Ключевые тезисы
- Идите от бизнес-узкого места, а не от модной модели.
- Фиксируйте базовую метрику до запуска эксперимента.
- Оставляйте человеку контроль над высокорискованными решениями.
Найдите сценарий с понятной стоимостью ручного труда
Подходящие задачи: классификация заявок, генерация ответов, извлечение данных из документов, поиск по знаниям и помощь операторам.
Если нельзя посчитать текущие потери по времени, качеству или конверсии, оценить эффект после запуска тоже не получится.
Соберите минимальный контур интеграции
Вместо большой AI-платформы начинайте с одного сценария, логирования запросов, оценки качества и ручного подтверждения результата.
Такой контур позволяет быстро увидеть, где промпт, контекст или модель действительно влияют на KPI.
- логирование входов и выходов
- оценка качества на реальных примерах
- fallback-путь без AI на случай ошибок
Считайте эффект на уровне процесса
Полезно смотреть не только на точность модели, но и на время цикла, SLA ответа, стоимость операции и долю успешно завершённых задач.
Если AI ускоряет сценарий, но создаёт большое количество ручных исправлений, продуктовый эффект может оказаться отрицательным.