8 min czytania

Discovery IT w automatyzacji procesów: unikaj cyfryzacji chaosu

Maksymilian Konarski

23 stycznia 2026

Spis treści:

1. Ryzyka pominięcia etapu discovery: kosztowny błąd "as-is"

2. Discovery IT jako polisa ubezpieczeniowa: Konkretne produkty prac

3. Mapa procesów i identyfikacja wariantów na bazie danych logowania

4. Priorytetyzacja backlogu: Macierz wartość biznesowa vs. wykonalność techniczna

5. Rejestr ryzyk i punktów styku: Gdzie automatyzacja najczęściej zawodzi?

6. Planowanie automatyzacji na podstawie danych z logów

7. Process Mining vs. Task Mining - jak wyeliminować subiektywizm wywiadów?

8. Identyfikacja wąskich gardeł i „ukrytej fabryki” w procesach operacyjnych

9. Gartner o roli Process Miningu w ustawianiu realistycznych celów ROI

10. Analiza kosztów i czasu zwrotu: Scenariusze „z” i „bez” Discovery

11. Scenariusz A: Automatyzacja „najgłośniejszego” procesu bez analizy logów

12. Scenariusz B: Redesign procesu jako wynik Discovery - większy zysk przy mniejszej skali długu

13. Case study: Jak Discovery uratowało rentowność projektu w sektorze operacyjnym

14. Warsztaty discovery IT w budżecie: Jak uzasadnić koszt etapu analitycznego?

15. Board Pitch: 3 argumenty dla CFO, które zamykają dyskusję o kosztach analizy

16. Checklista przedwdrożeniowa: 6-tygodniowy plan Discovery w Twojej firmie

17. Zarządzanie portfelem automatyzacji: Od Discovery do skalowalnego ROI z iMakeable

Ryzyka pominięcia etapu discovery: kosztowny błąd "as-is"

Pominięcie etapu discovery i automatyzacja procesów w modelu „as-is” (bez ich wcześniejszej analizy i przeprojektowania) to najkrótsza droga do powiększenia długu technologicznego. Zamiast poprawy wydajności operacji, firmy często fundują sobie „cyfryzację chaosu”, która jedynie potęguje istniejącą nieefektywność. Skala ryzyka finansowego jest realna i mierzalna.

Badania McKinsey & Company przeprowadzone we współpracy z University of Oxford na grupie 5 400 projektów IT pokazują, że duże przedsięwzięcia technologiczne średnio przekraczają budżet o 45%, dostarczając przy tym o 56% mniej wartości, niż pierwotnie zakładano. Co bardziej drastyczne, aż 17% projektów to tzw. „czarne łabędzie” - przedsięwzięcia, których porażka finansowa i operacyjna zagraża dalszemu istnieniu organizacji.

Podobne tendencje obserwuje się w projektach z zakresu automatyzacji procesów (RPA), gdzie statystyki są równie bezlitosne. Według raportów EY (Ernst & Young), od 30% do nawet 50% początkowych wdrożeń RPA kończy się niepowodzeniem. Wynika to zazwyczaj z niestabilności botów osadzonych na nieuporządkowanych procesach oraz braku głębokiej analizy przedwdrożeniowej. Etap discovery to nie dodatkowy koszt, lecz niezbędne ubezpieczenie sukcesu Twojej inwestycji.

Zabezpiecz projekt etapem Discovery

Nie ryzykuj „cyfryzacji chaosu”. Umów się na analizę przedwdrożeniową, która obniży ryzyko przekroczeń budżetu i nieprzewidzianych błędów.

Discovery IT jako polisa ubezpieczeniowa: Konkretne produkty prac

Etap Discovery IT to działanie przynoszące mierzalne dowody, które zabezpieczają projekt przed porażką. Zamiast operować na założeniach, dostarcza konkretne artefakty. To one stanowią polisę ubezpieczeniową dla budżetu i harmonogramu projektu. Zamiast opinii otrzymujemy dane, które pozwalają podejmować świadome decyzje i uniknąć pułapki automatyzacji procesów, których nikt w firmie do końca nie rozumie.

