Основний•8–12 годин

AI Process Automation Map

Перетворіть as-is процес на evidence-backed карту автоматизації: bottlenecks, controls, AI candidates, deterministic alternatives, human checkpoints і measurable acceptance criteria.

process mappingautomation discoverycontrol designrequirements traceabilityAI capability fit

Сценарій

Задача

Операційний процес проходить через email, таблиці та CRM, має ручні перевірки, повторне введення даних і кілька винятків. Команда пропонує “додати AI”, але не має доказу, де саме модель створює цінність, а де достатньо workflow automation. Потрібно побудувати as-is/to-be карту, відокремити deterministic automation від probabilistic AI, зберегти контрольні точки та визначити, як перевірити результат до rollout.

Покрокове виконання

1. Відновіть реальний as-is, а не презентаційний

Результат: Process map спирається на evidence і показує винятки, а не лише happy path.

Завдання

→Зберіть 10–20 реальних process instances
→Позначте actors, systems, queues, approvals і rework
→Зафіксуйте cycle time, wait time, error/rework signals
→Прив’яжіть critical steps до source documents або system events

Перевірки

✓Кожний high-impact крок має evidence source
✓Exceptions не заховані в примітках
✓Ручна перевірка має пояснений purpose, а не статус “так історично склалося”

2. Розділіть automation на deterministic, AI-assisted і agentic

Результат: AI використовується тільки там, де потрібна probabilistic capability, а не як дорогий if/else.

Завдання

→Для кожного bottleneck сформуйте мінімум одну non-AI альтернативу
→Оцініть variability input, ambiguity, required reasoning, tool access і failure impact
→Призначте authority class: read, recommend, draft, bounded action, prohibited action
→Виділіть dependencies на data quality, retrieval, identity, permissions і human review

Перевірки

✓Є non-AI baseline для кожного AI candidate
✓Model output не прирівняний до permission або authoritative result
✓High-impact action не отримує autonomy без окремого control evidence

3. Побудуйте to-be flow з controls і failure paths

Результат: Майбутній процес описує не тільки “AI stage”, а й validation, escalation, retry і reconciliation.

Завдання

→Намалюйте normal path і щонайменше три failure paths
→Додайте schema/field validation до domain logic
→Для write-actions задайте preconditions, idempotency і authoritative postcondition
→Визначте fallback при unavailable model, stale data, low confidence або policy conflict

Перевірки

✓Timeout після side effect веде в reconcile state, а не в blind retry
✓Uncertain або unsupported result має safe exit
✓Human checkpoint прив’язаний до risk/authority, а не випадкового відсотка кейсів

4. Перетворіть карту на decision-ready experiment

Результат: Команда може прийняти go/iterate/kill рішення на вимірюваних сигналах.

Завдання

→Сформуйте representative evaluation set з happy path, edge cases і costly failures
→Зафіксуйте baseline та target для quality, time, cost і rework
→Спроєктуйте shadow/draft/canary rollout
→Визначте rollback, owner і production feedback → regression loop

Перевірки

✓Success metric має baseline і джерело ground truth
✓Critical failure блокує rollout незалежно від середнього score
✓Cost рахується на successful task з review/retry overhead

Критерії приймання

As-is карта має evidence для critical steps, handoffs, exceptions і controls
Кожен AI candidate порівняний із deterministic/non-AI baseline
To-be flow містить authority, validation, escalation, retry/reconciliation і fallback
Є representative eval set та pre-defined go/iterate/kill criteria
High-impact automation не проходить без explicit human/permission boundary та authoritative verification

Матеріали перед виконанням

Product discovery для AI-продуктів

AI product discovery перевіряє не демонстрацію моделі, а цінність робочого процесу: потребу користувача, доступність evidence, допустимі помилки, людський контроль, baseline, економіку та шлях безпечного впровадження.

Структуровані відповіді LLM

Як перетворити довільний текст моделі на версіонований контракт даних із валідацією, retry, семантичною перевіркою та безпечним fallback.

Human-in-the-loop для AI

Human-in-the-loop для AI — практичний розбір production-архітектури: залучення людини в конкретній точці ризику з достатнім контекстом для реального, а не формального контролю. Матеріал охоплює контракти, межі повноважень, failure modes, оцінювання та контрольований rollout.

Економіка AI-продукту

Економіка AI-продукту рахує не лише токени, а повну вартість успішної задачі: retrieval, tools, retries, review, інфраструктуру, підтримку, ризик і correction, порівнюючи її з вимірюваною цінністю та baseline.