Внедрение ИИ в процессы компании требует основательной подготовки, включая написание ТЗ, выбор модели и подбор качественных данных. Это позволит избежать провала пилотного запуска и потери бюджета. В статье мы рассмотрим последовательность шагов, которая снизит риски и поможет получить измеримый результат по итогу интеграции.
Почему внедрение ИИ иногда не даёт результата
Многие компании принимают решение о внедрении ИИ в погоне за трендами без четкого понимания, какой конкретный результат они ждут от применения технологии. Это критическая ошибка, так как для автоматизации должен быть выбран конкретный рутинный процесс. Во избежание потери качества услуги он не должен быть излишне сложен. Кроме этого, чтобы внедрить ИИ в компанию, необходимы масштабные данные для обучения и тренировки нейросетевой модели. Каждая из этих ошибок исправляется ещё на этапе подготовки, если учесть следующую последовательность шагов.
Шаг 1. Определить процесс для автоматизации
Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ начинается с выбора правильного участка бизнеса. Процесс подходит для автоматизации, если он повторяемый, объёмный, работает по чётким правилам и даёт измеримый результат. В качестве примера можно привести обработку заявок, классификацию обращений в контактных центрах или составление типовых документов. Если в ходе какого-либо бизнес-процесса требуется экспертное суждение человека, то для автоматизации он не подходит. Например, в сложных юридических процедурах квалифицированный специалист остаётся незаменимым.
Шаг 2. Проверить данные
При подготовке к обучению модели компания должна подготовить файлы с историей обращений, размеченными примерами и таблицы с решениями. Минимальный объём контента для такой задачи, например, как классификация текста, составляет около 500 примеров. При этом все данные должны быть чётко структурированы без дублирования и пробелов.
Шаг 3. Выбрать решение
При выборе схемы внедрения нейросети для бизнеса необходимо руководствоваться масштабом и спецификой поставленной задачи. Готовый ИИ-ассистент для бизнеса подходит для большинства операций, например, распознавания устной речи, ведения чатов с пользователями, аналитики. Подобного ассистента можно создать на диалоговой платформе DialogOS от компании «Наносемантика». Эта система для создания текстовых и голосовых ассистентов обрабатывает 5,5 млн чатов ежемесячно, предлагая своим пользователям инструменты аналитики, такие как разметка реплик, карта диалогов, фильтры по параметрам. Такое ИИ-решение для компаний уже используют ВТБ, ЛЭТУАЛЬ и КАПИТАЛ LIFE.
«Мы видим устойчивый спрос на решения, которые позволяют компаниям быстрее внедрять роботизированные системы и снижать стоимость их интеграции», - комментирует Сабина Спирина, генеральный директор «Наносемантики».
Шаг 4. Запустить пилот
Запуск пилотного проекта обычно ограничивается одним отделом и каналом коммуникации. Срок работы составляет 4-8 недель для получения достаточного количества данных и принятия решения о целесообразности масштабирования. Качество работы проверяется по таким метрикам, как время обработки, процент ошибок и общая стоимость.
Шаг 5. Оценить результат и масштабировать
После завершения работы пилота необходимо сравнить значения метрик с теми, что были до запуска, а также собрать обратную связь от сотрудников компании. Если результат устраивает, то работу вашего ИИ для бизнеса имеет смысл тиражировать на другие процессы. В случае провала или серьёзной неудачи следует разобрать причину, которая может быть сокрыта в качестве данных, ошибках интеграции или неправильно сформулированной задаче. Важно не приступать к масштабированию до решения ключевых проблем во избежание их разрастания.
Какие процессы автоматизируют чаще всего
Автоматизация отдела продаж с помощью ИИ является наиболее распространённым типом интеграции нейросетей в бизнес компании. Основные решаемые задачи – это классификация входящих заявок и напоминание о брошенных корзинах. Также для малого бизнеса имеет смысл внедрение ИИ в службу поддержки. Такие алгоритмы отвечают на типовые вопросы в чатах и маршрутизируют обращения. Кроме этого, нейросети используют во многих других сферах работы компаний. HR-специалисты применяют ИИ для первичного скрининга резюме и назначения собеседований, бухгалтеры – для проверки комплектности документов и сверки данных, а маркетинг – для сегментации баз данных и персонализации пользовательских рассылок.
Заключение
Компании, которые начинают внедрение ИИ с конкретной задачи и небольшого пилота, получают результат быстрее, без размытия ответственности и больших рисков технических ошибок. Оценить, какие процессы можно автоматизировать в вашей компании, могут помочь специалисты «Наносемантики».
