Wróć do Kuźni Wiedzy
Human-Centric Engineering

Jak zamknęliśmy 30 lat doświadczenia mistrza w jednym algorytmie?

15 stycznia 2025|Czas słuchania: 45 min|Czas czytania: 15 min
MK
MW

Maciej Kowalski feat. Mateusz Wiśniewski

Założyciel silniki.app & Psycholog biznesu SWPS

0:0045:23
1x

Posłuchaj rozmowy o automatyzacji procesów i psychologii zmiany w organizacji.

Kluczowe wnioski w 30 sekund:

  • Dlaczego ręczne wyceny zabijają skalowalność firmy?
  • Czym różni się "twarda" automatyzacja od podejścia Human-Centric?
  • 3 kroki do przygotowania zespołu na wdrożenie Silnika Produkcyjnego.
  • Wniosek: Technologia ma wspierać intuicję, a nie ją zastępować.

Analiza tematu

Każda firma produkcyjna ma swojego "mistrza" – człowieka, który po 20-30 latach pracy potrafi wycenić projekt na oko z dokładnością do 5%. Problem? Ta wiedza istnieje tylko w jego głowie. Gdy odchodzi na emeryturę, firma traci bezcenny kapitał intelektualny.

Błąd poznawczy w wycenach

Badania psychologiczne pokazują, że nawet eksperci są podatni na błędy poznawcze. Efekt zakotwiczenia sprawia, że pierwsza liczba, którą zobaczymy, wpływa na całą wycenę. Zmęczenie po południu zwiększa margines błędu o 15-20%. A presja czasu? To przepis na katastrofę.

"Klient nie płaci za czas, który poświęcasz na walkę z Excelem. Klient płaci za pewność, że produkt dotrze na czas i będzie zgodny z zamówieniem."

— Mateusz Wiśniewski, SWPS

Rola algorytmu w procesie decyzyjnym

Algorytm nie zastępuje eksperta – wzmacnia go. Działa jak "drugi pilot", który sprawdza obliczenia, wyłapuje anomalie i zapewnia powtarzalność. Kluczowe jest zrozumienie, że kodyfikacja wiedzy to nie automatyzacja człowieka, ale automatyzacja jego rutynowych zadań.

W praktyce oznacza to, że ekspert może skupić się na tym, co robi najlepiej: rozwiązywaniu niestandardowych problemów, budowaniu relacji z klientami i rozwijaniu nowych kompetencji. Rutyna idzie do maszyny.

3 kroki do skutecznego wdrożenia

Na podstawie naszych wdrożeń wypracowaliśmy framework, który minimalizuje opór i maksymalizuje adopcję:

  1. Diagnoza procesów – mapowanie rzeczywistego przepływu pracy, nie tego "jak powinno być"
  2. Prototypowanie z zespołem – ekspert musi czuć, że tworzy narzędzie dla siebie, nie jest zastępowany
  3. Iteracyjne wdrożenie – zaczynamy od 20% przypadków, które zajmują 80% czasu

Cały proces trwa zwykle 3-6 miesięcy, w zależności od złożoności branży. Ale efekty są widoczne już po pierwszym miesiącu: mniej stresu, mniej błędów, więcej czasu na rozwój biznesu.

Masz podobny problem w swojej firmie?

W tym odcinku omawialiśmy automatyzację wycen i kodyfikację wiedzy eksperckiej. Jeśli Twoi inżynierowie tracą czas na ręczne obliczenia, sprawdź nasze rozwiązanie.