Внедрение ИИ в бизнес-процессы: почему начинать надо не с ИИ

«Нам нужно внедрить ИИ» — это заказ технологии. Проблема такого заказа не в том, что он амбициозный, а в том, что у него нет условия выполнения: непонятно, в какой момент работа считается сделанной.

Проверить это можно одним вопросом: что изменится в понедельник? Если ответ звучит как «у нас будет ИИ» — задачи пока нет. Если «Марина не будет три часа перебивать заявки из почты в таблицу» — задача есть, и она вообще-то не про ИИ, а про заявки.

Ниже — как перевести первое во второе, где модель действительно выигрывает, а где проигрывает обычному коду, и почему «агент» чаще всего не нужен.

Почему формулировка мешает

«Внедрение» предполагает, что есть отдельная вещь, которую вносят в компанию снаружи и после этого она работает. С учётной системой это более-менее так. С моделью — нет: она не работает сама по себе вообще, она обрабатывает конкретный вход и отдаёт конкретный выход внутри конкретной операции.

Поэтому вопрос «как внедрить ИИ» не имеет ответа, а вопрос «чем заменить перебивание заявок из почты» имеет, причём иногда ответ — не моделью, а десятью строками кода.

Практическое следствие: бюджет, выделенный на «внедрение ИИ», почти всегда тратится на демонстрацию, а не на работу. Демонстрация получается быстро и выглядит убедительно, а через месяц выясняется, что ей никто не пользуется — потому что она решала не ту операцию, которая болела.

Три вопроса, которые ставят задачу на место

Не про технологию, про работу:

Какая именно операция? Не «документооборот», а «менеджер открывает письмо, находит в нём номер заказа и вписывает в таблицу». Одна операция, с началом и концом.
Кто её делает сейчас и сколько это стоит? Человек, количество раз в неделю, минут за раз. Это и есть верхняя граница разумного бюджета: если операция съедает четыре часа в месяц, автоматизация за триста тысяч не окупится никогда.
Как вы поймёте, что стало лучше? До начала работы. «Быстрее» не считается, «те же заявки обрабатываются без Марины» — считается.

Если на все три есть ответы, дальше уже неважно, будет там модель или нет: у вас есть задача, которую можно оценить и проверить.

Где модель действительно выигрывает

Три класса задач. Общее у них — на входе текст, у которого нет структуры, а на выходе нужна структура или черновик.

Разбор неструктурированного текста. Договоры, переписки, протоколы, отчёты в свободной форме. Там, где правилами не обойтись, потому что каждый документ написан по-своему. BizOS устроен ровно так: пачка файлов на входе, на выходе карта — кто участвует, что решено, что чему противоречит и чего не хватает. Ценность не в том, что модель «читает», а в том, что противоречие между двумя документами становится видимым, а человек его пропускает.

Первый разговор. Уточняющие вопросы, отсев нецелевого, сведение сказанного в карточку. Бот-квалификатор берёт на себя первый контакт: выясняет задачу, бюджет и срочность, отдаёт готовое резюме. Важная деталь его устройства — резюме собирается моделью, но предусмотрен запасной вариант без неё: если модель недоступна, бот всё равно принимает заявку. Так и надо строить: модель улучшает результат, а не является условием работы.

Производство черновиков. Тексты, сценарии, презентации, варианты формулировок — то, где первая версия долгая, а правка быстрая. Marketing OS собран под это, и в нём зашито жёсткое правило: ничего не публикуется без подтверждения человеком. Выигрыш здесь не в качестве, а в том, что чистый лист заменяется на редактуру.

Где модель проигрывает обычному коду

Признак простой: если у задачи есть однозначный правильный ответ, модель не нужна. Поиск по базе, сортировка, проверка формата, расчёт по формуле, выборка по условию — всё это код делает точнее, дешевле, мгновенно и одинаково каждый раз. Модель здесь добавит стоимость, задержку и ненулевую вероятность ошибиться там, где ошибиться было нельзя.

Отсюда практическое правило: сначала посмотрите, не решается ли операция правилами. Довольно часто «нам нужен ИИ» на разборе оказывается запросом на нормальный поиск или на выгрузку, которой никто не сделал.

Второй случай, где модель не нужна, — когда цена ошибки высокая, а проверять результат некому. Модель ошибается не как программа: она не падает, она уверенно выдаёт правдоподобное. Если в процессе нет человека, который заметит, — это не автоматизация, а перенос риска.

Про агентов, раз о них спрашивают

Агент — это не более умная модель, а цикл: модель получает задачу, выбирает инструмент, смотрит на результат, решает, что делать дальше, и так пока не закончит. Полезен он там, где шагов много и заранее неизвестно, какие именно понадобятся.

Здесь стоит быть честным: большинство задач, под которые просят агента, решаются одной функцией. Если последовательность шагов известна заранее — это не агент, это скрипт, и делать из него агента значит добавить непредсказуемость туда, где её не было. Агент оправдан, когда ветвлений действительно много и перебрать их руками дороже, чем дать модели право выбирать.

И отдельно: агент, у которого есть право что-то менять — писать в базу, отправлять письма, тратить деньги, — требует границ и журнала действий раньше, чем требует ума. Это не осторожность, это порядок работ.

С чего начать на самом деле

Возьмите одну неделю и запишите, на что уходит время у людей, которые делают повторяющуюся работу. Не по памяти — по факту. Дальше выберите операцию, которая одновременно: повторяется не реже раза в неделю, делается по тексту, а не по цифрам, и имеет проверяемый результат.

Это и будет первый кандидат. Не потому, что он самый важный, а потому, что на нём дешевле всего выяснить, работает ли подход у вас вообще. Если первая операция окупилась — появляется основание для второй, и разговор про «внедрение» становится разговором про список операций.

Обратный порядок — сначала платформа, потом поиск задач под неё — стоит дорого и заканчивается предсказуемо.

Я обычно смотрю на то, что уже есть: документы, переписки, регламенты, выгрузки — и говорю, где одна работа делается дважды, что имеет смысл автоматизировать, а что не имеет. Бывает, что не имеет ничего, и это тоже нормальный результат. Первые полчаса — бесплатно и голосом.