Формула успешного ИИ-проекта

Родион Мартынов Руководитель отдела по анализу данных компании «Синимекс» На мой взгляд, в основе успеха всегда прагматичный подход, девиз нашей Дирекции "не надо делать ИИ там, где не нужен ИИ". Успешный кейс начинается с вопроса: "Какую метрику бизнеса (выручку, маржу, стоимость привлечения, процент брака) мы хотим улучшить?"

Формула успешного ИИ-проекта

Организационно весьма сильно успеху способствует поддержка внедрения ИИ-кейса со стороны «корпоративного тяжеловеса», который выступает как амбассадор, адвокат и бизнес-ангел, который участвует на протяжении всего жизненного цикла: от идеи до эксплуатации. Привлечение подобного тяжеловеса посылает сигнал всем вовлеченным в данный процесс, что бизнес верит в этот ИИ-кейс и делает на него ставку, уровень вовлеченности и мотивации становится выше. Идеально, если топ-менеджмент компании имеет инновационный образ мышления, своего рода «техногик здорового человека».

Понимание бизнес-процесса также очень важно, необходимо «убрать стену» между разработчиками ИИ-решения и ее потребителями, обмениваться обратной связью. В своей работе мы всячески приветствуем вовлечение бизнес-заказчика на всех этапах жизненного цикла проекта.

И не устанем повторять, успех невозможен без налаженных процессов управления данными: каталоги, метаданные, гарантии качества, единые справочники. Качество решения на 90% определяется качеством исходных данных. Сколько хороших гипотез утонуло в «болотах данных» или не получили развития по причине неготовности обеспечить регулярное качество на постоянной основе!

Дополнительной, но при этом обязательной, «вишенкой на торте» бизнес часто считает «интерпретируемость» ответов ИИ-решения (Объяснимый ИИ) – если это просто черный ящик, который совершенно непонятно как работает и почему принято то или иное решение – часто можно услышать «модели галлюцинируют». Заказчика можно понять, ведь ИИ-решение должно быть интегрировано в сложный многомиллиардный бизнес, где зачастую еще есть регулятор, который тоже может предъявлять подобные требования.

Эволюция ИИ: от чат-ботов к агентам

ИИ достаточно широкий собирательный термин. Как давно вы пользовались бумажными картами при построении маршрута? А вы обращаете внимание на то, что приложение предлагает посмотреть тот или иной фильм, или добавить товар в корзину? Ответ – нет, мы давно привыкли к этим инструментам и воспринимаем их буднично.

Когда-то и чат-боты считались ИИ-решением, а сегодня школьник может создать несложного бота в Telegram, а в диалоге с оператором кол-центра уже не всегда можно отличить живого человека от ИИ.

Лидеры ИИ-трансформации (финтех, страховые компании, телеком, ритейл) достаточно давно и обыденно применяют различные решения в повседневных бизнес-процессах:

• Классические задачи ML-прогнозирования на размеченных данных никого не удивляют, область применения очень широкая.

• NLP для автоматизации офисных процессов успешно внедряется: речевая аналитика в контакт-центрах (голосовые боты, анализ тональности, транскрибация и суммаризация звонков), извлечение данных из договоров и счетов (OCR + NLP), автоматическая категоризация обращений.

• Более сложные решения, построенные на нейросетях и ресурсоемком «железе» с GPU тоже широко шагают, и находят свое применение в задачах компьютерного зрения – анализ выкладки товаров на прилавках, контроль качества и безопасности на производстве, инвентаризация склада.

• Популярным инструментом стала геоаналитика. Геоаналитика перестала быть просто картами на панели управления. Это контекст, в котором существуют все бизнес-данные: клиенты, активы, конкуренты, логистика, риски.

ИИ-трансформация

Нас ожидает бум генеративного ИИ для внутренних задач. Вместо отдельных «систем с ИИ» появляются ИИ-агенты, встроенные прямо в CRM, ERP, учетные системы, которые будут предлагать действия: «клиенту Х выгоднее предложить вот это», «эту заявку на отпуск стоит проверить, она противоречит графику».

Конкурентное давление и операционная необходимость сделают ИИ-трансформацию таким же обязательным элементом, как когда-то внедрение интернета или ERP-систем. Компании, которые ее проигнорируют, столкнутся с неконкурентной себестоимостью, скоростью принятия решений и качеством клиентского опыта.