Es atrodu procesus, kas maksā laiku, izmēru tos naudā un uzbūvēju risinājumu, kas laiku atdod atpakaļ.
Pirmo reizi to izdarīju bez mākslīgā intelekta: pārbūvēju ražošanas piegādes ķēdi un nogriezu izmaksas uz pusi nepilnā pusgadā. Pēdējos gados tos pašus uzdevumus risinu ar MI un automatizācijas platformām. Grūtākā daļa abos gadījumos ir nevis tehnoloģija, bet cilvēki, kuriem jāsāk strādāt citādi.
25 gadiprocesu vadības un sistēmu ieviešanas pieredzes organizācijās
5 sistēmasizstrādātas patstāvīgi — no procesa analīzes līdz lietošanai ikdienā
60–80 %laika ietaupījums lielākajā no tām, mērīts pa atsevišķiem darba posmiem
Pirms mākslīgā intelekta
Pirmais process, ko pārbūvēju
Mākslīgais intelekts nav tas, kas mani padarīja par procesu cilvēku. Šis ir gadījums, ar kuru tas sākās — desmit gadus pirms tam, kad MI vispār kļuva par darba rīku.
Piegādes ķēde · institucionālie iepirkumi
Ražošanas ķēde bez starpniekiem
Uzņēmums, kurā strādāju, skaitījās metālapstrādes un reklāmdrukas ražotājs, bet faktiski pats neko neražoja — ražošana gāja caur virkni citu uzņēmumu, kuri paši vairumā gadījumu bija starpnieki īstajiem ražotājiem.
Kāpēc tas kļuva steidzami
Nacionāla mēroga publiskās ēkas aprīkošanas projektā izmaksas projekta gaitā pieauga virs plānotā.
Katrs starpnieks ķēdē pievienoja savu uzcenojumu, un gala cena vairs neiekļāvās tāmē.
Reorganizācija uzņēmuma iekšienē nebija reāla — akcionāri no dažādām valstīm, un lēmumu ceļš pārāk garš situācijai, kas prasīja rīcību tagad.
Ko izdarīju
Izjaucu ķēdi un saliku procesu no jauna — katru ražošanas soli pie tā faktiskā izpildītāja, nevis pie starpnieka.
Speciālistus piesaistīju tieši, nevis caur uzņēmumiem.
Rezultāts turējās arī pēc projekta: uzņēmums kļuva konkurētspējīgs institucionālajos iepirkumos, kuros iepriekš cenas dēļ nespēja konkurēt.
Desmit gadus vēlāk tas pats process atkārtojās ar citu instrumentu. Nozares šaurais kakls ir maketēšana — maketētāju trūkst, pie viņiem ir rinda, un pasūtītājam nav nekādas ietekmes. Pēdējā gadījumā es trīs nedēļas nogaidīju uz ražotāju, līdz izrādījās, ka ražošana nav sākta, jo maketētājs netiek galā. Pēc tās atbildes MI aģents pēc darba uzdevuma apraksta sagatavoja visus maketus vektorgrafikā 15 minūtēs. Rinda pazuda, ne tikai darbs kļuva ātrāks.
Rezultāts
uz pusimetālapstrādes izmaksas pēc ķēdes pārbūves
< 6 mēn.no problēmas konstatēšanas līdz rezultātam — termiņu noteica projekts, ne plāns
2 ražotājiapsteigti Rīgas namu pārvaldnieka iepirkumā par adresācijas plāksnēm; abi ar pilnu pašu ražošanas ciklu
2 + 2divu gadu līgums, ko pasūtītājs pēc tam pagarināja divas reizes
Uzbūvētie risinājumi
Piecas sistēmas, kas darbojas
Katrai norādīts, kāda problēma risināta, ar ko tā uzbūvēta un kas ir izmērāmais ieguvums. Tur, kur ir „pirms" un „pēc" skaitlis, tas ir redzams; tur, kur tā nav, es to arī neizdomāju.
