrstva, ktorú zákazník vidí, a zároveň miesto, kadiaľ do firmy vstupujú dáta. Veľká časť administratívy vzniká tu, keď rozhranie zozbiera menej, než proces potrebuje.

Formulár s jediným poľom na správu vyzerá priateľsky. Znamená však, že niekto musí z voľného textu vytiahnuť odvetvie, veľkosť firmy a termín a dopísať ich do systému. Formulár, ktorý sa spýta na tri štruktúrované veci a zvyšok si doplní sám, tú prácu nezruší, len ju presunie zo zamestnanca na stroj. Dizajn rozhrania je preto ekonomické rozhodnutie, nie estetické.

Poschodie Systems: vrstvy 3, 4 a 5

Vrstva 3, dáta: najčastejšie preskočená vrstva

Túto vrstvu firmy preskakujú najčastejšie. Firma si kúpi CRM, potom e-shop, potom fakturačný nástroj a každý si vytvorí vlastnú predstavu zákazníka. Vzniknú tri pravdy a jeden človek, ktorý ich zosúlaďuje. Single source of truth znamená, že pre každý údaj existuje jeden vlastnícky systém a ostatné ho iba čítajú. Data model je zápis toho, aké entity firma pozná a ako sú prepojené.

Prečo na tom záleží, ukazuje katalóg Enterprise Integration Patterns. Pri šiestich aplikáciách si priame prepojenia každý s každým vyžadujú 30 prekladačov správ, kým so spoločným kanonickým dátovým modelom stačí 12. Náklad na prepájanie rastie kvadraticky, spoločný model ho zlinearizuje. A prekladače, ktoré firma nikdy nenapísala, existujú aj tak. Len ich vykonávajú ľudia rukami.

Zhamak Dehghani opisuje, čím sa centralizovaná dátová platforma zvyčajne skončí: odpojené zdrojové tímy, konzumenti bojujúci o miesto v backlogu a preťažený dátový tím. Príčinu vidí v štruktúre, nie v ľuďoch. Je to odborná stať, nie empirická štúdia, no podporuje tézu textu: prepájanie oddelení ľuďmi je architektonické rozhodnutie.

Vrstva 4, core systems

CRM, ERP, commerce, prevádzka. Hovorím klientom aj to, čo ma občas pripraví o zákazku: kupujte hotové, kým to ide. Vlastný vývoj má zmysel iba tam, kde je proces zdrojom vašej odlišnosti. Účtovníctvo, fakturácia a bežné CRM sú vyriešené problémy, hotové nástroje ich zvládnu lacnejšie. Prečo ďalší softvér sám osebe nič nevyrieši, rozoberám v texte Vaša firma nepotrebuje viac softvéru. Potrebuje menej chaosu.

Dôležitejšie než značka je, či nástroj vie posielať a prijímať dáta a v akom režime: dávkovo raz za noc, alebo priebežne. Pri každom novom nástroji z toho plynie jediná otázka: kto vlastní záznam a ako sa spárujú kľúče. Ak na to nikto nevie odpovedať, práve ste si kúpili budúce pracovné miesto.

Vrstva 5, workflow: čo sa stane potom

Workflow je odpoveď na otázku, čo sa stane po leade, objednávke, reklamácii a faktúre. V mnohých firmách žije táto odpoveď len v hlave jedného skúseného človeka. Workflow orchestration znamená, že poradie krokov, podmienky a závislosti sú zapísané na jednom mieste a vynucuje ich stroj, nie koordinátor.

Apache Airflow tento princíp doťahuje do kódu: DAG je model, ktorý zapuzdruje všetko potrebné na vykonanie workflow, teda úlohy, ich závislosti aj plán. Nemusíte používať Airflow, väčšine firiem stačia natívne workflow v CRM. Podstatný je princíp: proces má mať jedno miesto, kde je definovaný, a má vedieť povedať, v ktorom kroku je. Firma je totiž jeden produkt, v ktorom je každý zlý proces technickým dlhom, čo rozoberám v článku o firme ako jednom produkte.

