Почти каждый разговор о внедрении ИИ начинается с вопроса «какую модель брать». Это самый безопасный вопрос: на него есть красивый ответ, его не стыдно принести на правление. Проблема в том, что выбор модели — последнее решение в проекте, а не первое. Сначала нужно понять, какую работу человек перестанет делать руками и как вы это заметите в цифрах.

Начинайте с процессов, а не с технологий

Возьмите три-четыре процесса, на которые уходит больше всего человеко-часов, и разложите каждый на шаги. Ищите шаги, где сотрудник переносит данные из одной системы в другую, перечитывает документ, чтобы найти один абзац, или принимает решение по понятному правилу. Это и есть кандидаты на автоматизацию: у них есть вход, выход и критерий правильности.

Шаги, где человек договаривается, берёт на себя ответственность или работает с исключениями, оставьте людям. Попытка автоматизировать именно их — самая частая причина, по которой пилот выглядит эффектно на демо и умирает через месяц после запуска.

Как выбрать первую гипотезу

После недели аудита обычно набирается 5–8 мест, где ИИ даёт эффект. Брать все сразу нельзя — команда размажется. Я оцениваю каждую гипотезу по четырём признакам:

  • Частота. Задача повторяется каждый день, а не раз в квартал.
  • Данные. Материал для работы уже существует в электронном виде и доступен без полугодового согласования.
  • Проверяемость. Есть способ отличить хороший ответ от плохого, желательно силами одного эксперта за пару минут.
  • Цена ошибки. Если система ошибётся, это заметят и исправят до того, как решение уйдёт клиенту или в отчётность.

Первая задача должна набрать высокие баллы по всем четырём. Не самая ценная — самая проверяемая. Ценность вы возьмёте на второй и третьей итерации, когда у команды появится доверие к результату.

Пилот: две-четыре недели и честные метрики

Пилот делается на ваших данных, а не на демо-наборе. До старта договоритесь о трёх числах: качество (доля ответов, которые эксперт принимает без правок), стоимость одного запроса и время до результата. Если через месяц метрики не сходятся — гипотеза закрывается. Это не провал, это экономия полугода.

Пилот, который нельзя закрыть, — это не пилот, а обязательство, которое команда будет тянуть годами.

Где проекты обычно ломаются

Первая ловушка — данные. Оказывается, что регламенты лежат в трёх версиях, часть только в PDF-сканах, а актуальную знает один человек. Пока это не разобрано, никакая модель не поможет: она честно ответит по устаревшему документу.

Вторая — отсутствие владельца процесса. Если у решения нет конкретного руководителя, которому оно улучшает его собственные показатели, внедрение остановится на этапе «попробовали, интересно». Владелец нужен с первого дня, а не после успешного демо.

Третья — интеграции. Модель, отвечающая в отдельном окне, проигрывает привычке. Работает то, что встроено в систему, где сотрудник уже проводит день: CRM, почта, мессенджер, учётка.

Что делать на этой неделе

Выберите один процесс, посчитайте, сколько часов в месяц он съедает, и найдите в нём один повторяющийся шаг с проверяемым результатом. Этого достаточно, чтобы начать: остальное станет понятно на данных, а не в презентации.