раздел 06
Применение в корпорации
Теория закончилась. Где это приносит деньги, где не работает и как мерить успех.
Где AI окупается за квартал
Сценарии с быстрым и понятным возвратом - с них стоит начинать:
Поддержка первой линии
Саппорт, HR-вопросы, IT-helpdesk.
Поиск по базе документов
Регламенты, договоры, инструкции.
Черновики писем и отчётов
Договоры, презентации, рассылки.
Аналитика звонков
Транскрипция, разметка, инсайты колл-центра.
Генерация и ревью кода
Ускорение IT-блока в 1.5-3 раза.
Маркетинговый контент
Варианты для A/B, креативы, локализация.
Где AI не работает
Так же важно знать границы - чтобы не вкладываться в обречённые сценарии:
Юридически значимые решения
Без проверки человеком - недопустимо.
Точные расчёты без tool use
Сама LLM считает плохо, нужен калькулятор или код.
Свежие данные без интеграций
Модель «застряла» в дате обучения.
Уникальная экспертиза
Чего не было в обучающих данных - модель не знает.
Креатив высшего уровня
Бренд-стратегия, айдентика - пока человек.
Этические решения
Без явного фрейма доверять нельзя.
Шесть направлений внедрения
Для крупной компании разговор обычно идёт по этим направлениям:
01
Внутренний AI-ассистент
Для всех сотрудников, на корпоративных данных.
02
Документооборот
Автоматизация рутинных циклов согласований.
03
AI в колл-центре
Транскрипция, разметка, подсказки оператору в реальном времени.
04
Compliance и контроль
Агенты на потоке договоров и операций.
05
Knowledge management
Единая точка ответов на любой внутренний вопрос.
06
Code intelligence
Для IT: ускорение, качество, ревью.
ROI и метрики
Главное отличие проекта от игрушки - метрики. Что мерить:
Время
−60% на задачу
Сравнение до и после внедрения.
% авто
Доля без человека
Сколько кейсов закрывается полностью автоматически.
Качество
NPS, доля ошибок
В сравнении с тем, как делает человек.
₽/единица
Себестоимость
Цена за тикет, звонок, документ.
≤ 8 нед.
Time-to-Value
От пилота до первого измеримого результата.
правило
Без метрик - игрушка
Не масштабируется и тихо съедает бюджет.