Как выбрать AI-решение для своей компании
И не потратить бюджет впустую
Почему важно выбрать правильно
ИИ-решения обещают автоматизацию, рост эффективности и снижение издержек. Но на практике многие компании сталкиваются с проблемами: решения не интегрируются, не масштабируются или не решают реальные бизнес-задачи. Причина — неправильный выбор подхода и инструмента.
Прежде чем внедрять ИИ, важно понять: нужна ли вам универсальная платформа или кастомная разработка под задачи бизнеса? В этой статье разберем, как подойти к выбору осознанно и приведем кейс внедрения от INITE Solutions.
1. Определите бизнес-цель
Не начинайте с технологии — начните с задачи. Что именно вы хотите улучшить или автоматизировать с помощью ИИ:
- Ускорить обработку заявок?
- Сократить ручной труд в бухгалтерии?
- Персонализировать маркетинг?
- Повысить точность прогнозов?
ИИ — не волшебная палочка, а инструмент. Он эффективен только в контексте конкретной цели.
2. Проведите аудит данных
ИИ "питается" данными. Прежде чем выбирать решение, нужно понять:
- Какие данные у вас уже есть?
- В каком они качестве?
- Как они хранятся?
- Достаточно ли их для обучения модели?
Без аудита и подготовки данных внедрение ИИ рискует провалиться на старте.
3. Сравните типы решений
Существует три основных подхода:
4. Проверьте совместимость с ИТ-инфраструктурой
ИИ должен интегрироваться в существующие процессы: ERP, CRM, базы данных, BI-системы. Несовместимость — частая причина провалов.
5. Учитывайте команду
Если у вас нет in-house data scientists, возможно, стоит искать подрядчика с экспертизой. Но даже в этом случае внутренней команде нужно понимать принципы работы ИИ — как минимум, чтобы правильно ставить задачи.
Кейс: как INITE Solutions внедрила кастомное ИИ-решение в логистическую компанию
К нам обратилась логистическая компания, ежедневно обрабатывающая тысячи заказов вручную. Бизнес-цель — автоматизировать сортировку и обработку заявок, сократив время обработки с 40 минут до 5.
Мы начали с аудита текущих процессов и данных. Выяснилось, что заявки поступают в разных форматах — Excel, e-mail, PDF. Необходимо было создать решение, способное "читать" и структурировать эти данные.
Что мы сделали:
- Построили пайплайн с извлечением данных на базе GPT + OCR.
- Обучили модель на внутренних шаблонах заказов.
- Интегрировали ИИ в CRM клиента.
- Настроили проверку, фильтрацию и приоритезацию заявок.
Результат: снижение ручного труда на 85%, повышение скорости обработки до 8 раз.
Вывод
ИИ — мощный инструмент, но только если вы понимаете, как его применять. Не все компании готовы к кастомной разработке — и это нормально. Но если вы хотите, чтобы ИИ работал не просто "для галочки", важно выбрать путь, который соответствует вашему бизнесу.
Если вы не уверены, с чего начать — команда INITE Solutions может провести аудит, предложить подходящие инструменты и разработать решение, которое будет приносить реальную пользу. Мы не просто внедряем ИИ, мы решаем бизнес-задачи.