Разрешить сайту считать ваши посещения с помощью Яндекс Метрики? Для этого она сохранит в браузере файлы cookie. Как сайт использует cookie
Как найти первый процесс, из каких этапов состоит работа и сколько стоит каждый, пять примеров с цифрами и план на первый месяц
Внедрение ИИ в бизнес начинается с одного процесса, который можно измерить. Ниже — как его найти и выбрать, из каких этапов состоит работа, сколько стоит каждый этап и где такие проекты застревают. Пишу по своей практике: в ИТ я с 2017 года, и семь из этих лет работал с корпоративными системами учёта. Цифры в примерах взяты из моих проектов, цены — из тарифов на этом сайте.
Первый вопрос — какой процесс забирает у вас больше всего ручного времени. Какую нейросеть взять, решают позже. В моих сметах цену определяют четыре вещи: сколько систем нужно связать, умеет ли учётная система отдавать данные наружу, есть ли внутри персональные данные и кто будет вести систему после запуска.
Ищите два признака. Первый: человек переносит данные из одной системы в другую — копирует, сверяет, пересчитывает. Второй: человек много раз в неделю отвечает на один и тот же вопрос. В моих проектах это выглядело так:
Такие места обычно знают сами сотрудники. Спросите, какую работу они каждый день делают одинаково и что приходится перепроверять. Это первый шаг, и он ничего не стоит.
Кандидатов обычно несколько. Чтобы выбрать один, по каждому хватит трёх цифр.
Сколько раз в неделю или в месяц это происходит. В магазине с покупателями из США пропущенных звонков набиралось около 180 в месяц, и чаще всего люди спрашивали, где их заказ. От частоты зависит, как скоро окупятся вложения.
Сколько минут уходит на один раз и сколько часов набегает за месяц. В агентстве отчёты клиентам занимали 4–6 часов в неделю, около 20 часов в месяц. Такое число можно посчитать до начала работ, и по нему же потом проверяют результат.
Во что обходится одна ошибка при ручной работе. В таблице владельца интернет-магазина сравнение с прошлым годом показывало −12,84%, и эту цифру принимали за падение бизнеса. Оказалось, что выручку за 19 дней этого года сравнивали с целым месяцем прошлого. За те же даты она выросла примерно на 30%. При ручном переносе выписок Казначейства набегало около 5% опечаток, и находили их уже после загрузки в 1С.
Умножьте частоту на время — получите часы в месяц. Умножьте часы на стоимость часа сотрудника — получите деньги, которые процесс забирает сейчас. Их и сопоставляйте со сметой. Я держусь правила: если по расчёту вложения не возвращаются за полтора года, я за проект не берусь. Считаю вместе с ежемесячным сопровождением.
Первым берите узкий процесс — одну повторяющуюся задачу с понятным ручным временем. Отчёты агентства как раз такой случай: около полутора недель работы, и собирать отчёты вручную больше не нужно.
Что первым брать не стоит:
Работа идёт в четыре шага, и после каждого можно остановиться.
Разбираем ваши процессы на созвоне. После него вы получаете письменный отчёт: 3–5 задач, которые имеет смысл автоматизировать, окупаемость каждой в часах и деньгах, порядок работ. Отчёт остаётся у вас, даже если дальше мы не работаем. Если работаем, сумма засчитывается в первый проект.
Один процесс и один канал под ключ. Раз в неделю — отчёт с записью экрана. Пилот проверяет идею в настоящей работе до того, как вкладываться в большую систему.
Полная система: несколько каналов сразу, связка с amoCRM, Bitrix24, YClients, 1С, обучение команды с записью. На странице цен этот формат называется «Проект». Сложные проекты — от 400 000 ₽.
Система под круглосуточным наблюдением: о сбое мне приходит оповещение. Дорабатываю её под новые сценарии и перевожу на новые модели, когда они подходят лучше. В рабочее время отвечаю в течение двух часов.
Аудит нужен, когда процессов много и непонятно, с чего начать. Если задача уже ясна, его можно пропустить и сразу получить смету. Подробно о деньгах — в статье сколько стоит внедрение ИИ в бизнес и на странице с ценами.
Пять проектов с цифрами. Три из них сделаны для одного бренда товаров для активного отдыха. В двух из пяти нейросети нет совсем: задачу решил обычный код. Это тоже нормальный итог внедрения.
Оплаченные заказы двух магазинов каждые 30 минут сами попадают в рабочие таблицы склада: номер заказа, товар, склад отгрузки, трек-номер, отмены. Нейросети здесь нет. Заказы забирает программа на Python через API магазина, а записывает их скрипт на Google Apps Script внутри самой таблицы.
Телефония сообщает о пропущенном звонке. Система находит клиента и его заказы в двух магазинах Shopify, языковая модель пишет ответ под конкретный заказ, и покупатель получает SMS с настоящим сроком отгрузки. Срок берётся из тарифа доставки, который покупатель выбрал при оформлении заказа.
