04 / AI-АУДИТ

AI-аудит до закупки оборудования
и большой разработки.

Определяем, где AI даст измеримый эффект, какие данные и интеграции потребуются и стоит ли строить локальную инфраструктуру для выбранных сценариев.

01 / КОГДА ПОДХОДИТ

Задачи, для которых
нужен инженерный подход

02 / СОСТАВ РАБОТ

Что входит
в результат

01

Карта сценариев

Список задач с пользователями, текущими затратами, ожидаемым результатом и ограничениями.

02

Оценка данных

Источники, качество, права, чувствительность, владельцы и готовность к использованию.

03

Варианты архитектуры

Сравнение локального, облачного и гибридного подходов применительно к выбранным задачам.

04

План прототипа

Гипотеза, набор примеров, метрики, сроки, роли и условия принятия решения о развитии.

03 / ПРОЦЕСС

От гипотезы
к проверяемой системе

  1. 01

    Интервью

    Разговариваем с владельцами процессов, IT, безопасностью и будущими пользователями.

  2. 02

    Карта процессов

    Фиксируем объём операций, узкие места, стоимость ошибок и доступные показатели.

  3. 03

    Проверка данных

    Изучаем примеры, источники, доступность, качество и ограничения использования.

  4. 04

    Приоритизация

    Сопоставляем эффект, реализуемость, риски и стоимость проверки каждой гипотезы.

  5. 05

    Защита плана

    Передаём выводы, требования и дорожную карту с прозрачными основаниями решений.

04 / ВОПРОСЫ

Коротко о важном

Аудит обязательно заканчивается внедрением?

Нет. Его задача — дать основание для решения. Результатом может быть прототип, отложенный сценарий или вывод, что задачу выгоднее решить без AI.

Нужен ли доступ ко всем корпоративным данным?

Нет. Для первичной оценки достаточно описания источников и репрезентативных обезличенных примеров. Доступ расширяется только при необходимости и по согласованным правилам.

Что важнее: выбрать модель или сценарий?

Сначала фиксируются пользователь, процесс и измеримый результат. Модель и инфраструктура выбираются после понимания требований к качеству, скорости и данным.

05 / СТАРТ ПРОЕКТА

Начнём с задачи,
данных и результата

На первой встрече разберём сценарий, ограничения и реалистичный путь к проверяемому прототипу.

Обсудить задачу