Когда компания решает внедрять ИИ, подрядчики предлагают ей три формата работы: консалтинг, разработку под задачу и готовые продукты. Они решают разные задачи и стоят по-разному. Ниже разбираю, что даёт каждый формат, сколько он обычно длится и в какой ситуации его выбирать.
Консалтинг и стратегия
Консалтинг нужен, когда компания понимает, что ИИ ей полезен, но не знает, с какого процесса начать и сколько это даст. Задача консультанта — найти места, где ИИ даст измеримый эффект, и составить реалистичный план с учётом процессов, данных и IT-систем компании.
На выходе компания получает список приоритетных инициатив, архитектуру решений и дорожную карту внедрения. Обычно такая работа занимает от полутора месяцев.
Как устроена диагностика
Диагностику удобно делить на три этапа примерно по две недели.
- Бизнес-процессы. Интервью с руководителями и владельцами процессов, разбор основных операций, показателей и трудозатрат. Результат — карта процессов, список возможных сценариев для ИИ и предварительная оценка эффекта.
- Данные и системы. Проверка источников данных, их качества и доступности, оценка систем, API и ограничений интеграции. Результат — карта систем и данных, требования к интеграциям и оценка готовности компании к внедрению.
- Портфель и дорожная карта. Инициативы сравниваются по эффекту, сложности и рискам, для лучших проектируются пилоты. Результат — список инициатив по приоритету, концепции пилотов, этапы, сроки и предварительный бюджет.
Второй этап часто недооценивают. Сценарий может выглядеть выгодным на бумаге, но если нужных данных нет или система не отдаёт их через API, проект упрётся в интеграцию.
Разработка под задачу
Разработка нужна, когда задача специфична для компании и готового продукта для неё нет. Типичные направления:
- ИИ-агенты и автоматизация бизнес-процессов;
- корпоративные базы знаний с поиском по документам (RAG, поиск по базе с генерацией ответа на её основе);
- машинное обучение и рекомендательные системы;
- компьютерное зрение и обработка изображений;
- интеграция с внутренними системами и источниками данных.
Первая рабочая версия обычно появляется через несколько недель. Дальше решение проходит путь от пилота до промышленной эксплуатации. Заранее стоит договориться, кто будет поддерживать систему после запуска: команда компании или подрядчик по соглашению об уровне сервиса.
Готовые решения
Для типовых задач на рынке есть готовые продукты, которые настраиваются под процессы компании и подключаются к её системам. Самые распространённые:
- ассистент для клиентского сервиса: отвечает клиентам в мессенджерах и на сайте по базе знаний, принимает заявки, выполняет действия в CRM и передаёт сложный диалог оператору вместе с историей;
- контроль качества продаж: расшифровывает звонки и переписки менеджеров, проверяет их по скриптам и чек-листам, показывает нарушения и упущенные возможности по каждому сотруднику;
- визуальный поиск для интернет-магазина: находит товары по фотографии и подбирает похожие и дополняющие позиции.
Подключение такого продукта занимает от нескольких дней, пилот проходит на данных компании. Размещение возможно в облаке или в инфраструктуре заказчика, что важно для компаний с требованиями к безопасности данных.
Где ИИ уже даёт эффект
Пять сценариев, которые чаще всего доходят до работающего результата:
- Контроль звонков. Раньше руководитель отдела продаж слушал звонки выборочно. Система забирает записи из CRM, расшифровывает разговор, разделяет реплики менеджера и клиента и проверяет каждый звонок по чек-листу. Руководитель видит всю картину и даёт обратную связь по конкретным фрагментам записи.
- База знаний для менеджеров. Тарифы, условия и требования к документам лежат в разных местах, и скорость ответа клиенту зависит от опыта менеджера. Ассистент ищет по базе знаний и справочникам и отвечает со ссылкой на источник. Менеджеры реже обращаются к экспертам и используют единые формулировки.
- Управленческая отчётность. Данные о выручке, закупках и расходах находятся в разных системах, и подготовка отчёта о прибылях и убытках занимает дни. Система собирает данные в единую структуру, считает показатели и объясняет отклонения.
- Обработка документов. Сотрудники вручную ищут реквизиты в сканах и переносят их в формы. Система распознаёт документы, извлекает данные и готовит заполненный документ, который проверяет специалист. Сокращается время подготовки и число ошибок при переносе.
- Контроль безопасности на производстве. Ручной просмотр камер пропускает часть нарушений. Система анализирует видеопоток, проверяет наличие касок и пересечение запрещённых зон и фиксирует каждое нарушение.
Как выбрать формат
- Не понимаете, с чего начать: диагностика процессов и данных.
- Задача типовая (клиентский сервис, контроль звонков, поиск по каталогу): сначала пилот готового решения.
- Задача специфична для компании: разработка, начиная с одного процесса.
Форматы хорошо сочетаются. Диагностика показывает, какие задачи закрыть готовыми продуктами, а какие требуют разработки.
Какой бы формат ни выбрала компания, я советую начинать с одного процесса и одного показателя, который можно измерить до и после запуска. Как найти такой процесс в своей компании, я разбирал в статье «Как собственнику найти задачи для ИИ в своей компании».
Текст составлен на основе анализа бизнеса коллег из practico.ai.
Если вы не знаете, с чего начать, заполните бриф на внедрение ИИ — он поможет структурировать задачу и выбрать следующий шаг.