Широкая воронка проблем

Друзья, всем привет.

У меня появилась уже третья идея стартапа, но в какой-то момент я поймал себя на мысли: придумывать идеи по одной — это тупиковая стратегия. Собирать по крупицам — долго и хаотично. Если делать серьёзно, то должна быть воронка проблем, и на входе она должна быть максимально широкой.

Я немного считерил и пошёл системным путём. Возможно, для кого-то это станет рабочей логикой и на своём фронтире вы сделаете так же.

Я занимаюсь внедрением искусственного интеллекта в процессы бэк-офиса. И очевидно, что какое бы цифровое решение мы сейчас ни придумывали — если оно основано на данных и алгоритмике — оно так или иначе будет связано с ИИ. Значит, искать нужно не «идею», а процессы, где у ИИ есть потенциал.

Что я сделал?

У меня есть рабочий инструмент — библиотека всех процессов бэк-офиса по всем функциям: финансы, маркетинг, HR, логистика, документооборот и так далее. Но она была детализирована только до первого и второго уровня. Первое, что я сделал, — детализировал её до третьего уровня.

Грубо говоря, если в функции HR есть подфункция «рекрутинг» или «онбординг», то третий уровень — это уже конкретные задачи внутри рекрутинга и онбординга. Так получаются реальные точки приложения.

Очевидно, что я не со всеми процессами бэк-офиса работал, есть белые пятна. Поэтому я снова считерил — взял готовую таксономию процессов от APQC. Это по сути стандарт каталогизации бизнес-процессов. Понятно, что это не «как есть» в конкретной компании, а модель того, как процессы должны быть структурированы.

Я свёл их каталог со своей библиотекой и с его помощью детализировал процессы до третьего уровня. В итоге у меня получился массив примерно из 300 бизнес-процессов с разной степенью готовности и применимости к ИИ.

Дальше — фильтрация.

У меня есть методология анализа бизнес-процессов, внутри которой — оценка применимости ИИ по восьми критериям. Я взял эти 300 процессов и прогнал их по этим восьми критериям по пятибалльной шкале.

Получился короткий список — 63 процесса.

Следующий шаг — уже не просто «где можно применить ИИ», а из чего может получиться стартап. Для этого я разработал дополнительные критерии, адаптированные под российский рынок. С учётом законодательства, с учётом того, что мы не изобретаем всё с нуля, а оркестрируем и собираем конструкцию из уже существующих решений.

По этим критериям я повторно ранжировал короткий список.

В итоге получил 9 кластеров, внутри которых суммарно 53 процесса с наиболее высоким потенциалом.

Теперь начинается самое интересное и самое трудоёмкое.

Я беру каждый кластер и анализирую его уже в рамках фреймворка запуска AI-стартапа — то есть через продуктовую аналитику. Вопрос один: действительно ли в этих процессах есть системные проблемы, за решение которых рынок готов платить, и можно ли их решить за счёт ИИ?

Это уже не этап генерации идей. Это этап инженерной проверки гипотез.

Большой, скрупулёзный и во многом рутинный процесс, который полностью на искусственный интеллект не переложишь. Но ключевую вещь я для себя закрыл: я перестал «придумывать» стартап и построил систему отбора.

300 процессов → 63 → 9 кластеров → 53 приоритетных направления.

Если вам близка логика не интуитивного, а системного поиска возможностей — велком, используйте.