MI sistēma · publiskie iepirkumi
IepirkumuAI
Publisko iepirkumu dokumentācijas sagatavošana un pārbaude atbilstoši Publisko iepirkumu likumam un Sabiedrisko pakalpojumu sniedzēju iepirkumu likumam.
Problēma
Viens vidējas sarežģītības iepirkums prasa 40–64 darba stundas dokumentācijai un vērtēšanai.
Dokumenti top manuāli, kopējot no iepriekšējiem; pantu atsauces jāpārbauda katru reizi no jauna.
Kļūda dokumentos noved pie sūdzības Iepirkumu uzraudzības birojā un procedūras apturēšanas.
Kā tas uzbūvēts
Četri darba moduļi un 11 soļu darba kārtība, kas aptver pilnu iepirkuma ciklu; 40+ veidņu bibliotēka.
Normatīvie akti ir sistēmā kā avotu faili — pantu atsauces tiek ņemtas tikai no tiem, nevis no modeļa atmiņas.
Automātiski kvalitātes kontroles vārti: ja pārbaude neiztur, dokuments netiek nodots.
Trūkstošie lauki tiek marķēti un uzskaitīti cilvēka apstiprināšanai, nevis aizpildīti ar pieņēmumiem.
Darbojas iestādes pašas vidē vai uz AWS Bedrock / Google Vertex — dati nenonāk pie trešās puses.
Claudeaģentiskās darba kārtībasDOCX / XLSX ģenerēšanaQC skriptiNetlify
40–64 h → 8–12 h no tā tīrais speciālista darbs — 3–4 h
Viena pretendenta pārbaude reģistros
pirms
pēc
1–2 h → 10–20 min
Pa posmiem
Nolikums 16–24 h → 3–5 h Pielikumi 8–12 h → 1–2 h Vērtēšanas kritēriji 4–8 h → 1 h Vērtēšana un protokoli 12–20 h → 3–4 h
Reģistru pārbaudes modulis strādā ar 15+ avotiem: Uzņēmumu reģistrs, VID, Maksātnespējas reģistrs, Būvniecības informācijas sistēma, sankciju saraksti, ES BRIS, VIES, GLEIF un ārvalstu reģistri.
Darba paraugs · viens iepirkums no gala līdz galam
Lai parādītu, ko šī sistēma tiešām izdod, es uzrakstīju izdomātu iepirkuma uzdevumu — skolas energoefektivitātes būvdarbi, 1 240 000 EUR — un apzināti iestrādāju tajā piecas tipiskas kļūdas, kādas reāli sastopamas nolikumos. Tālāk ir tas, ko IepirkumuAI no tā uzbūvēja un ko tas pateica par pašu uzdevumu.
7dokumenti pilnā komplektā — nolikums ar pielikumu formām, tehniskā specifikācija, līguma projekts, tāme, pieredzes un speciālistu saraksti, darbu grafiks
50lappuses teksta, no kurām nolikums vien ir 30 — plus tāme Excel formātā ar trim lapām
Nolikums — 12 sadaļas un astoņas pielikumu formas, 30 lappusesTehniskā specifikācija — ēkas raksturojums un mērķis: 162 → 68 kWh/m² gadāLīguma projekts — 16 sadaļas; dzeltenie lauki ir tie, ko aizpilda cilvēks
Finanšu piedāvājums — 45 pozīcijas sešās sadaļās. Pretendents aizpilda tikai dzeltenās šūnas: darba algu, materiālus un mehānismus. Vienības cena, pozīcijas summa, sadaļu starpsummas, virsizdevumi, peļņa un PVN rēķinās paši, un tie ir aizsargāti pret pārrakstīšanu.
Ko sistēma pateica par uzdevumu
Nesamērīga apgrozījuma prasība
uzdevumā
Vidējais gada apgrozījums ne mazāks par 5 000 000 EUR — aptuveni četras paredzamās līgumcenas.
dokumentos
2 480 000 EUR, ar atsauci uz Publisko iepirkumu likuma 45. panta otro daļu: ne vairāk kā divas līgumcenas.
