Внедрение AI-решений

Разбираем повторяющиеся задачи, объём ручной работы и цену ошибки. Если правило можно надёжно описать алгоритмом, предлагаем обычную автоматизацию. Для AI выбираем сценарий с проверяемым качеством и понятной стоимостью обработки.

Рабочую проверку одного сценария, результаты на согласованном наборе примеров и расчёт расходов. Сравниваем с исходным процессом и фиксируем ограничения. По этим данным принимаем решение о внедрении, доработке или отказе от гипотезы.

Используем проверенные источники, ограничиваем допустимые действия и проверяем ответы на типовых и сложных запросах. Где нужно, показываем основания ответа и передаём вопрос человеку. Критичные решения не оставляем без предусмотренного контроля.

Сначала определяем состав данных, права сотрудников и разрешённое место обработки. Сравниваем варианты размещения и условия провайдеров. Документы подключаем только после согласования доступа, хранения и удаления; секреты не отправляем в модель по умолчанию.

Считаем стоимость типовых запросов и ожидаемого объёма, устанавливаем лимиты и наблюдаем за использованием. Для простых задач подбираем экономичный маршрут обработки. Изменения качества проверяем отдельно, чтобы снижение цены не ухудшало результат незаметно.

Предусматриваем таймауты, понятный отказ, повторную попытку или передачу сотруднику. При обновлении модели повторяем проверки на сохранённом наборе задач. Правила резервного режима и сопровождения фиксируем в проекте.

От согласованного состава функций, интеграций, исходного состояния и требований к качеству. Сначала оцениваем основные сценарии и риски, затем выдаём смету по этапам. Новые задачи оцениваем отдельно до начала работ.