Запросить демо
Как внедрить искусственный интеллект
в бизнес
Гайд для системного внедрения ИИ: от подготовки процессов и данных до пилота, масштабирования, управления рисками и безопасной работы с корпоративными документами
Читать
Скачать
ВВЕДЕНИЕ
ИИ приносит бизнесу реальную пользу только тогда, когда становится не отдельным экспериментом, а безопасным и управляемым инструментом
Успешное внедрение ИИ начинается не с выбора нейросети, а с подготовки процессов, данных, ИТ-инфраструктуры и правил безопасности. Особенно важна эта подготовка для компаний, где большая часть информации хранится в документах: договорах, регламентах, сканах, архивах, технической, бухгалтерской и кадровой документации. В таких случаях ИИ должен не просто отвечать на вопросы, а помогать находить, распознавать, анализировать и безопасно использовать корпоративные знания
ЧАСТЬ I
Распространенные ошибки внедрения ИИ в бизнес
Ваши данные не готовы к использованию
Главный барьер для ИИ — не отсутствие модели, а плохое качество данных. Документы могут храниться в разных системах, существовать в виде сканов, иметь дубли, устаревшие версии или неполные метаданные

Пытаетесь внедрить ИИ как отдельный инструмент
Многие компании пытаются подключить ИИ как отдельный сервис и ждут быстрого эффекта. Но ИИ работает только тогда, когда встроен в конкретный бизнес-процесс

У вас нет конкретной цели
ИИ-проекты часто запускают «потому что надо внедрять ИИ». Цель должна быть измеримой: сократить время поиска документов, ускорить проверку договоров, уменьшить ручную обработку сканов и т.д.
Почему возникают такие проблемы
Проблемы внедрения ИИ возникают не из-за самой технологии, а из-за неподготовленных процессов, неструктурированных знаний, высоких требований к точности и необходимости согласовать интересы разных подразделений
  • ИИ требует зрелости процессов
    ИИ не исправляет хаос в процессах. Если сотрудники работают по неформальным правилам, документы не структурированы, а ответственность не распределена, ИИ только усилит существующие проблемы. Перед внедрением нужно описать процесс: какие данные используются, кто принимает решения, где возникают ошибки, какие действия можно автоматизировать, а где нужен человек
  • Корпоративные знания создавались для людей
    Большинство знаний хранится в документах, письмах, таблицах, PDF, сканах и презентациях. Человек может разобраться в таком массиве информации, но ИИ нужна управляемая база знаний.
    Поэтому перед внедрением важно перевести документы в цифровой, доступный для поиска и анализа вид
  • Бизнес ждет точности, а ИИ работает вероятностно
    ИИ может ошибаться, поэтому его нельзя использовать без контроля. Особенно в юридических, финансовых, кадровых и регулируемых процессах. Снижать риски помогают проверенные источники, ссылки на документы, аудит действий, ограничение полномочий ИИ и контроль человека
  • Внедрение ИИ затрагивает много подразделений
    ИИ-проект касается не только ИТ. В нем участвуют бизнес-заказчики, ИБ, юристы, владельцы данных, руководители процессов и конечные пользователи. Если не определить роли заранее, проект будет тормозиться на согласованиях или не сможет масштабироваться после пилота

Этот гайд поможет разобраться, почему компании сталкиваются с трудностями при внедрении ИИ, как их заранее предусмотреть и по какой дорожной карте двигаться от первых пилотов к масштабному применению