Внедрение искусственного интеллекта в бизнес

Первым обычно берут один из этих участков — по каждому у нас есть отдельный разбор:

• Поддержка и клиентский сервис — ответы по базе знаний компании и разбор обращений по темам
• Маркетинг и продажи — оценка заявок, подсказки менеджеру, подготовка предложений
• Финансы и бухгалтерия — разбор первички, сверки и контроль расхождений
• Логистика и снабжение — расчёт закупок, маршруты, разбор документов поставщиков
• HR и управление персоналом — первичный отбор резюме и ответы новым сотрудникам
• Аналитика и прогнозирование — сведение отчётов и объяснение отклонений словами
• Производство и качество — контроль отклонений и разбор причин брака

ИИ-решения для бизнеса бывают трёх уровней, и начинать с самого сложного не всегда правильно. На аудите мы подбираем уровень под задачу, а не под бюджет.

Если задачу закрывает готовый сервис, мы так и скажем на аудите — разрабатывать то, что можно купить по подписке, нет смысла. Подробнее о третьем варианте — на странице разработка ИИ-агентов: внедрение ИИ-агентов в бизнес начинается с того же аудита, но заканчивается рабочим исполнителем под конкретный процесс.

Под ключ — значит, что после проекта у вас остаётся работающая система и люди, которые умеют ей пользоваться, а не только отчёт с рекомендациями. В результат входит:

• карта процессов с расчётом: где ИИ даёт выигрыш, сколько часов снимает и за какой срок окупается;
• рабочее решение, подключённое к вашим системам — CRM, 1С, почте, сайту, телефонии;
• база знаний, собранная из ваших документов, и порядок её обновления: кто добавляет новые регламенты и как это проверяется;
• набор контрольных примеров, на которых проверяется качество после каждой доработки;
• инструкция для сотрудников и короткое обучение на рабочих задачах;
• исходный код, доступы и документация — всё передаётся компании.

Мы не продаём курсы по ИИ и не проводим «обучение нейросетям» в отрыве от задачи. Команду учим работать с той системой, которую внедрили, на её же процессах.

Главный вопрос, который задают компании по внедрению ИИ в бизнес, — куда уходят данные. Ответ определяется на этапе проектирования, а не после запуска:

• Персональные данные клиентов обезличиваются. Перед отправкой в языковую модель имя, телефон и паспортные данные заменяются метками и возвращаются на место уже внутри ваших систем.
• Модель выбирается под требования к данным. Если данные нельзя передавать за пределы России или за пределы компании, подбираем модель и размещение под это требование — вплоть до модели на вашем сервере.
• Доступы разграничены. Система видит только те разделы CRM и 1С, которые нужны для её задачи, с отдельной учётной записью, а не с правами администратора.
• Каждое действие записывается в журнал: какой запрос пришёл, что ответила система, кто из сотрудников подтвердил результат. Это нужно и для разбора ошибок, и для проверок.

Результат фиксируем до старта, на аудите, — в тех же единицах, в которых его потом проверяем. Обычно это одна-две цифры, а не десяток показателей:

• часы сотрудников на процесс в месяц;
• время от обращения клиента до ответа;
• доля результатов, которые сотрудник принимает без правок;
• число ошибок, найденных при проверке.

Контрольные точки — через месяц после запуска и через три месяца. Через месяц видно, привыкла ли команда и где система ошибается. Через три — устоявшийся эффект, по которому решаем, расширять ли ИИ на соседние процессы.