1) Dlaczego pierwszy wybór jest kluczowy
Pierwszy proces to test zaufania. Jeśli wybierzesz temat zbyt trudny, pełny wyjątków albo bez stabilnych danych, zespół szybko uzna, że „automatyzacje nie działają”. A wtedy blokuje się kolejny krok — nawet tam, gdzie automatyzacja byłaby oczywista.
Dobry wybór na start ma trzy cele: - pokazać odczuwalny efekt (mniej ręcznej pracy, mniej błędów), - nie wprowadzić chaosu (jasne zasady danych i wyjątków), - dać kontrolę (wiemy, co mierzymy i kto odpowiada).
To ma być spokojne wejście w usprawnianie procesów, a nie „wielki projekt”, który po miesiącu zostaje porzucony.
2) Najczęstsze błędy na starcie
Poniżej są błędy, które widzimy najczęściej. Jeśli pojawiają się u Ciebie, ryzyko rośnie, a wartość automatyzacji spada.
Jeśli widzisz dwa lub więcej błędów jednocześnie, zatrzymaj się. Najpierw uporządkuj proces i dane — wtedy automatyzacja będzie stabilna i przewidywalna.
- Proces zdarza się rzadko (raz na miesiąc) — efekt jest niewidoczny.
- Start od obszaru z dużą liczbą wyjątków i decyzji „na bieżąco”.
- Brak właściciela procesu, który podejmuje decyzje i zatwierdza wyjątki.
- Automatyzacja zanim proces zostanie uproszczony (utrwalenie chaosu).
- Dane rozjechane między systemami i brak źródła prawdy.
- Oczekiwanie „zróbmy wszystko naraz”, zamiast wersji 1.
3) Sygnały dobrego procesu na start
To są zielone flagi, które zwiększają szanse na szybki, bezpieczny efekt:
Im więcej tych sygnałów masz, tym bezpieczniejszy jest start.
- Proces dzieje się często i regularnie (kilka razy w tygodniu lub częściej).
- Da się go opisać w 5–12 krokach prostym językiem.
- Dane potrzebne do procesu mają jedno źródło prawdy.
- Wyjątki są rzadkie albo da się je jasno opisać.
- Efekt jest widoczny: mniej poprawek, mniej kolejek, mniej ręcznego przepisywania.
4) Prosty model wyboru: 4 pytania
Wybierz 2–4 kandydatów i odpowiedz na cztery pytania. Najlepszy start to proces, który przechodzi przez te filtry.
1) Czy proces jest powtarzalny? - Im częściej się dzieje, tym szybciej zobaczysz efekt. - Powtarzalność ułatwia zrobienie „wersji 1” bez długich ustaleń.
2) Czy dane są stabilne i kompletne? - Automatyzacja nie naprawia danych — ona je powiela. - Jeśli brakuje kluczowych pól, najpierw ustaw minimum danych. - Jeśli dane są rozrzucone, ustal źródło prawdy (kto nadpisuje, kto tylko odczytuje).
3) Czy decyzje są proste i opisane? - Na start najlepiej działa proces z prostymi regułami. - Jeśli wyjątków jest dużo, zawęź zakres do wersji 1 (mniejszy wycinek procesu).
4) Czy efekt jest mierzalny? - Wybierz 1–2 wskaźniki: czas obsługi, liczba poprawek, liczba wyjątków. - Bez miary trudno ocenić, czy usprawnienie działa.
5) Przykład: zamówienia vs reklamacje
Wyobraź sobie dwa tematy: obsługa zamówień i reklamacje. Oba są ważne, ale na start liczy się przewidywalność i stabilność danych.
Szybka ocena: - Powtarzalność: zamówienia dzieją się codziennie, reklamacje rzadziej. - Dane: zamówienia mają pełny zestaw pól, reklamacje częściej mają braki. - Wyjątki: reklamacje mają więcej niestandardowych scenariuszy. - Pomiar: przy zamówieniach łatwiej mierzyć czas obsługi i liczbę poprawek.
Wniosek: na start lepiej wybrać zamówienia (albo wąski fragment obsługi zamówień), a reklamacje dołożyć później, gdy mamy stabilne dane i opisany model wyjątków.
6) Minimalny opis procesu (wersja 1)
Nie potrzebujesz dokumentacji na 20 stron. Wystarczy wersja 1, która daje jasne granice i odpowiedzialność.
Minimalny opis na start: - Nazwa procesu (tak, jak mówi o nim zespół). - Start procesu: zdarzenie, które go uruchamia. - Koniec procesu: stan „zrobione”. - Kroki: 5–12 kroków opisanych prostym językiem. - Dane: pola wymagane do wykonania kroków. - Wyjątki: 2–5 sytuacji, w których proces się zatrzymuje. - Właściciel procesu: kto podejmuje decyzję o wyjątku. - Efekt: po czym poznasz, że jest lepiej.
Jeśli proces nie mieści się w tej ramie, zawęź go do wersji 1 albo najpierw uprość kroki.
7) Pomiar efektu bez wielkich raportów
Na start wystarczą 1–2 wskaźniki. Zamiast skomplikowanych raportów mierz to, co jest codziennym kosztem:
W praktyce wystarczą dwa tygodnie prostych pomiarów. To daje punkt odniesienia i pozwala uczciwie ocenić efekt po uruchomieniu.
- Czas obsługi sprawy od startu do zakończenia.
- Liczba poprawek lub korekt w danych.
- Liczba wyjątków tygodniowo.
- Liczba ręcznych „dotknięć” procesu.
8) Kiedy nie automatyzować na start
Są sytuacje, w których automatyzacja na start jest złym pomysłem. To nie znaczy, że temat jest zły — tylko że trzeba go przygotować.
Nie automatyzuj na start, gdy: - proces opiera się na decyzjach prawnych lub wysokim ryzyku bez jasnych zasad, - nie ma właściciela procesu, który bierze odpowiedzialność za wyjątki, - dane są sprzeczne między systemami i nie ma źródła prawdy, - zespół nie jest w stanie opisać kroków procesu, - efekt nie jest mierzalny nawet w prosty sposób.
9) Plan na 2 tygodnie: spokojny start
Taki plan pozwala wejść w temat bez ryzyka i bez wielkiego projektu:
Tydzień 1: - Wybór procesu i opis wersji 1. - Spis danych i źródła prawdy. - Lista wyjątków i osoba odpowiedzialna. - Ustalenie jednego prostego KPI oraz baseline.
Tydzień 2: - Implementacja wersji 1 i testy na realnych przypadkach. - Krótka lista poprawek (3–5 rzeczy). - Pomiar efektu i decyzja: rozszerzamy czy stabilizujemy.
10) Pierwszy krok
Jeśli nie wiesz, co wybrać, zacznij od procesu, który jest częsty, ma proste reguły i widoczny koszt. To pozwala dowieźć efekt bez ryzyka.
Następny krok: spisz wersję 1 procesu i przejdź przez checklistę wyboru procesu. To wystarczy, żeby ruszyć spokojnie i bez chaosu.