Pamatojums analīzē: PIL 45.(2); Eiropas Savienības Tiesas spriedums lietā C-218/11 Édukövízig un Hochtief. Riska līmenis — augsts: nesamērīgas finanšu prasības ir viens no biežākajiem pamatiem iesniegumam Iepirkumu uzraudzības birojā.
Pārējie četri tika atrasti tāpat: teritoriālā pieredzes prasība izslēgta (PIL 2., 41.(2); Senāta SKA-1315/2016), prasība pēc Latvijā izdotiem sertifikātiem aizstāta ar reģistra pārbaudi un ārvalstu kvalifikācijas atzīšanu (PIL 44.(1)), subjektīvais kritērijs „pretendenta reputācija" aizstāts ar izmērāmu kritēriju ar punktu skalu un formulu (PIL 51.(2) 3.p.), 18 dienu iesniegšanas termiņš pagarināts virs likuma minimuma (MK noteikumi Nr. 107; PIL 35.).
Sistēma pamanīja arī to, ko es neiestrādāju: nodokļu parādu pārbaude bija ielikta nepareizā nolikuma sadaļā, izmantotajā paraugnolikumā bija palikušas atsauces uz pantiem, kas grozīti vai izslēgti, izpildes termiņa vērtēšanas kritērijam trūka apakšējās robežas, un vienādu piedāvājumu šķiršanas kārtība nebija noteikta iepriekš. Visi četri ir izlaboti dokumentos un pamatoti analīzē.
Iepirkums, pasūtītājs, objekts un visi skaitļi ir izdomāti. Komplekts sagatavots demonstrācijai — reālu klientu dokumentus es publiski nerādu, arī anonimizētus.
MI rīks · dokumentu kontrole
Iepirkumu dokumentācijas MI pirmspārbaude
Viena augšupielāde — un visa projekta iepirkumu dokumentācija ir pārbaudīta pret pilnu kritēriju komplektu, ar norādi, kas jāizvērtē ekspertam un kas jāpārbauda reģistros.
Problēma
Projekta iepirkumu dokumenti nonāk vienā kaudzē; tie jāsašķiro pa iepirkumiem un katrs jāpārbauda pret garu kritēriju sarakstu.
Manuāli tas ir vienveidīgs darbs, kurā uzmanība paslīd garām tieši tur, kur kļūda maksā visdārgāk.
Riskus, kas redzami tikai skatoties uz visiem projekta iepirkumiem kopā — piemēram, iepirkuma sadalīšanu, lai nepārsniegtu slieksni — manuālā pārbaudē pa vienam neatrod nemaz.
Kā tas uzbūvēts
Lietotājs augšupielādē visa projekta dokumentus vienā ZIP failā vai kā vairākus Word failus; sistēma tos sagrupē pa iepirkumiem, cilvēks sadalījumu apstiprina.
Katrs iepirkums tiek pārbaudīts pret 157 jautājumu komplektu ar likumu izvilkumiem; pārbaude notiek vairākos līmeņos, kur nākamais sākas tikai tad, ja iepriekšējais ir izturēts.
Katra atbilde tiek šķirota trīs plūsmās: atbildēts automātiski, jāizvērtē ekspertam, jāpārbauda reģistros.
Agregators skatās uz visiem projekta iepirkumiem kopā un rēķina kopsummu pret Publisko iepirkumu likuma sliekšņiem — sadalīšanas riska konstatēšanai.
Rezultāts lejupielādējams kā Word ziņojums; dati tiek dzēsti, aizverot pārlūka cilni.
Video rādīts demonstrācijas prototips: nolikums un līguma projekts ir sintētiski parauga dokumenti, nevis reāls iepirkums.