Mapa procesów i identyfikacja wariantów na bazie danych logowania

Pierwszym produktem jest mapa procesów oparta nie na wywiadach, a na twardych danych z systemów IT (np. ERP, CRM). Analiza logów systemowych pozwala obiektywnie odtworzyć rzeczywisty przebieg pracy, a nie jego wyidealizowaną wersję. Istotne jest tu odkrycie wszystkich wariantów i wyjątków. Analizy logów pokazują, że tzw. „happy path” może stanowić zaledwie 15% wszystkich przypadków. Pominięcie tych odgałęzień to prosta droga do wdrożenia, które zawodzi przy pierwszym kontakcie z realnymi danymi, generując koszty obsługi błędów.

Priorytetyzacja backlogu: Macierz wartość biznesowa vs. wykonalność techniczna

Discovery generuje backlog - listę procesów-kandydatów do automatyzacji. Aby nie lokować środków w projekty o niskim zwrocie, backlog jest priorytetyzowany przy użyciu macierzy. Każdy proces oceniamy w dwóch wymiarach: wartości biznesowej (np. oszczędność czasu, redukcja błędów) i wykonalności technicznej (dostępność API, jakość danych). Celem jest skupienie się na zadaniach z wysoką wartością i niską złożonością techniczną. To podejście zapewnia szybkie dostarczenie wartości (Time to Value) i buduje poparcie dla dalszych działań.

Rejestr ryzyk i punktów styku: Gdzie automatyzacja najczęściej zawodzi?

Ostatnim filarem jest szczegółowy rejestr ryzyk. Dokumentuje on ewentualne problemy techniczne, procesowe i organizacyjne. Identyfikuje niestabilne aplikacje, słabą jakość danych czy nieudokumentowane zależności między systemami. Analiza ta jest krytyczna, ponieważ, jak potwierdzają badania, sukces w automatyzacji zależy od efektywnej współpracy między działami oraz koordynacji prac poza tradycyjnymi silosami. Rejestr ryzyk wskazuje miejsca, gdzie proces "przeskakuje" między zespołami lub systemami - to tam najczęściej dochodzi do awarii. Posiadanie tej wiedzy przed startem projektu pozwala odpowiednio zaplanować prace integracyjne i uniknąć niespodzianek.

Wykorzystaj Process i Task Mining w praktyce

Odkryj ukrytą fabrykę i wąskie gardła dzięki analizie logów i zachowań użytkowników — zbudujemy rzetelny business case dla automatyzacji.

Planowanie automatyzacji na podstawie danych z logów

Opieranie analizy wyłącznie na wywiadach z pracownikami prowadzi do błędnych założeń. Ludzka pamięć jest zawodna, a opisy procesów często odzwierciedlają idealny przebieg, a nie realia operacyjne. Podejmowanie decyzji na podstawie faktów wymaga analizy danych z systemów, które rejestrują każdą operację.

Process Mining vs. Task Mining - jak wyeliminować subiektywizm wywiadów?

Zaawansowana analiza przedwdrożeniowa wykorzystuje dwie uzupełniające się techniki. Process Mining polega na analizie logów zdarzeń z systemów klasy ERP czy CRM w celu zrekonstruowania faktycznych map procesów. Ujawnia wszystkie ścieżki, odchylenia i wąskie gardła w skali całej organizacji. Z drugiej strony Task Mining skupia się na aktywnościach użytkowników na ich stacjach roboczych. Rejestruje kliknięcia, używane aplikacje i przepływ danych między nimi, pokazując, jak w rzeczywistości wykonywane są poszczególne zadania.

Połączenie tych dwóch metod daje pełny, obiektywny obraz operacji. Badania McKinsey potwierdzają, że połączenie obu podejść pozwala zidentyfikować obszary do optymalizacji, które mogą przynieść od 20% do 50% redukcji czasu trwania procesów. Zamiast pytać pracowników, jak pracują, obserwujemy, jak faktycznie wygląda ich praca minuta po minucie.