Vrstva 6, Automation: pravidlá a opakovanie

Až tu prichádza automatizácia. Nie ako projekt, ale ako dôsledok. Nad čistými dátami a zapísaným procesom je z väčšej časti konfiguráciou, nie vývojom. Používam poradie Remove, Simplify, Automate, Augment. Najskôr odstrániť kroky, ktoré existujú len preto, že to tak vždy bolo. Potom zjednodušiť, napríklad tri kolá schvaľovania nahradiť jedným s limitom. Až potom automatizovať zvyšok a nakoniec rozšíriť človeka nástrojom tam, kde treba úsudok. Firmy zvyknú začať tretím krokom a zabetónujú aj prácu, ktorá nemala existovať.

Ekonomiku počítam cez Cost of Friction: čas krát frekvencia krát počet ľudí krát náklad. Modelový výpočet: dvojminútové prepísanie údaja, ktoré robí päť ľudí dvadsaťkrát denne, je vyše troch hodín práce denne. To nie je drobnosť, to je pozícia, ktorú nikto neschválil ani nezaradil do rozpočtu.

Poschodie Intelligence: vrstvy 7 a 8

Vrstva 7, AI: interpretácia, nie mágia

AI vie štyri veci, ktoré pravidlá nevedia: interpretovať neštruktúrovaný text, klasifikovať, poskytnúť jazykové rozhranie k dátam a asistovať pri príprave podkladov. Napríklad z e-mailu vytiahne predmet reklamácie.

Čo nevie, je opraviť zle navrhnutý proces. Bez jedného miesta s pravdou bude jazykové rozhranie sebavedomo odpovedať z nesprávnych dát a chybu ešte zrýchli. Píšem o tom v texte AI nezachráni zlý proces. Len bude robiť zlú vec lacnejšie a rýchlejšie.

Vrstva 8, management intelligence

Dashboardy, reporting, upozornenia. Report vyžaduje, aby sa naň niekto pozrel, upozornenie príde samo, keď hodnota prekročí hranicu. Firmy zvyknú mať reporting a nemať alerty, preto sa problém ukáže až na najbližšom reporte. Minimum: čas od dopytu po prvý kontakt, podiel objednávok bez ľudského zásahu a vek najstaršieho zaseknutého prípadu.

Jeden lead krok po kroku

Prejdime modelový lead krok po kroku a pýtajme sa, kde naozaj treba človeka.

1. Návštevník príde na web. Bez človeka. Zdroj, kampaň aj prehliadané stránky sa zaznamenajú samy.
2. Vyplní formulár. Bez človeka, ale s dizajnovým rozhodnutím: každé pole navyše znižuje počet odoslaní, každé chýbajúce vytvára prácu neskôr.
3. Obohatenie údajov. Bez človeka. Lead enrichment je automatické doplnenie firemných údajov z externých registrov: odvetvie, veľkosť, sídlo. Typická práca, ktorú dnes niekto robí v prehliadači, hoci je celá strojová.
4. Zápis do CRM. Bez človeka a bez duplicity. Ak systém nevie spárovať kontakt s existujúcou firmou, tu vzniká budúca administratíva.
5. Skórovanie. Bez človeka. Dokumentácia HubSpotu popisuje lead scoring ako priraďovanie hodnôt podľa vlastností záznamu, teda pozície, veľkosti firmy alebo tržieb, a podľa správania, ako je návšteva webu či otvorenie e-mailu. Skóre je potom použiteľné v segmentoch, workflow a reportoch. Konfigurácia nad dátovým modelom, nie ručná práca.
6. Pridelenie obchodníkovi. Bez človeka. Pravidlo patrí do systému, nie na poradu.
7. Prvý kontakt. S človekom, a rýchlo. Autori štúdie publikovanej v Harvard Business Review v roku 2011 auditovali 2 241 amerických firiem testovacím dopytom: 37 % odpovedalo do hodiny a 23 % neodpovedalo vôbec. Na vzorke 1,25 milióna leadov mali firmy kontaktujúce záujemcu do hodiny takmer sedemkrát vyššiu pravdepodobnosť kvalifikovať lead než tie, ktoré to skúsili o hodinu neskôr. Medzi príčinami pomalosti autori uvádzajú prax vyberať leady z CRM raz denne namiesto priebežne. To nie je lenivosť obchodníkov, to je návrh procesu.
8. Príprava ponuky. S človekom, ale asistovane. Cenotvorba a posúdenie rizika sú úsudok. Zostavenie dokumentu a formátovanie nie.
9. Podpis. Bez človeka na strane firmy. Elektronický podpis vráti signál do procesu a spustí všetko ďalšie.
10. Faktúra. Bez človeka. Ak sa fakturačné údaje zadávajú znova rukami, vrstva 3 nie je hotová.
11. Onboarding. Zmiešane. Založenie projektu, prístupov a úloh je strojové. Prvý rozhovor o očakávaniach je ľudský a nedá sa nahradiť šablónou.
12. Reporting. Bez človeka. Ak niekto zostavuje report ručne, firma platí za neúplné vrstvy 3 a 5.