Viena reāla sesija
$2,29trīs iepirkumu pilna pirmspārbaude — 362 MI izsaukumi
2–3 minizpildes laiks partijās, nevis dienas manuāla darba
157jautājumi katram iepirkumam, līdz 168 MI izsaukumiem
0 datunekas netiek saglabāts pēc sesijas beigām
Demonstrācija · 1 min 11 sNo ZIP augšupielādes līdz gatavam ziņojumam: automātiskā sagrupēšana, pārbaude pret 157 jautājumiem, agregatora sadalīšanas riska analīze un atbilžu šķirošana ekspertam.
Web lietotne · finanses
InvoiceAI
Rēķinu aprites sistēma savam uzņēmumam: izejošie rēķini, ienākošo rēķinu atpazīšana tieši no e-pasta un maksājumu sasaiste ar bankas izrakstu.
Problēma
Ienākošie rēķini pienāk e-pastā dažādos formātos, un dati no tiem tiek pārrakstīti ar roku.
Apmaksas fakts jāsalīdzina ar bankas izrakstu manuāli, rindiņu pa rindiņai.
Klienti, produkti, izejošie rēķini un atskaites dzīvo atsevišķos failos, kas nesarunājas savā starpā.
Kā tas uzbūvēts
React priekšpuse, Node/Express API un PostgreSQL; JWT autentifikācija ar datu nodalīšanu pa uzņēmumiem — viens lietotājs var strādāt vairākos.
IMAP savienojums ar pastkasti: sistēma pati ievāc rēķinus no e-pasta un atpazīst tos ar MI, saglabājot pārliecības rādītāju katram atpazītajam laukam.
Bankas konta izraksta apstrāde un automātiska maksājumu sasaiste ar rēķiniem pēc konta numura un summas; maksājumu faila sagatavošana bankai.
PDF rēķinu ģenerēšana un izsūtīšana, atskaites, kā arī balss vadība ātrai ievadei.
Demo vidē visi piegādātāji, klienti un summas ir izdomāti. Rēķinu veidošana, bankas izraksta imports un maksājumu sasaiste strādā pilnībā; pastkastes lasīšana un rēķinu atpazīšana ar MI ir apzināti izslēgtas, lai publiska piekļuve neradītu izmaksas. Strādājošā versija ar reāliem uzņēmuma finanšu datiem netiek rādīta.
Būtība
E-pasts → rēķinssistēma pati ievāc un atpazīst rēķinus no pastkastes; ievade ar roku atkrīt
Automātiska sasaistemaksājumi no bankas izraksta paši atrod savu rēķinu
Lietošanānav prototips plauktā — sistēma strādā uzņēmuma ikdienā
No-code automatizācija · pakalpojumu pārvaldība
Sociālo pakalpojumu pārvaldības sistēma
Klienti, nodarbības, individuālie plāni un izvērtējumi vienā saistītā struktūrā, ar automātiskiem atgādinājumiem — uzbūvēts uz gatavām platformām, bez izstrādes.
Problēma
Klientu dati, nodarbību grafiks, individuālie plāni un izvērtējumi dzīvo atsevišķi un nesarunājas savā starpā.
Atgādinājumi klientiem un paziņojumi par grafika izmaiņām jāsūta ar roku, tāpēc tie mēdz aizmirsties.
Lai sagatavotu atskaiti, informācija katru reizi jāsavāc no jauna.
Kā tas uzbūvēts
Piecas savstarpēji saistītas datubāzes: klienti, nodarbības, individuālie plāni, izvērtējumi un darbinieki — katrs ieraksts redzams no visām pusēm.
Jauna klienta pieteikuma forma, nodarbību kalendāra skats un filtrēšana pēc statusa atskaišu vietā.
Zapier un Make automatizācijas: e-pasta atgādinājumi klientiem par nodarbībām un paziņojumi par izmaiņām grafikā.
Darbinieku lomas ar atšķirīgiem piekļuves līmeņiem — koordinators, speciālists, administrators.
