Почему проекты автоматизации терпят неудачу?

Решение автоматизировать какую-то работу обычно принимается с воодушевлением. Работа, которая каждый месяц занимает часы, сократится, ошибок станет меньше, команда сможет уделять время более важным делам. А через несколько месяцев выясняется, что инструмент стоит без дела, а работа по-прежнему делается по-старому — в Excel и вручную. Причина этого чаще всего не в самой программе. Пять причин ниже встречаются в малых и средних компаниях чаще всего, и все их можно обсудить до начала работы.

1. Объём задач разрастается по ходу

Проект начинается с идеи «давайте готовить коммерческие предложения одним щелчком». На первой встрече к этому добавляется учёт склада, на второй — список клиентов, на третьей — выгрузка в бухгалтерию. Каждое дополнительное пожелание по отдельности выглядит разумным, но в сумме они превращаются в проект, который длится месяцами. Всё это время никто не может пользоваться инструментом, первое воодушевление угасает, и о проекте начинают говорить как о «бесконечной работе».

Одна из причин разрастания объёма — опасение, что первая версия будет выглядеть «неполной». Между тем небольшой инструмент, который хорошо делает одну задачу, ценнее большого проекта, который пытается делать всё и не доводит до конца ничего. Да и пожелания, появившиеся после начала использования, оказываются точнее, потому что опираются уже не на догадки, а на реальную работу.

Решение простое, но требует дисциплины: сначала выберите одну задачу, добейтесь, чтобы она работала, несколько недель действительно пользуйтесь ею и только потом переходите к следующей. Решить, какая задача должна быть первой, помогут критерии из статьи какие задачи подходят для автоматизации: часто повторяющаяся работа с чёткими правилами, ошибки в которой обходятся дорого, — хорошая отправная точка.

2. Данные в беспорядке

Автоматизация работает с теми данными, которые ей дают. Если один и тот же клиент записан в списке пятью разными способами, коды товаров за годы менялись, а в одном столбце где-то стоит дата, а где-то примечание, инструмент лишь ускорит и умножит эту путаницу. В итоге отчёт или коммерческое предложение получаются неверными, и команда перестаёт доверять инструменту.

Поэтому первым шагом проекта часто оказывается не программа, а разбор данных: удаление дублей, приведение полей к единому формату, восполнение пробелов. Приведение в порядок разрозненных записей, накопившихся за годы, можно выделить в отдельную работу; мы делаем это в рамках услуги очистка записей.

После того как данные приведены в порядок, этот порядок нужно поддерживать. Если не определить, по какому правилу вносятся новые записи, какие поля обязательны и кто проверяет, через несколько месяцев прежний беспорядок вернётся. Здесь может помочь и сама автоматизация: заметить неполную или неправильно оформленную запись при вводе и предупредить о ней гораздо проще, чем исправлять потом.

3. Инструментом пользуется один человек

Во многих компаниях автоматизацию запрашивает, настраивает и использует один и тот же человек. Когда он уходит в отпуск, увольняется или переходит на другую должность, инструмент останавливается вместе с ним. Остальные сотрудники не знают, как им пользоваться, и возвращаются к старому способу.

Признак того, что инструмент прижился в компании, — им свободно пользуются хотя бы два человека. На этапе настройки за столом должны быть люди, которые реально выполняют эту работу, а не только руководитель. Инструмент, не учитывающий их повседневный порядок работы, правилен на бумаге, но неудобен на практике.

4. Обучения нет

Фраза «пользоваться очень просто» — самое распространённое оправдание для того, чтобы пропустить обучение. Однако даже самый простой инструмент требует смены привычки. Сотрудник знает, как сделать работу по-старому; если в новом способе он не знает, что делать при первой ошибке, он вернётся к старому. Обучение не обязано быть длинной презентацией: чаще всего достаточно пройти с исполнителем реальный пример от начала до конца, оставить короткую письменную инструкцию и быстро отвечать на вопросы в первые недели.

Ещё одна польза обучения в том, что оно меняет отношение команды к инструменту. Новый инструмент может вызвать у некоторых сотрудников тревогу: «не отнимет ли он у меня работу?». Если ясно объяснить, какую повторяющуюся часть работы берёт на себя инструмент и что решение по-прежнему остаётся за человеком, тревога уменьшается и инструмент легче принимают.

5. Поддержка остаётся без ответственного

Автоматизация не заканчивается в день запуска. Меняется прайс-лист, обновляется форма, обновляется связанная система — и инструмент начинает молча выдавать неверные результаты. Если с самого начала не определено, кто это заметит и кто исправит, проблема обнаруживается только тогда, когда клиенту уходит неверное предложение.

На этапе предложения стоит задать такие вопросы: кто будет выполнять запросы на изменения после запуска? Кому писать, если замечена ошибка? В каких случаях инструмент будет выдавать предупреждение? Между готовым пакетом и инструментом, написанным специально для вас, в этом отношении есть важные различия; мы разобрали их в статье готовый пакет или индивидуальное ПО.

Чем измерять успех?

Чтобы понять, приносит ли автоматизация пользу, полезно ещё до начала работы определить простой показатель: сколько часов работа занимает сегодня, сколько ошибок возникает в месяц или за сколько дней отправляется коммерческое предложение. Если через несколько месяцев снова взглянуть на тот же показатель, станет видно и то, пользуются ли инструментом на самом деле. Если показатель не определён, мнения о проекте расходятся от человека к человеку, а проблемы замечают поздно.

На что обратить внимание

Общее у всех пяти причин то, что они связаны не с техникой, а с организацией. Короткая проверка до начала работы снижает большинство рисков: какую именно задачу будет выполнять первая версия и что в неё не войдёт? Где находятся данные, в каком они состоянии, кто за них отвечает? Кто будет пользоваться инструментом и будут ли эти люди участвовать в настройке? Предусмотрены ли в предложении обучение и инструкция? Кто возьмёт на себя поддержку после запуска? Если вы не можете чётко ответить на эти вопросы, правильнее прояснить ответы до того, как браться за автоматизацию. Как мы работаем над разными задачами, можно посмотреть на странице наши работы.

Частые вопросы

Почему проекты автоматизации чаще всего терпят неудачу?

Самые частые причины связаны не с техникой, а с организацией: разрастание объёма по ходу проекта, беспорядок в данных, использование инструмента одним человеком, отсутствие обучения команды и поддержка без ответственного после запуска.

С какой задачи начинать автоматизацию?

Самый надёжный путь — начать с одной часто повторяющейся задачи с чёткими правилами, ошибки в которой обходятся дорого. Когда она заработает и ею попользуются несколько недель, можно переходить к следующей.

Если наши данные в беспорядке, что делать сначала?

Сначала нужно удалить дубли, привести поля к единому формату и восполнить пробелы. Автоматизация на беспорядочных данных лишь ускоряет и умножает ошибки.