Z dvanástich krokov potrebujú človeka tri. A v každom z nich tvorí hodnotu jeho úsudok, nie ruky.

Kedy má do procesu vstúpiť človek

Test znie takto: človek má vstúpiť do procesu vtedy, keď jeho úsudok vytvára hodnotu. Nie zakaždým, keď treba presunúť informáciu.

Ak viete ten krok popísať ako presný návod pre nového kolegu, nepotrebujete kolegu. Potrebujete pravidlo.

Human in the loop neznamená improvizáciu. V dokumentácii AWS Step Functions je čakanie na ľudské rozhodnutie riadnym stavom procesu s vlastným tokenom a časovým limitom. Proces sa zastaví, počká na schválenie a pokračuje, keď sa token vráti. Ak sa nevráti, systém to ohlási ako chybu. Porovnajte to s e-mailom, o ktorom nikto nevie, či prišiel.

Poznámka, ktorá sa zvyčajne vynecháva

Neznamená to, že administratíva zmizne. Podľa Cedefopu pracovalo v roku 2022 v EÚ ako kancelárski úradníci približne 8,5 milióna ľudí a prognóza počíta s poklesom asi 720 000 miest do roku 2035. Štúdia OECD z roku 2021 nenašla na úrovni krajín doklad o čistom zániku pracovných miest, no v období 2012 až 2019 rástla zamestnanosť v najrizikovejšej polovici povolaní o 6 % oproti 18 % v tej najmenej rizikovej.

Môj záver je názor, nie fakt: nejde o prepúšťanie, ale o to, či firma pri raste pridáva ľudí na prenášanie informácií, alebo na rozhodovanie. Prvá cesta má strop, lebo prenášanie rastie s objemom biznisu. Druhá nie. Ak u vás niekto trávi dni presúvaním údajov, problém nesedí v jeho výkone ani v chýbajúcom nástroji, ale v jednej z týchto ôsmich vrstiev. Nájsť tú vrstvu je lacnejšie než riešenie kúpené skôr, než sa problém pomenuje.

Čo si z toho zobrať

• Skôr než kúpite ďalší nástroj, napíšte, aké entity vaša firma pozná a ktorý systém vlastní ktorý údaj. Bez toho je každá integrácia len dohodou o tom, kto bude prepisovať.
• Prejdite jeden proces od začiatku do konca a pri každom kroku napíšte, či človek robí úsudok, alebo presúva informáciu. Kroky druhého typu sú váš zoznam na najbližší rok.
• Spočítajte Cost of Friction aspoň pri jednom kroku. Väčšina firiem zistí, že jej najdrahšia činnosť nemá vlastníka ani riadok v rozpočte.
• Automatizujte až po tom, čo ste odstránili a zjednodušili. Zautomatizovaný zbytočný krok je drahší, lebo ho už nikto nespochybní.
• Ak nemáte kapacitu na všetko, začnite vrstvou 3. Dáta sa nedajú dobehnúť bez toho, aby sa prerobilo všetko nad nimi.