Demo versijā visi klienti, darbinieki un ieraksti ir izdomāti. Reālā sistēma ar klientu datiem netiek rādīta publiski.
Būtība
5 datubāzesklienti, nodarbības, plāni, izvērtējumi un darbinieki vienā saistītā struktūrā
Dienasnevis mēneši — pareizi izvēlēts rīks problēmas mērogam
0 €izstrādes budžets; tikai platformu abonementi
MI aģents · publicitāte
Publikācijas vizuālis
No pabeigta darba — mapes, dokumentiem vai čata rezultāta — izveido publicējamu vizuāli Figma failā trīs formātos. Palaižams no jebkura projekta, arī no citas MI sistēmas izvades.
Problēma
Kad darbs ir pabeigts, par to vēl jāpastāsta — un tas nozīmē atsevišķu uzdevumu dizainerim, ar aprakstu, zīmola prasībām un gaidīšanu rindā.
Trim kanāliem vajag trīs formātus, un katrā saturam jābūt citam, ne tikai mērogotam.
Publicējot iepirkuma vai projekta rezultātus, daļa informācijas ārā nedrīkst nonākt — un to parasti pamana pēdējā brīdī vai nepamana vispār.
Kā tas uzbūvēts
Pats izlasa kontekstu un izvelk virsrakstu, kopsavilkumu un divus līdz četrus atslēgas faktus.
Pats nosaka stilu: atrod organizācijas zīmola krāsas tās mājaslapā, izvēlas paleti un pārbauda kontrastu. Dizaina uzdevumu neviens neraksta.
Konfidencialitātes vārti: publicē tikai to, kas ir publiskojams — gala lēmumu, uzvarētāju, līgumcenu, termiņus. Iekšējā vērtēšanas gaita, citu pretendentu piedāvājumi un personas dati paliek ārā, un aģents pasaka, ko tieši izlaida un kāpēc.
Beigās paņem sava darba ekrānuzņēmumu un pārbauda, vai teksts salasāms un nekas nepārklājas; ja nav — labo pirms nodošanas.
Strādā caur MCP savienojumu ar Figma; iepakots kā atkārtoti lietojams skill, ne vienreizēja saruna.
Izvade ir vektorgrafika, tāpēc A4 formāts ir domāts drukai un izdales materiāliem, ne ekrānam — mērogojams bez kvalitātes zuduma. Formāti ir uzstādījums, ne ierobežojums: aģentu var pārbūvēt uz jebkuru izmēru.
Publicē cilvēks, ne aģents. Gala akceptu — faktu precizitāti, konfidencialitāti un vizuālo kvalitāti — apstiprina speciālists. Juridiskā atbildība paliek viņa rokās.
ClaudeMCPFigmaskill iepakojumszīmola izpēte
Šis aģents ir uzbūvēts, lai strādātu uz citu sistēmu izvades. Iepirkums, ko sagatavojusi IepirkumuAI, kļūst par ievadi šeit: no lēmuma dokumenta iznāk publicējams paziņojums bez neviena starpposma. Tas ir arī iemesls, kāpēc konfidencialitātes filtrs ir aģentā, ne cilvēka galvā — iepirkuma dokumentos publiskojamais un nepubliskojamais stāv blakus.
Pirms un pēc
Viens publicitātes vizuālis
pirms
pēc
4 h manuālas maketēšanas → dažas minūtes
2 → 0speciālisti, kas jāgaida: jurists satura pārbaudei un dizaineris maketēšanai
3 formāti1080×1080 sociālajiem tīkliem, 1200×630 banneriem un A4 drukai — vienā failā, saturs katram pielāgots atsevišķi, ne mērogots
Piezīme par datiem
Neviena no šeit pieejamajām saitēm neved uz sistēmu ar reāliem datiem. Kur sistēma darbojas ar uzņēmuma finanšu vai klientu personas datiem, publiski pieejama ir atsevišķa demo versija ar izdomātu saturu. Tas ir apzināti: automatizācijas speciālists redz vairāk uzņēmuma iekšienes nekā gandrīz jebkurš cits, un portfolio nav vieta, kur to demonstrēt.