Identyfikacja wąskich gardeł i „ukrytej fabryki” w procesach operacyjnych

Największe koszty operacyjne generuje tzw. „ukryta fabryka” (hidden factory). To wszystkie nieoficjalne, manualne działania, które pracownicy wykonują, aby obejść ograniczenia systemowe lub naprawić błędy procesowe. Kopiowanie danych do Excela, ręczne tworzenie raportów czy poprawianie zamówień przez e-mail to typowe przykłady. Te czynności są niewidoczne z poziomu zarządczego, a pochłaniają ogromne ilości czasu.

Narzędzia do miningu procesów i zadań bezbłędnie wykrywają te ukryte aktywności. Analiza logów często ujawnia, że zadanie formalnie trwające 15 minut w systemie ERP w rzeczywistości angażuje pracownika na 45 minut z powodu ręcznego przetwarzania danych w arkuszach kalkulacyjnych. Identyfikacja tych odchyleń to klucz do precyzyjnego oszacowania rzeczywistego zakresu oszczędności i budowy solidnego business case dla automatyzacji procesów.

Gartner o roli Process Miningu w ustawianiu realistycznych celów ROI

Bez rzetelnych danych cele ROI dla projektów automatyzacji procesów są jedynie spekulacją. Analitycy Gartnera wskazują, że Process Mining eliminuje stronniczość i subiektywizm przy wyborze kandydatów do wdrożenia. Decyzje przestają być wynikiem wewnętrznego lobbingu czy subiektywnych ocen menedżerów, a stają się rezultatem analizy danych o częstotliwości, czasie trwania i kosztach każdego wariantu procesu.

Dzięki temu możliwe jest precyzyjne wskazanie inicjatyw, które przyniosą najwyższy zwrot z inwestycji w najkrótszym czasie (Time to Value). Rzetelne dane pozwalają obronić projekt przed zarządem, pokazując czarno na białym, gdzie firma traci pieniądze i jaki będzie wymierny efekt wdrożenia. Dzięki temu proces Discovery przekształca się w ustrukturyzowane działanie inżynieryjne.

Porównaj scenariusze „z” i „bez” Discovery

Potrzebujesz modelu TTV/TCO dla konkretnego procesu? Przygotujemy porównanie scenariuszy i wskażemy opłacalne kierunki działań.

Discovery IT w automatyzacji procesów - najważniejsze pytania zarządu

Ile realnie powinien trwać etap discovery w projekcie IT lub automatyzacji procesów?

Discovery powinno trwać od około 2 do 8 tygodni, w zależności od skali i złożoności procesów. Krótsze, 2–3‑tygodniowe discovery wystarcza przy węższym zakresie i mniejszej liczbie systemów. Przy szerszej transformacji, wielu procesach i integracjach potrzebujesz raczej 6–8 tygodni. Kluczowe jest, aby w tym czasie przejść przez: zdefiniowanie zakresu, zebranie danych z logów, mapowanie procesów, analizę i priorytetyzację backlogu. Zbyt skrócone discovery zwykle oznacza pominięte warianty procesów i błędne założenia co do ROI. W skrócie: zaplanuj 2–8 tygodni discovery, dostosowując długość do zakresu, liczby systemów i ambicji projektu.

Co się dzieje, jeśli pominiesz etap discovery i automatyzujesz procesy „as-is”?

Pominięcie discovery najczęściej kończy się cyfryzacją chaosu zamiast poprawą efektywności. Bez analizy i redesignu procesów zwiększasz dług technologiczny, bo utrwalasz nieefektywne ścieżki w kodzie i botach. Statystyki są brutalne: duże projekty IT średnio przekraczają budżet o 45% i dostarczają o 56% mniej wartości, a 17% stanowi projekty zagrażające istnieniu firmy. W RPA 30–50% pierwszych wdrożeń kończy się porażką, głównie przez nietrafione wymagania i boty oparte na nieuporządkowanych procesach. Efekt to rosnące koszty utrzymania, gaszenie pożarów i konieczność kosztownej przebudowy. W skrócie: pominięcie discovery dramatycznie podnosi ryzyko nietrafionych wymagań, przekroczeń budżetu i braku zakładanego ROI.

Jak ocenić jakość przeprowadzonego discovery IT w Twojej firmie?

