ИИ распознает документы, составляет ответы и красиво работает на демонстрации. Но это еще не означает, что систему нужно внедрять. Успешный пилот подтверждает техническую возможность, а не экономическую целесообразность проекта.
На пилоте обычно показывают лучшие примеры. В промышленной эксплуатации появляются исключения, интеграции, ручные проверки и расходы на поддержку.
В результате модель может работать хорошо, а весь процесс — оставаться невыгодным.
Что нужно посчитать до внедрения
Долю операций без участия человека
Если сотрудник должен проверять и исправлять почти каждый результат, автоматизация может не давать реальной экономии.
Полную стоимость процесса
Кроме обращения к модели, придется оплачивать интеграции, серверы, мониторинг, тестирование и разбор ошибок.
Последствия неправильного ответа
Ошибка в черновике письма и ошибка в платеже создают совершенно разные риски. Чем выше цена ошибки, тем дороже контроль.
У пилота может быть три результата
После проверки компания может:
Запустить решение в эксплуатацию.
Изменить процесс или гипотезу и повторить тест.
Закрыть проект, потому что его стоимость и риски превышают пользу.
Третий вариант тоже является нормальным результатом. Несколько недель, потраченных на проверку гипотезы, обходятся дешевле, чем месяцы разработки системы, которую сотрудники не смогут использовать без постоянных исправлений.
Зрелость компании определяется не количеством запущенных ИИ-пилотов, а способностью вовремя остановить тот, который не стоит внедрять.
Подробный разбор причин, по которым ИИ-пилоты не доходят до промышленной эксплуатации в телеграм канале.
Как вы считаете, что сложнее для руководителя: закрыть невыгодный пилот или продолжать его, чтобы не признавать уже понесенные расходы?
Роман Ткачев — эксперт по автоматизации корпоративных процессов и практическому применению ИИ в работе корпоративных служб.
Начать дискуссию