Darba pieeja
Kā es strādāju
01 — Sākums
Sāku ar procesu, ne ar rīku
Vispirms noskaidroju, kur tiek tērēts laiks un cik tas maksā. Tikai tad izlemju, vai risinājums ir Zapier scenārijs, MI darba kārtība vai atsevišķa lietotne. Otrādi tas parasti beidzas ar iespaidīgu rīku, ko neviens nelieto.
02 — Mērīšana
Mēru rezultātu stundās
Katram risinājumam ir „pirms" un „pēc" skaitlis. Tas ir vienīgais veids, kā pierādīt, ka automatizācija ir atmaksājusies, un vienīgais veids, kā izlemt, ko automatizēt nākamo.
03 — Uzticamība
Neuzticos MI aklā veidā
Kritiskās vietās avoti ir faili sistēmā, izvade tiek pārbaudīta ar skriptu, un tas, ko sistēma nezina, tiek marķēts, nevis izdomāts. Automatizācija dod ieguvumu tikai tad, ja rezultātu nav jāpārbauda no jauna — pretējā gadījumā ietaupītais laiks atgriežas atpakaļ.
04 — Nobeigums
Pabeidzu līdz lietošanai
Lielākā daļa manas darba pieredzes ir sistēmu ieviešana organizācijās, kur cilvēkiem jāsāk strādāt citādi. Prototipu uzbūvēt ir ātri; panākt, ka to lieto arī pēc trešās nedēļas, ir īstais darbs.
Pieredze
Divdesmit pieci gadi procesos
Pirms MI risinājumiem bija ERP un POS sistēmu ieviešana, projektu vadība un pārdošana. Tā ir daļa, kas paskaidro, kāpēc uzbūvētās sistēmas nonāk līdz lietošanai.
2020 — pašlaik
SIA „Kasway" · Dibinātājs, MI risinājumu izstrādātājs
MI un automatizācijas risinājumi dokumentu un procesu jomā — no procesa analīzes un prototipa līdz strādājošai sistēmai un lietotāju apmācībai.
2023 — pašlaik
Rīgas Austrumu klīniskā universitātes slimnīca · Konsultants klientu vadības procesos
Apmeklētāju plūsmas koncepcijas izstrāde un tās ieviešanas uzraudzība vienā no lielākajām Latvijas slimnīcām.
2012 — 2023
SIA „LATSIGN" · Pašvaldību un lielo klientu projektu vadītājs
Infrastruktūras projektu vadība: budžets, resursi, izmaksu kontrole, risku un izmaiņu vadība; komandas līdz 10 cilvēkiem. Publisko iepirkumu piedāvājumi EIS sistēmā.
2011 — 2012
SIA „ERP PRO" · Pārdošanas projektu vadītājs
Līgums ar 170 veikalu tirdzniecības tīklu un tam izstrādāta pārdošanas kontroles un analīzes sistēma. MS Dynamics AX/NAV, QlikView.
2008 — 2010
SIA „Biznesa Pamati" · Dibinātājs un direktors
Grāmatvedības pakalpojumu uzņēmums, izveidots no nulles: iekšējie procesi, līgumu izpildes kontrole, komanda. Uzņēmums vēlāk pārdots un darbojas līdz šai dienai.
2002 — 2007
SIA „Ankravs" · Projektu vadītājs
ERP un POS kases sistēmu izstrādes un ieviešanas projekti. Nordic ID noliktavu uzskaites risinājumu ekskluzīvais pārstāvis Latvijā.
2000 — 2009
Agrākā pieredze
SIA „Transimex" — pārdošanas un klientu vadītājs; AS „VEF Radiotehnika RRR" — pārdošanas vadītājs.
