Как внедрить ИИ в бизнес по карте: 7 шагов от разбора до плана

Делаем: за 30 минут разговора понимаем, чем живет компания, где болит сильнее всего и с какого процесса есть смысл начинать. Говорим прямо, нужна ли вам полная карта или хватит одного решения.

От компании: собственник или генеральный директор на звонке и короткий рассказ о бизнесе: отделы, системы, что уже пробовали с ИИ.

На выходе: понятный следующий шаг. Разбор бесплатный и ни к чему не обязывает.

Делаем: ИИ Due Diligence, комплексная проверка компании с одним вопросом: где ИИ даст деньги и где принесет риск. Приходим в компанию, проводим интервью с руководителями отделов, разбираем процессы, данные, системы и затраты.

От компании: время руководителей отделов на интервью, выгрузки из CRM и 1С, список подписок, подрядчиков и договоров с поставщиками.

На выходе: описание того, как компания работает на самом деле, а не по регламенту. По BCG около 70% трудностей при внедрении ИИвнедрение ИИ Внедрение ИИ это путь от идеи до работающего решения: компания выбирает процесс, подключает к нему искусственный интеллект, учит людей и измеряет результат в деньгах. Подробнее в словаре связаны с людьми и процессами, 20% с технологией и только 10% с алгоритмами, поэтому начинаем с людей и процессов.

Делаем: собираем список процессов, где компания теряет время и деньги, и оцениваем каждый в рублях: часы сотрудников, зарплата с налогами, ошибки и переделки.

От компании: численность и фонд оплаты по отделам, хотя бы примерные объемы работы: заявки, звонки, документы, сверки.

На выходе: таблица потерь по отделам, отсортированная по сумме. Видно, где ИИ может вернуть деньги, а где выигрыш слишком мал, чтобы им заниматься.

Процессы с малыми потерями в карту не попадают, даже если для них есть модное решение. Так бюджет не расходится на мелочи.

Делаем: для каждого процесса проверяем рынок: готовые сервисы, ИИ-агенты, локальные моделилокальная модель Локальная модель это нейросеть, которая работает на вашем компьютере или сервере, а не в облаке поставщика, поэтому данные никуда не уходят. Подробнее в словаре. Разработку предлагаем только там, где готового нет.

От компании: требования, которые нельзя нарушить: какие сведения нельзя отдавать наружу, с какими системами решение должно работать, кто им будет пользоваться.

На выходе: по каждому процессу несколько вариантов с ценой и отличиями. Так выбирает и крупный бизнес: по опросу Яндекса и «Яков и Партнеры» среди 150 технических директоров, 78% используют готовые ИИ-решения внешних партнеров, 71% донастраивают готовые модели вместо полного цикла обучения.

Делаем: считаем экономию, рост, вложения и срок окупаемости по каждому решению. Зарплату берем с налогами, сопровождение вычитаем, долю работы для ИИ оцениваем по процессу, а не по должности.

От компании: подтверждение цифр из карты потерь и цель, по которой вы будете судить о результате: время ответа клиенту, число обработанных заявок, расходы отдела.

На выходе: эффект в рублях по каждому решению и метрика, которую можно записать в договор и проверить после запуска.

Делаем: решаем, что можно отдать ИИ, а что нельзя, где хранить данные по 152-ФЗ и как не зависеть от одного поставщика. Отдельно проверяем, что будет при ошибке ИИ и кто ее заметит.

От компании: юрист или ответственный за безопасность, перечень систем, где лежат персональные данные клиентов, и действующие договоры с поставщиками.

На выходе: список рисков по каждому решению и правило для каждого: разрешено, запрещено или разрешено с условием.

Делаем: собираем порядок внедрения и бюджет, назначаем ответственного за каждое решение и решаем, кого из сотрудников и чему учить.

От компании: решение первого лица о том, кто войдет в ИИ-департамент: владельцы процессов, ИТ-отдел, юрист и тот, кто отвечает за обучение.

На выходе: карта ИИ-решенийкарта ИИ-решений Карта ИИ-решений это документ, который показывает по каждому процессу компании, какое решение на основе ИИ подходит, сколько оно стоит и какой эффект даст в рублях. Подробнее в словаре с расчетом в рублях, план внедрения по шагам и ответ, нужен ли вам ИИ-департаментИИ-департамент ИИ-департамент это люди и правила внутри компании, которые отвечают за искусственный интеллект: кто выбирает решения, кто следит за данными и рисками, кто считает эффект. Подробнее в словаре и какой.

Если ИИ-департамента в компании нет, в плане указано, с кого он начинается. В малом бизнесе это один ответственный и ИИ-директорИИ-директор ИИ-директор это руководитель, который отвечает за искусственный интеллект во всей компании: выбирает, что внедрять, контролирует подрядчиков, бюджет и риски. Подробнее в словаре на несколько часов в неделю.

Вся карта занимает 7 недель. Первая неделя уходит на подготовку: договор и техническое задание, датарум, запрос данных и звонки с руководством. Работу начинаем после подписания договора.

Дальше шесть недель работы. Три недели идет ИИ Due DiligenceИИ Due Diligence ИИ Due Diligence это комплексная проверка компании перед решениями об искусственном интеллекте: процессов, данных, систем, людей и юридических ограничений. Подробнее в словаре всех ключевых отделов, затем неделя на расчет эффекта, неделя на цифровое моделирование и неделя на консультацию и защиту результатов перед правлением.

Шаги 1-7 выше ложатся на эти этапы: разбор и потери на Due Diligence, подбор решений и эффект на расчет, риски на моделирование, план и ответственные на консультацию.