ИИ-аудит и оценка готовностик внедрению ИИ
Разбираем ваши данные и процессы, чтобы показать, где ИИ окупится, а где нет — с расчётом ROI, оценкой рисков и дорожной картой.
Когда это нужно
Руководство требует «внедрить ИИ», но с чего начать и где будет отдача — непонятно.
Один вендор продаёт «ИИ-платформу», другой — чат-бота; где польза, а где маркетинг — не отличить.
Есть бюджет на пилот, но нет уверенности, что выбранный сценарий окупится.
Данные копятся в CRM, ERP и файлах, но пригодны ли они для ML — вопрос открытый.
Что меняетсяв вашей работе
Карта сценариев
Список задач, где ИИ применим у вас, с приоритетом по эффекту и сложности — от быстрых пилотов до крупных проектов.
Оценка ROI
По каждому сценарию — выгода, затраты на внедрение и срок окупаемости в рублях и месяцах, а не общими словами.
Честный вердикт
Где ИИ окупится, а где хватит скрипта или интеграции — скажем прямо, даже если ответ «ИИ не нужен».
Дорожная карта
Этапы внедрения, требования к данным и инфраструктуре, критерии успеха пилота и точки принятия решений.
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
- Аудит данных
- Инвентаризация источников — CRM, ERP, БД, файлы: объём, качество, доступность и пригодность данных для ML и LLM.
- Разбор процессов
- Картируем процессы с вашими экспертами и собираем задачи-кандидаты, оценивая объём, повторяемость и цену ошибки.
- Подход и модели
- Под каждый сценарий — подход (LLM, RAG, CV или классический ML) и класс моделей: открытые, облачные или отечественные (GigaChat, YandexGPT).
- ROI, риски, план
- Считаем окупаемость и риски (152-ФЗ, on-prem, зрелость моделей), строим матрицу приоритетов и дорожную карту внедрения.
Частые вопросы.Короткие ответы.
Чтобы не потратить бюджет на сценарий, который не окупится. Аудит за 2–4 недели показывает, что внедрять первым и с каким эффектом; если всё и так очевидно — скажем прямо и сразу перейдём к пилоту.
Нет. Мы зарабатываем на работающих внедрениях, а не на пилотах-пустышках. Если задача дешевле решается обычной автоматизацией, интеграцией или скриптом — так и напишем в отчёте.
Для аудита хватает интервью, описаний систем и обезличенных примеров. Глубокий доступ — по NDA и только к необходимому; работаем в вашем контуре, данные не покидают периметр, 152-ФЗ соблюдаем.
Диагностика — 2–4 недели за фиксированную стоимость, кратно ниже бюджета внедрения. На выходе — отчёт: карта сценариев с приоритетами, расчёт ROI и рисков, дорожная карта. Пилоты по итогам — от 600 тыс. ₽.
Смотрите также
Посчитаем, что это даст у вас
Опишите процесс — вернёмся с планом прототипа, сроком и вилкой по направлению «ИИ-аудит и стратегия». Если задача решается проще, скажем и об этом.