ИИ-консалтинг: где в вашей компании ИИ окупится, где нет и с чего начать

Когда нужен ИИ-консалтинг, а когда сразу разработка

Если процесс один и очевидный — поток входящих заявок, разбор документов, первая линия поддержки, — консалтинг не нужен: достаточно экспресс-аудита этого процесса перед пилотом. Консалтинг нужен, когда вопросов больше, чем ответов: руководство требует «внедрить ИИ», отделы приносят по три идеи каждый, подрядчики обещают разное, и никто не считал, что из этого окупится.

Вторая ситуация: уже был пилот, он не взлетел, и нужно понять, что пошло не так и стоит ли продолжать. Разбор типичных причин есть в статье «Почему ваш прошлый пилот ИИ не взлетел», но в каждой компании причины свои.

Третья: нужно оценить чужое предложение. Подрядчик прислал смету на внедрение, и непонятно, адекватна ли она. Независимый разбор предложения и ТЗ занимает несколько дней и экономит месяцы.

Что входит в ИИ-консалтинг

Как проходит аудит: 5-7 рабочих дней

1. День 1-2. Интервью и сбор данных. Говорим с руководителями отделов и исполнителями, запрашиваем выгрузки: обращения, документы, записи, журналы. Обезличенные.
2. День 3-4. Разбор и расчёт. Раскладываем процессы по признакам, считаем объёмы и время на выгрузках, проверяем качество моделей на ваших примерах там, где это важно для решения.
3. День 5-6. Карта и план. Приоритеты, три сценария эффекта, риски, план на год и ТЗ на первый шаг.
4. День 7. Защита. Презентация руководству, ответы на вопросы, правки. Отчёт остаётся у вас.

Что мы просим подготовить к аудиту и как это ускоряет работу, описано в статье «Готова ли компания к внедрению ИИ».

Что вы получаете на выходе

Как считается окупаемость и какой порог делает проект оправданным, разобрано в статье «Расчёт окупаемости AI-агента».

Чем наш консалтинг отличается от стратегических презентаций

• Считаем на ваших данных. Не «в отрасли ИИ экономит столько-то», а «в вашем отделе 1 400 обращений в месяц по 9 минут, из них две трети типовые».
• Говорим «не делать». Часть задач решается обычной автоматизацией, часть не окупится, часть опасна. Это тоже результат аудита. Признаки, когда ИИ не нужен, описаны в статье «Когда AI-агент не нужен».
• Отчёт пригоден для исполнения. ТЗ и смета, а не слайды. С ними можно работать с любым подрядчиком.
• Мы сами разрабатываем. Поэтому знаем, что из планов реально сделать за месяц, а что красиво выглядит и не работает.
• Нет конфликта интересов в расчёте. Сумма аудита засчитывается в проект, но отчёт одинаково полезен, если проект делает кто-то другой.

Отдельные форматы

Оценка предложения подрядчика. Разбираем присланную смету и ТЗ: что в них есть, чего не хватает, где риски, адекватна ли цена составу работ. Как читать такие предложения, описано в статье «Смета на AI-агента под ключ».

Разбор неудачного пилота. Смотрим, что было сделано, на каких данных, как измерялось, почему остановились. Даём заключение: продолжать, переделать или закрыть.

Политика и регламенты. Помогаем составить политику использования ИИ в компании, правила работы с данными и ответы для службы безопасности. Подробнее — в статье «Политика использования ИИ в компании».

Стоимость

Для компаний с несколькими направлениями и десятками процессов объём аудита согласуем отдельно после первого разговора.

Типичные выводы аудита

За время работы сложился набор выводов, которые повторяются от компании к компании. Самый частый: процесс, который руководство называло первым кандидатом, оказывается не лучшим, потому что в нём мало случаев или нет данных, а лучший кандидат сидит в отделе, который на совещаниях молчит, например в обработке входящей почты или сверке документов. Второй по частоте: половина списка задач решается обычной автоматизацией или настройкой существующих систем, и языковая модель там только удорожает. Третий: данные есть, но принадлежат другому отделу, и выдача доступа займёт больше времени, чем разработка.

Четвёртый вывод неприятный, но полезный: компания не готова, потому что нет владельца процесса, регламент не формализован или служба безопасности не согласует передачу данных. В этом случае план начинается не с разработки, а с подготовки, и это экономит бюджет пилота, который иначе был бы потерян.

Что подготовить

Список задач, которые отделы хотели бы отдать ИИ, даже сырой. Выгрузки по двум-трём самым массовым процессам за месяц: обращения, документы, записи. Доступ к одному-двум руководителям отделов на час каждый. Если был пилот — его материалы. Если есть предложения подрядчиков — их тоже. Всё остальное мы соберём сами в интервью.

Хороший ИИ-консалтинг заканчивается не списком возможностей, а коротким списком того, что делать в этом квартале, и ещё более коротким списком того, что не делать никогда.