ИИ и технологии
Технологическая архитектура компании и сценарии ИИ, встроенные в реальные процессы. Мы начинаем с задачи и стоимости текущего процесса, а модель и инструмент выбираем в конце.
С чем приходят:Сотрудники часами обрабатывают одни и те же тексты и данные, Вам предлагают внедрить ИИ, Обращения обрабатываются медленно из-за ручной сортировки, Данные накоплены
Услуги направления
4 услуги
01ИИ и технологии · 01
Технологическая архитектура и ИИ
Какие технологии где нужны во всей компании и где в этой картине место ИИ. Начинаем с задачи и стоимости процесса, а не с технологии.
Подробнее
02ИИ и технологии · 02
ИИ-консалтинг
Выбор сценариев ИИ по четырём признакам, проверка данных, рисков и контроля, план пилота с критерием остановки.
Подробнее
03ИИ и технологии · 03
Внедрение ИИ-инструментов
Интеграция ИИ в конкретные рабочие процессы: сценарий, роли, пилот на ограниченном участке, обучение и контроль качества.
Подробнее
04ИИ и технологии · 04
ИИ в рабочих процессах
Цепочки задач, где ИИ выполняет повторяемые шаги, а человек проверяет в нужных точках: передача контекста, проверка результата, пилот.
ПодробнееС чем приходят
Узнаёте свою ситуацию?
- Сотрудники часами обрабатывают одни и те же тексты и данные.Ситуация 01ИИ не создаёт данные и не заменяет решение.
- Вам предлагают внедрить ИИ, но непонятно, что изменится в цифрах.Ситуация 02ИИ не создаёт данные и не заменяет решение.
- Обращения обрабатываются медленно из-за ручной сортировки.Ситуация 03ИИ не создаёт данные и не заменяет решение.
- Данные накоплены, но решения по ним не принимаются.Ситуация 04ИИ не создаёт данные и не заменяет решение.
Главная мысль направления
ИИ не создаёт данные и не заменяет решение.
Самодиагностика направления проверяет готовность к ИИ по трём признакам: пригодны ли данные, назван ли процесс, который получит результат, и есть ли число, по которому станет понятно, что сценарий сработал.
- 01Управленческие данные
- 02Воспроизводимость процессов
- 03Технологическая опора
- 04Достоверность учёта
- 05Ответственность
Как мы на это смотрим
ИИ меняет экономику там, где задача повторяется, ошибку дёшево обнаружить, результат можно проверить без эксперта, а данных достаточно. В остальных местах он создаёт новую работу по контролю.
Стоимость этого контроля почти никогда не закладывают в проект. Мы закладываем её сразу.
Когда это направление не поможет
- Мы не применяем ИИ там, где ошибка дорога и её нельзя проверить.
- Мы не автоматизируем через ИИ процесс, который не описан: результат будет тот же, только дороже.
- Мы не считаем пилот успешным без заранее названного критерия остановки.
Вопросы
Как понять, подходит ли задача для ИИ?
Проверить четыре признака: повторяемость, дешёвая и заметная ошибка, проверяемый результат, достаточно данных или контекста. Три из четырёх — можно делать пилот. Два — лучше подождать.
Заменит ли ИИ сотрудников?
В повторяемых задачах он сокращает ручную работу. В задачах с суждением он переносит работу в проверку. Планировать стоит второй вариант, он реалистичнее.
Сколько длится пилот?
Четыре-шесть недель на одной задаче, с базовой линией до старта, критериями успеха и остановки, человеком в процессе и расчётом полной стоимости владения.
Нужен ли свой отдел ИИ?
Не обязательно. Нужен владелец: у данных, у сценария и у качества результата.
Материалы и разборы по теме
ИИ в бизнесе: где он реально меняет экономику
Вопрос не в том, использовать ли ИИ. Вопрос в том, где он меняет числа, а где просто добавляет расходов и красивую презентацию.
Спросите подрядчика, в каких случаях задачу не стоит отдавать модели.
Если ответ «таких нет», перед вами продавец. Первая встреча с нами бесплатна, и этот вопрос мы разберём вместе.