Недавно к нам обратился клиент с распространённой проблемой:
"Мы вложили $50K в проект с ИИ, но он не сработал."
- Сроки были нарушены.
- Бюджет исчерпан.
- Руководство осталось недовольно.
Когда мы разобрали проект детально, причина стала очевидной:
Не ИИ оказался неэффективным — подвело планирование.
Многие компании ожидают, что ИИ решит их задачи «сам по себе».
Существует мнение, что достаточно загрузить данные, применить алгоритмы — и всё заработает.
На деле же ИИ — это инструмент, который требует ясных инструкций и чётко выстроенного процесса.
Почему ИИ — это не магия?
ИИ можно сравнить с очень продуктивным сотрудником на джуниор-позиции. Этот сотрудник:
- Работает круглосуточно.
- Берёт на себя рутинные задачи.
- Обрабатывает огромные объёмы данных.
Но, как и любой джуниор, он не способен принимать решения самостоятельно.
Чтобы ИИ был полезен, ему нужно:
1️⃣ Чёткое задание — что нужно сделать?
2️⃣ Структурированный процесс — какие шаги нужно выполнить для решения задачи?
Если эти этапы пропущены, есть риск потратить бюджет, не получив ощутимого результата.
Два ключевых вопроса перед запуском проекта
Прежде чем начинать проект с ИИ, мы задаём клиентам два важных вопроса:
1. Как выглядит идеальный процесс?
Опишите, что вы хотите автоматизировать, без технических терминов. Например:
- Пользователь загружает фото, и система мгновенно распознаёт его.
- Письмо приходит и сразу автоматически направляется в нужную команду.
2. Как процесс работает сейчас?
Этот вопрос помогает выявить проблемные места:
- Что замедляет процесс?
- Где чаще всего возникают ошибки?
- Какие задачи занимают слишком много времени?
Эти вопросы помогают объективно оценить текущие процессы и понять, какие из них действительно стоит автоматизировать.
Почему проекты иногда не приносят результата?
На практике мы часто сталкиваемся с такими ситуациями:
1️⃣ Процесс не готов для ИИ.
Некоторые задачи можно решить проще и дешевле с помощью стандартных скриптов или инструментов.
2️⃣ Ключевые проблемы не выявлены.
Иногда самые большие затруднения остаются незамеченными. Например, ручная передача задач между командами может занимать больше времени, чем сама обработка данных.
3️⃣ Попытка автоматизировать слишком многое.
Вместо того чтобы сфокусироваться на одном важном процессе, компании пытаются внедрить сложные «сквозные» решения, которые требуют больше ресурсов и времени.
Как мы решили проблему клиента?
После анализа мы переработали проект, потратив всего $10K. Это позволило:
- Автоматизировать один ключевой этап, который экономил 15 часов работы в неделю.
- Сократить количество ошибок на 60%.
- Упростить процесс и сделать его более управляемым.
Что важно помнить при запуске проектов с ИИ?
Перед стартом важно:
- Разобраться в текущем процессе.
- Определить основные проблемы.
- Трезво оценить, что ИИ может — и чего он сделать не сможет.
В некоторых случаях лучшее решение — это не ИИ, а чёткое планирование и улучшение процессов. И только после этого можно подумать о технологиях.