Dobre discovery zostawia po sobie twarde artefakty, a nie tylko slajdy i opinie. Powinieneś otrzymać: obiektywną mapę procesów opartą na logach z systemów (ERP, CRM itp.), z widocznymi wariantami i wyjątkami. Kluczowy jest też uporządkowany backlog procesów-kandydatów do automatyzacji, przeanalizowany w macierzy: wartość biznesowa vs złożoność techniczna. Dodatkowo potrzebny jest rejestr ryzyk technicznych, procesowych i organizacyjnych, wskazujący newralgiczne punkty styku między systemami i zespołami. Wysokiej jakości discovery daje też wstępne szacunki efektów (oszczędność czasu, redukcja błędów, wpływ na TCO i ROI) i kierunkowy plan wdrożeń. W skrócie: dobre discovery poznasz po konkretnych danych, mapach, backlogu i rejestrze ryzyk, które pozwalają podejmować decyzje inwestycyjne bez zgadywania.

Czy discovery jest naprawdę konieczne, czy można je traktować jako opcjonalny koszt?

Przy większych projektach discovery jest de facto obowiązkowe, jeśli oczekujesz przewidywalnych wyników finansowych. Bez niego Twoje cele ROI, TCO i NPV są spekulacją, a nie prognozą opartą na danych. Inwestując ok. 5–10% budżetu w discovery, kupujesz redukcję ryzyka, że projekt przekroczy koszty lub nie dowiezie wartości. Etap ten pozwala też szybko odrzucić inicjatywy o ujemnym NPV, zanim pochłoną duże środki. Można go traktować jak tanią opcję – płacisz niewiele za prawo, a nie obowiązek, kontynuacji inwestycji. W skrócie: przy istotnych projektach discovery to nie „miły dodatek”, ale kluczowy mechanizm kontroli ryzyka i opłacalności.

Jakie konkretne rezultaty powinien dostarczyć etap discovery w obszarze automatyzacji procesów?

Discovery ma dostarczyć zestaw konkretnych produktów pracy, które zabezpieczają Twój budżet i harmonogram. Są to przede wszystkim: mapa procesów „as-is” z logów systemowych, pokazująca rzeczywiste ścieżki, warianty i wyjątki, a nie wyidealizowany opis. Drugi kluczowy rezultat to backlog procesów-kandydatów do automatyzacji, ocenionych pod kątem wartości biznesowej i wykonalności technicznej. Trzeci filar to rejestr ryzyk i punktów styku między zespołami i systemami, gdzie automatyzacja najczęściej zawodzi. Dobrze przeprowadzone discovery zawiera też warianty redesignu procesów i wstępny plan wdrożeń z priorytetami. W skrócie: oczekuj od discovery map procesów, backlogu, rejestru ryzyk oraz scenariuszy docelowych procesów, które można od razu przekuć w roadmapę.

Jak discovery IT wpływa na ROI, TCO i czas zwrotu z inwestycji w automatyzację?

Discovery skraca czas do wartości i obniża całkowity koszt posiadania technologii. Dzięki analizie logów i technikom Process/Task Mining identyfikujesz procesy, które realnie generują największe straty czasu i pieniędzy, zamiast automatyzować „najgłośniejsze” obszary. Redesign procesów przed wdrożeniem technologii może dać 20–40% poprawy wydajności operacyjnej jeszcze przed uruchomieniem botów. To pozwala budować automatyzację na uproszczonych, stabilnych procesach, co poprawia ROI i redukuje koszty utrzymania. Dobre discovery podnosi też NPV, bo część optymalizacji procesowych wdrażasz natychmiast, bez dużych inwestycji IT. W skrócie: discovery przekłada się na szybszy zwrot, wyższe ROI i niższy TCO dzięki lepszej selekcji inicjatyw i wcześniejszym efektom operacyjnym.

Dlaczego w discovery lepiej opierać się na danych z logów (Process/Task Mining) niż tylko na wywiadach z pracownikami?

