Внедрение ИИ в бизнес: что для этого нужно?

ИИ уже не "технология будущего" — он здесь и сейчас. Все компании говорят "давайте что-то сделаем на ИИ", но между этой фразой и реальным повышением эффективности — огромная пропасть.

И дело не в самих технологиях. Чаще — в том, что бизнес не готов выделить то, что действительно нужно для внедрения искусственного интеллекта. И это не всегда про деньги: скорее — про время, внимание и готовность разбираться.

Что требуется для успешного ИИ-проекта? Разбираю на живых примерах.

Материал написан Нателлой Нураливой, разработчиком, помогающим бизнесу внедрять ИИ в бизнес-процессы. Обо мне: natella.me

Чтобы что-то автоматизировать, нужно это "что-то" знать хорошо. Цель оптимизации — улучшить процессы, которые уже работают.Не на уровне "мы принимаем заказы" — а детальное описание: кто что делает, в какой момент, с какими данными, где узкие места, где частые ошибки. Важно понимать человеческий фактор и задачи, которые люди выполняют сейчас.

Пример: Компания хочет автоматизировать обработку заявок и улучшить обслуживание клиентов.

Нужно понимать:

Без этого можно получить дорогое решение, которое "забетонирует" неправильную логику. Вместо ускорения — головная боль.

Искусственный интеллект не заменит весь процесс — и не должен. Важно найти те кусочки, где он даст реальный эффект и конкурентные преимущества. Если выбрать неподходящий участок — ИИ будет работать "в холостую", а бизнес не почувствует качественных изменений.

Цели оптимизации бизнес-процессов должны быть четкими: что именно мы хотим улучшить в системах управления?

Сделаю отдельный материал о самых частых сценариях применения ИИ в бизнесе. Подписывайтесь, чтобы не пропустить 👀

ИИ ошибается. И чтобы его проверять, нужно четко понимать как.

Для детектирования ошибок нужны реальные данные: подготовленные списки вопросов, эталонные ответы, примеры правильных и неправильных результатов.

Пример из практики: Делала бота, который автоматически считает чек по прайс-листу компании в реальном времени. Пять раз переделывала архитектуру, чтобы бот не ошибался. А ошибки детектились через подготовленный список вопросов и оценку результатов. Без списка было бы невозможно оценить качество, масштаб ошибок и из-за чего конкретно они появляются (спойлер: не всегда из-за ИИ, иногда из-за корявенького промпта).

Без системы проверки придется узнавать об ошибках от клиентов — а этого мы не хотим.

Эксперименты означают две вещи. Первое - придется поитерировать. Второе - выстрелит, вероятно, не сразу.

Разработка ИИ — ну очень итеративный процесс. Первая версия почти никогда не бывает "идеальной". Необходимо экспериментировать с разным подходом к управлению и оптимизации.

Пример 1: Простое улучшение промпта может кратно улучшить результат. Добавил в промпт "подумай пошагово" — точность выросла с 60% до 85%. С новыми кейсами применения нужны новые доработки промпта.

Пример 2: Компания запускает три ИИ-проекта: автоматизацию отчётов, чат-бота для клиентов и инструмент для анализа продаж. Первые два не оправдывают ожиданий, но третий даёт +15% к выручке — и окупает всё.

Главная скрытая статья расходов — время экспертов компании-заказчика. Именно человеческий фактор часто становится узким местом в проектах по внедрению ИИ.

Они нужны для описания процессов, подготовки данных, тестирования, фидбэка. Часто случается, что у бизнеса "деньги есть, времени нет" — и проект останавливается.

Личный опыт: Как разработчик с продуктовым и исследовательским бекграундом, иногда беру дополнительную нагрузку на продуктовую работу. Додумываю продукт с заказчиком, предлагаю решения извне, из опыта или из анализа рынка и ситуации. Но такое работает только в тех сферах, где у меня есть доменная экспертиза.

В специализированных сервисах нужно быть готовым к выделению собственного ресурса на тестирование и улучшение. ИИ не внедряется сам.

Внедрение ИИ в бизнес — это не просто "подключить модель".

Это:

Когда всё это есть — искусственный интеллект начинает работать на повышение эффективности вашего бизнеса. А не просто радовать глаз в маркетинговых материалах. Так и работает оптимизация бизнес-процессов с ИИ.

В своем телеграм-канале пишу про no-code, ИИ и другие технологии, которые делают нашу жизнь проще :)