Большинство AI-проектов не должны начинаться с модели.
Они должны начинаться с аудита.
Не с общего опросника готовности. С настоящего аудита внедрения, который отвечает на пять вопросов:
- Какой рабочий процесс на самом деле сломан?
- Каким данным система может доверять?
- Какие действия ИИ никогда не должен выполнять самостоятельно?
- Что означает качество?
- Что сделает проект оправданным по затратам?
Аудит превращает запутанный рабочий процесс в ранжированный план разработки. Смысл не в том, чтобы доказать, что ИИ можно использовать. Смысл в том, чтобы решить, где его следует использовать в первую очередь.
Начните с рабочего процесса
Рабочий процесс подскажет, уместен ли здесь ИИ.
Ищите повторяющиеся решения, повторяющееся написание текстов, повторяющуюся сортировку, повторяющиеся запросы к данным, повторяющуюся передачу задач и повторяющиеся последующие действия.
Затем спросите, что произойдет, если система ошибется.
Если неверный ответ — лишь досадная помеха, можно автоматизировать более агрессивно.
Если неверный ответ касается денег, клиентов, юридических рисков, здоровья, безопасности или доверия, системе требуются проверка, оценка и эскалация.
Составьте карту данных
Системы ИИ ограничены качеством источников.
Аудит должен выявить:
- где хранятся исходные данные
- актуальны ли они
- кто ими владеет
- кому разрешен доступ к ним
- на что система должна ссылаться
- на что система должна отказываться отвечать
Если источником никто не владеет, ИИ унаследует хаос.
Определите запретную зону
Каждой системе ИИ нужна запретная зона.
Примеры:
- возвраты средств сверх порога
- юридические консультации
- медицинские консультации
- решения об увольнении
- обещания клиентам
- исключения из цен
- запись в продукционные базы данных
- деструктивные файловые операции
Аудит должен определить, что требует проверки человеком до создания первого прототипа.
Решите, что строить в первую очередь
Первый AI-проект обычно должен быть узким.
Удачные первые проекты:
- поддержка сортировки запросов
- составление проектов коммерческих предложений
- извлечение данных из документов
- внутренний ассистент по знаниям
- квалификация лидов
- последующие действия с клиентами
- генерация отчетов
Неудачные первые проекты:
- «ИИ для всего»
- автономный торговый агент без ограничений
- исполнительная панель без дисциплины источников
- чат-бот на основе неподдерживаемой документации
Результатом должен быть план разработки
Хороший аудит завершается ранжированным планом:
- строить сейчас
- строить позже
- купить вместо этого
- пропустить полностью
Последняя категория важна.
Сильнейшая AI-стратегия часто включает работу, которую вы сознательно не автоматизируете.