Wywiady pokazują, jak ludzie myślą, że pracują, a logi pokazują, jak naprawdę pracują. Ludzka pamięć jest zawodna, a opisy procesów zazwyczaj przedstawiają „happy path”, który może stanowić zaledwie ok. 15% przypadków. Process Mining analizuje logi zdarzeń z systemów (ERP, CRM), odsłaniając wszystkie ścieżki, odchylenia i wąskie gardła w skali całej organizacji. Task Mining uzupełnia ten obraz, rejestrując rzeczywiste działania użytkowników na stacjach roboczych i ujawniając „ukrytą fabrykę” ręcznych obejść. Połączenie tych dwóch metod pozwala osiągnąć 20–50% redukcji czasu trwania procesów i ustawić realistyczne cele ROI. W skrócie: bez danych z logów discovery opiera się na deklaracjach, z logami staje się inżynieryjnym procesem decyzyjnym.

Jak policzyć i obronić przed zarządem koszt discovery jako etap analityczny projektu?

Koszt discovery najlepiej prezentować jako inwestycję w redukcję niepewności i ryzyka portfelowego, a nie jako dodatkowy wydatek. Po pierwsze, faza analityczna zawęża rozrzut wyników finansowych – inwestując 5–10% budżetu w discovery, zmniejszasz szansę na przekroczenia kosztów i katastrofalne projekty. Po drugie, discovery często ujawnia procesowe usprawnienia możliwe do wdrożenia od razu, co podnosi NPV całej inicjatywy. Po trzecie, traktujesz discovery jak tanią opcję strategiczną – jeśli analiza wykaże brak sensu biznesowego, rezygnujesz z projektu, tracąc tylko koszt analizy zamiast pełnego budżetu wdrożeniowego. W skrócie: bronisz discovery liczbami – mniejsza wariancja wyniku, wyższe NPV, tańsza opcjonalność i uniknięcie błędnych inwestycji.

Jak wygląda przykładowy 6‑tygodniowy plan discovery w organizacji?

Discovery można ustrukturyzować jako 6‑tygodniowy, powtarzalny plan. W tygodniach 1–2 definiujesz zakres procesów, właścicieli biznesowych, sponsora w zarządzie oraz KPI sukcesu, a także kompletujesz zespół (biznes, IT, analityk, konsultant zewnętrzny). W tygodniach 3–4 zbierasz dane z systemów i narzędzi Process/Task Mining, tworzysz mapy procesów „as-is” oraz prowadzisz warsztaty z kluczowymi pracownikami. W tygodniach 5–6 analizujesz wąskie gardła, projektujesz procesy „to-be” i budujesz backlog inicjatyw, priorytetyzując je na macierzy wartość biznesowa vs złożoność techniczna. Na koniec masz gotowy, policzony plan wdrożeń z jasnymi priorytetami. W skrócie: dobrze zaprojektowane discovery to 6 tygodni od definicji zakresu, przez analizę danych, do konkretnej roadmapy z priorytetami.

W jaki sposób discovery pomaga zarządzać portfelem automatyzacji, a nie tylko pojedynczym projektem?

Discovery tworzy podstawę do zarządzania całym portfelem inicjatyw automatyzacyjnych, a nie jednym wdrożeniem. Wynikiem jest lista procesów z oszacowanym potencjałem oszczędności, kosztem, złożonością techniczną i ryzykiem. Dzięki temu możesz świadomie alokować kapitał w projekty o najwyższym i najszybszym ROI, zamiast reagować na „najgłośniejsze” potrzeby. Taki portfel staje się mechanizmem ciągłego doskonalenia – regularnie identyfikujesz i wdrażasz kolejne optymalizacje. To wzmacnia długoterminową przewagę operacyjną, a nie jednorazowy efekt. W skrócie: discovery zamienia automatyzację z serii pojedynczych projektów w zarządzany, skalowalny portfel inwestycji w efektywność.

Analiza kosztów i czasu zwrotu: Scenariusze „z” i „bez” Discovery

Porównajmy dwa podejścia do automatyzacji procesów, aby zobaczyć, jak decyzja o przeprowadzeniu Discovery wpływa na TTV (Time to Value) i całkowity koszt posiadania (TCO) technologii. Różnice w zwrocie z inwestycji stają się widoczne już po pierwszym kwartale od wdrożenia.

