ИИ-аудит и оценка готовности к внедрению ИИ
Разбираем ваши данные и процессы, чтобы показать, где ИИ окупится, а где нет — с расчётом ROI, оценкой рисков и дорожной картой.
Знакомые ситуации
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 1С, CRM и файлах, но пригодны ли они для ML — вопрос открытый.
Что вы получаете
Что меняется в 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.
Как мы внедряем
Доводим ИИ до эксплуатации
Пять этапов с критериями успеха на каждом. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение.
- 01
Диагностика
3–5 дней
Разбираем процесс, оцениваем данные, проектируем архитектуру. На выходе — план и оценка.
- 02
Прототип
до 2 недель
Прототип на ваших данных: проверяем гипотезу измерениями до вложений в разработку.
- 03
Пилот
3–6 недель
Расширяем сценарии, тестируем, доводим до нужного качества на реальных пользователях.
- 04
Внедрение
4–12 недель
Интеграции с вашими системами, обучение команды, контроль качества.
- 05
Поддержка
12+ мес
MLOps, мониторинг, дообучение и обновление моделей.
Как это устроено
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
Аудит данных
Инвентаризация источников — 1С, 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.
FAQ
Частые вопросы
Зачем аудит, если можно сразу заказать внедрение?
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.
Не будете ли продавать нам ИИ там, где он не нужен?
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.
Нужен ли доступ к нашим системам и данным?
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.
Сколько стоит аудит и что на выходе?
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. ₽.
Другие услуги
Смотрите также
Проверим эффект за 14 дней
Оставьте заявку — пришлём план пилота и расчёт ROI по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.