Сценарий в конструкторе автоматизаций n8n каждый понедельник собирает цифры из четырёх рекламных и аналитических систем. ИИ пишет к ним комментарий: что выросло, что просело и почему. Готовый отчёт уходит клиенту сам.
Выписки Федерального казначейства переводятся в формат 1С одним запуском программы. Нейросети здесь нет: программа разбирает файл и записывает его в формат, который 1С загружает штатно.
ИИ-консультант отвечает покупателям по базе из 562 фактов о товарах, доставке и гарантии. При сборке базы пригодились 335 настоящих переписок менеджера с покупателями. Основная модель — YandexGPT: данные покупателей российского сайта остаются в стране.
Другие проекты с цифрами собраны в каталоге кейсов.
Ещё два готовых решения я расписал по шагам, но у клиентов они пока не внедрялись: Telegram-бот для прорабов с доступом к 1С и аудит интернет-магазина, который продаёт на Wildberries и Ozon. Цифры на их страницах — расчёт для типичной компании.
По моему опыту, внедрение застревает в четырёх местах: данные, доступы, персональные данные и сами пользователи.
В интернет-магазине три источника давали три разных числа под словом «выручка»: таблица владельца, складская книга и CRM. По продажам на сайте таблица и CRM разошлись на 8,4%. Почти весь разрыв объяснили отменённые и частично возвращённые заказы: таблица хранит сумму на момент заказа, CRM — деньги после отмен и возвратов. Для ИИ-консультанта главной опорой стали 335 настоящих переписок менеджера с покупателями: по ним видно, как люди спрашивают на самом деле.
Опубликовать HTTP-сервисы в 1С, выдать права в CRM, согласовать доступы с вашим подрядчиком по 1С — на всё это уходит время, и его стоит сразу заложить в срок. Система получает ровно те права, которые нужны для её задачи. У Telegram-бота, который ищет по рабочим чатам, почте и документам компании, три уровня доступа: владелец, команда и общий форум. Уровень «команда» не видит личную переписку руководства, и это проверено замером на рабочей базе бота. Модуль сверки выручки складскую книгу товароведа только читает, и тесты подтверждают, что функций записи в нём нет.
По 152-ФЗ данные граждан России хранятся в базах на территории России, а передача за границу — отдельная процедура. Для задач с персональными данными я беру GigaChat или YandexGPT. Зарубежные модели остаются для работы без персональных данных: тексты, документация, черновики. Штраф компании за утечку данных от тысячи человек — от 3 до 15 млн ₽ в зависимости от их числа.
Систему делают под того, кто будет в ней работать. Операторы склада ведут заказы в своих Google-таблицах: там формулы, выпадающие списки и сложившийся порядок строк. Поэтому заказы из Shopify встают в эти же таблицы на привычное место. Последнее слово остаётся за человеком. Модуль, который восстанавливает потерянные строки, поначалу возвращал и те, что оператор удалил намеренно: по снимкам таблиц таких оказалось 67 из 80 за сутки. Теперь система отличает удалённую строку от незаписанной и с оператором не спорит.
Чтобы системой пользовались, на этапе внедрения я учу сотрудников работать в ней. Если они хотят и сами освоить нейросети, им подойдёт обучение команды внедрению ИИ: на занятиях каждый работает с настоящими задачами компании.
Отдельная трудность — поломки, которых не видно. В проекте с ответами на пропущенные звонки из-за трёх из пяти найденных поломок система не работала вовсе: сервис был запущен, журналы писались, а SMS не уходили. Снаружи всё выглядело исправным. Поэтому там появились отдельные проверки, которые отличают «звонков не было» от «события перестали доходить».
Из того же проекта правило: сначала данные, потом код. По первой оценке пропущенных звонков было 108 в месяц. Выгрузка из телефонии показала около 180 — примерно на две трети больше. Позже журнал звонков опроверг и расхожую версию «клиенты звонят вечером»: 82% звонков пришлись на рабочее время. Кейс про пропущенные звонки →
Что требует закон, когда в системе есть нейросеть, и как проверить свою систему за 20 минут, я разобрал в статье о персональных данных и нейросетях.
Другие задачи, которые я автоматизирую, собраны в каталоге услуг.
Начните с аудита за 5 000 ₽. Это созвон на 60–90 минут и письменный отчёт: 3–5 задач, которые имеет смысл автоматизировать именно у вас, окупаемость каждой и порядок работ. Отчёт остаётся у вас в любом случае. Если работаем дальше, сумма засчитывается в первый проект. Можно начать и с бесплатного 15-минутного созвона, чтобы понять, подходим ли мы друг другу.
Расскажу, что автоматизировать в первую очередь, когда это окупится и нужен ли вашей задаче ИИ вообще. Иногда он не нужен.
Или просто задайте вопрос. В рабочее время отвечаю в течение 2 часов