Scenariusz A: Automatyzacja „najgłośniejszego” procesu bez analizy logów

Zarząd lub menedżer wskazuje proces, który generuje najwięcej skarg. Zespół deweloperski, bez dostępu do danych z logów, opiera się na wywiadach i wdraża bota obsługującego wyłącznie tzw. „happy path”.

Efekt: Według raportów EY, od 30% do nawet 50% początkowych projektów RPA kończy się niepowodzeniem. Boty te często nie radzą sobie z wyjątkami, które nie zostały uwzględnione w analizie, co wymaga ciągłej ręcznej interwencji. Zespół IT zamiast rozwijać nowe rozwiązania, zajmuje się „gaszeniem pożarów”. Koszt utrzymania rośnie, a pierwotnie prosty projekt zamienia się w dług techniczny, którego spłata wymaga przebudowy całego rozwiązania.

Scenariusz B: Redesign procesu jako wynik Discovery - większy zysk przy mniejszej skali długu

Zespół realizuje Discovery z użyciem Task Miningu i analizy danych systemowych. Analiza pokazuje, że „najgłośniejszy” proces jest zaledwie objawem problemu, którego przyczyna leży gdzie indziej. Wąskie gardło leży gdzie indziej, a sam proces można znacząco uprościć przed wdrożeniem jakiejkolwiek automatyzacji.

Efekt: firma decyduje się na redesign procesu. Zgodnie z analizami McKinsey, optymalizacja i redesign procesów przed wprowadzeniem technologii mogą przynieść od 20% do 40% poprawy wydajności operacyjnej. Dopiero na odchudzoną wersję nakładana jest automatyzacja. Wdrożenie jest tańsze, bot stabilniejszy, a oszczędności wyższe. Takie podejście, zgodne z metodykami ograniczania ryzyka inwestycyjnego, skraca czas do uzyskania realnej wartości, obniżając TCO o kilkadziesiąt procent.

Case study: Jak Discovery uratowało rentowność projektu w sektorze operacyjnym

Firma logistyczna planowała zautomatyzować proces obsługi zleceń transportowych za pomocą skomplikowanych botów RPA. Etap Discovery, obejmujący analizę danych z systemu TMS, ujawnił jednak, że większość czasu pracy zespołu pochłaniała obsługa powtarzalnych zapytań mailowych od klientów o status przesyłki.

Zespół zarekomendował zmianę zakresu projektu: zamiast budować boty do procesowania danych, wdrożono samoobsługowy panel dla klientów z dostępem do statusów online i automatyczne powiadomienia. Rozwiązanie to - zgodne z trendami Gartnera dotyczącymi cyfryzacji logistyki - wyeliminowało problem u źródła. Koszt wdrożenia był znacznie niższy niż pierwotnie planowana flota botów, a inwestycja w analizę zapobiegła kosztownemu wdrożeniu technologii, która nie rozwiązałaby głównego problemu operacyjnego.

Warsztaty discovery IT w budżecie: Jak uzasadnić koszt etapu analitycznego?

Uzasadnienie kosztu etapu analitycznego przed zarządem jest największym wyzwaniem w jego wdrożeniu. Decydenci finansowi myślą w kategoriach ROI, NPV i ryzyka portfelowego. Dlatego rozmowa o „mapowaniu procesów” jest mniej skuteczna niż przedstawienie Discovery jako narzędzia do zarządzania ryzykiem inwestycyjnym. Poniżej przedstawiamy argumenty i narzędzia, które pozwolą obronić budżet na analizę przedwdrożeniową i natychmiast rozpocząć prace.

Board Pitch: 3 argumenty dla CFO, które zamykają dyskusję o kosztach analizy

Przedstawiając analizę przedwdrożeniową jako koszt, przegrywasz na starcie. Prezentuj ją jako inwestycję w redukcję niepewności. CFO nie kupuje Twojego projektu, ale pewność, że jego wynik finansowy będzie zgodny z prognozą.

