Не каждой задаче нужен AI. Если решение определяется точными правилами, обычная интеграция может быть надёжнее. Модели полезны для работы с неструктурированным текстом, когда результат можно проверить.
Что входит в работу
- Карта процесса, входных данных и ответственных сотрудников.
- Пилот на согласованных примерах с критериями качества.
- Интеграции, журнал выполнения и обработка сбоев.
- Ограничения доступа, бюджет использования и передача спорных случаев человеку.
Как строится работа
- Измеряем объём ручной работы и частые причины ошибок.
- Сравниваем правила, готовые сервисы и AI на примерах задачи.
- Запускаем ограниченный пилот и оцениваем качество вместе с командой.
Как оцениваем стоимость
Считаем отдельно внедрение и регулярные расходы: API, инфраструктуру, поддержку и ручную проверку. Решение об автоматизации принимаем с учётом этих расходов и качества результата, а не только скорости генерации.
Что подготовить к обсуждению
Подготовьте обезличенные примеры входящих задач, описание текущих систем и правила работы с данными. Укажите, кто может подтвердить правильность результата.