AI-аудит и карта пилота
AI-аудит нужен, когда хочется внедрить искусственный интеллект, но непонятно, с какого процесса начать. Мы смотрим повторяемость операций, качество данных, ограничения безопасности и риски ошибки, а затем собираем карту пилота: что проверяем, какие данные нужны, какие метрики фиксируем и где лучше сразу сказать «не подходит для AI».
Подробно об услуге
Описываем не абстрактную AI-разработку, а проверяемый контур: задача, данные, ограничения, метрики и следующий шаг после пилота.
Когда услуга особенно полезна
Подходит, если в процессе уже есть повторяемая боль: есть интерес к AI, но нет ясного первого сценария; команда спорит, где эффект будет измеримым; данные разбросаны по CRM, таблицам, документам и чатам. На старте мы не обещаем универсальную автоматизацию, а выбираем участок, где можно проверить качество на реальных данных.
Что разбираем на пилоте
Смотрим входные данные, ограничения доступа и рабочие правила. Внутри пилота фокусируемся на направлениях: Карта процессов, Оценка данных, Матрица рисков, Бэклог пилотов. Отдельно фиксируем спорные случаи, где нужен человек, ручная проверка или более строгий порог уверенности.
Что остаётся после проверки
На выходе остаётся не презентация, а рабочий контур: карта AI-сценариев с приоритетами, описание входных данных и ограничений, архитектура первого пилота, метрики, по которым принимать решение о внедрении. По результату понятно, какие данные стоит улучшить, какие интеграции подключать и можно ли масштабировать решение дальше.
Как мы внедряем AI-аудит
Процесс устроен как проверяемый пилот: сначала данные и ограничения, затем прототип, контроль качества и решение о внедрении.
1. Аудит и входные данные+
Созвон и сбор контекста по процессу, системам и ограничениям.
2. Архитектура пилота+
Быстрая инвентаризация данных: что уже есть, что надо выгрузить, что нельзя использовать.
3. Сборка прототипа+
Выбор 2-3 сценариев и оценка каждого по ценности, сложности и рискам.
4. Интеграция в процесс+
Формирование плана пилота: результат, метрики, сроки, команда и следующий шаг.
Данные на вход
Результат пилота
Контроль
FAQ по услуге
Что будет, если задача не подходит для AI?+
Скажем прямо и покажем почему: нет повторяемости, мало данных, слишком высокий риск ошибки или проще решить процессом/интеграцией.
Нужно ли готовить данные заранее?+
Не обязательно. Для аудита достаточно описать процесс и показать примеры данных. Мы отдельно отметим, что нужно подготовить для пилота.
Это заменяет техническое задание?+
Нет, но даёт основу для ТЗ: цели, данные, архитектуру, метрики и границы первого пилота.