Redukcja wariancji wyniku finansowego. Według danych McKinsey, aż 45% projektów IT przekracza zakładany budżet, a 17% z nich może zagrozić stabilności firmy. Faza analityczna drastycznie zawęża ten rozrzut. Inwestując 5-10% budżetu w Discovery, zamieniamy niepewną inwestycję w przewidywalny zasób. To ważny wskaźnik w zarządzaniu portfelem projektów, pozwalający uniknąć sytuacji, w której koszt naprawy błędów w fazie wdrożenia jest nawet 50-100 razy wyższy niż ich wykrycie na etapie analizy.
Wzrost NPV (Net Present Value). Analiza często identyfikuje optymalizacje procesowe, które można wdrożyć natychmiast, bez kosztownych narzędzi IT. Generują one oszczędności wcześniej, co bezpośrednio podnosi NPV całego przedsięwzięcia. Discovery pozwala też szybko zrezygnować z inicjatyw o ujemnym NPV, zanim pochłoną one znaczące środki, chroniąc firmę przed kosztami utopionymi.
Tania opcjonalność strategiczna. Etap Discovery to de facto tania opcja na realizację większego projektu. Niewielkim kosztem zyskujemy prawo (ale nie obowiązek) do kontynuacji inwestycji na podstawie twardych danych. Jeśli analiza wykaże brak uzasadnienia biznesowego, tracimy jedynie koszt analizy, a nie cały budżet wdrożeniowy.

Checklista przedwdrożeniowa: 6-tygodniowy plan Discovery w Twojej firmie

Ustrukturyzowane warsztaty discovery IT, zgodnie ze standardami rynkowymi, można zamknąć w ciągu 2-8 tygodni. Kluczem jest precyzyjny plan i zaangażowanie odpowiednich osób. Poniższy harmonogram to operacyjny framework, który można wdrożyć od zaraz.

Tygodnie 1-2: Definicja zakresu i zespołu. Celem jest ustalenie, które procesy będą analizowane, kto jest ich właścicielem biznesowym i kto będzie sponsorem projektu w zarządzie. Skład zespołu powinien obejmować analityka procesowego, przedstawiciela IT oraz zewnętrznego konsultanta, który zapewni obiektywizm. Definiujemy tu również KPI sukcesu, np. skrócenie czasu obsługi zgłoszenia o 30%.
Tygodnie 3-4: Zbieranie danych i mapowanie. To etap intensywnej pracy analitycznej z wykorzystaniem narzędzi Process i Task Miningu. Zamiast opierać się na deklaracjach, zbieramy obiektywne dane z logów systemowych, tworząc mapy procesów „as-is”. Uzupełniamy je warsztatami z pracownikami o największej wiedzy merytorycznej, by zrozumieć kontekst biznesowy odchyleń od standardu.
Tygodnie 5-6: Analiza, priorytetyzacja i backlog. Na podstawie zebranych danych identyfikujemy wąskie gardła i ich przyczyny. Projektujemy docelowe procesy „to-be” i tworzymy backlog konkretnych zadań wdrożeniowych. Inicjatywy priorytetyzujemy na macierzy „wartość dla biznesu vs. złożoność techniczna”, zapewniając, że pierwsze w kolejce do wdrożenia będą te o najwyższym i najszybszym ROI.

Zarządzanie portfelem automatyzacji: Od Discovery do skalowalnego ROI z iMakeable

Analiza przedwdrożeniowa to nie jednorazowe działanie, ale fundament ciągłego doskonalenia operacyjnego. Wynikiem dobrze przeprowadzonego Discovery jest nie tylko jeden projekt, ale cały portfel kandydatów do automatyzacji z oszacowanym zwrotem z inwestycji. To strategiczne narzędzie, które pozwala podejmować świadome decyzje o alokacji kapitału i budować długoterminową przewagę operacyjną. Celem jest stworzenie wewnętrznego mechanizmu, który regularnie identyfikuje, ocenia i wdraża kolejne optymalizacje.

iMakeable wspiera organizacje w całym procesie - od przeprowadzenia audytu i warsztatów analitycznych, przez zbudowanie business case, aż po wdrożenie i utrzymanie rozwiązań. Pomagamy przekształcić planowanie automatyzacji z reaktywnego gaszenia pożarów w strategiczne zarządzanie efektywnością. Zacznij od analizy, która dostarczy konkretnych danych do podjęcia najlepszych decyzji.

Udostępnij ten artykuł