3 обязательных пункта перед внедрением ИИ в бизнес-процессы

Последние полгода активно консультирую команды и владельцев бизнеса по внедрению AI в рабочие процессы. И во всех случаях мы упираемся в базу из трех минимально необходимых критериев для этого:

1. Доступ к качественным моделям. Для каждой функциональной области есть разные бенчи и другие способы определить, что есть качество. Самое простое, что я рекомендую, если не хочется углубляться в метрики – vibe check – попользоваться самостоятельно и решить, можете ли вы доверять ответам этой модели. Если не можете, то и сотрудники не согласятся инвестировать свое время в изучение и перенос своих процессов

2. Обвязка вокруг модели: харнес, тулы, память, MCP, интерфейс, инфраструктура. То, что вписывает модель в контур вашей организации и расширяет ее базовые возможности. Постарайтесь сделать ее доступной и понятной для установки и работы. Чем ниже порог входа, тем меньше трение, с которым сотрудники начнут пробовать для себя новые подходы.

3. ИИ-грамотность, в целом. Точно также, как в нулевые были курсы по компьютерной грамотности, ИИ тоже требует базовых навыков работы: от написания промптов и постановки задачи до валидации результата. Часто замечаю среди руководителей это проклятие знания: многие из них уже активно используют СhatGPT, Perplexity для рабочих целей, поэтому воспринимают этот навык за базовый и разумеющийся. А в это время их сотрудники не могут написать самый простой промпт для решения своих задач. Особенно эта разница заметна вне айтишной среды.

Если вы внедряете сейчас ИИ и не понимаете, почему "лыжи не едут", обратите внимание в том числе на эти три пункта. Возможно, дело не в инертности, а в отсутствии одного из кирпичиков в вашем фундаменте.

А с какими проблемами при переходе на ИИ-процессы сталкивались вы?