Как выбрать задачу для ИИ в бизнесе и понять, стоит ли она своих денег

Когда я думаю о внедрении ИИ, мне хочется начать с конкретной работы. Например, компания получает заявки, а менеджер тратит время, чтобы разобраться в каждой и подготовиться к разговору. Здесь есть понятная задача для помощника: прочитать обращение, свериться с документами и предложить вопросы клиенту.

Я основатель Андаты, мы занимаемся маркетингом, аналитикой и ИИ-агентами. Расскажу, как предлагаю выбирать первую задачу для автоматизации и оценивать расходы. Дальше будет пример возможного внедрения, а не история клиента с уже измеренной экономией.

Формулировка «нам нужен ИИ» мало помогает выбрать решение. Я предлагаю вместо неё описать обычный рабочий день: какие обращения приходят, кто их читает, что записывает и кому передаёт дальше.

Возьмём заявку на покупку оборудования. Человек описал свою задачу, но не назвал бюджет и сроки. Менеджеру нужно понять, какие сведения уже есть, а какие предстоит уточнить. Помощник может подготовить такой разбор и список вопросов.

Для первой версии достаточно, чтобы результат появлялся в карточке заявки. Тогда сотрудник сможет воспользоваться им перед звонком. Приписывать клиенту неизвестный бюджет или самостоятельно обещать срок поставки помощнику не нужно.

Чем уже первая задача, тем легче проверить её стоимость и результат. Если сразу поручить системе продажи, поддержку и управление рекламой, будет сложно разобраться, на каком участке возникла ошибка.

Если ответ ИИ нужно каждый раз вручную переносить в рабочую программу, эта операция тоже занимает время. Поэтому я смотрю не только на содержание ответа, но и на то, где он появится.

Для связи программ используют API. Проще говоря, одна программа может передать другой вопрос и забрать ответ по заранее определённым правилам. Например, сайт отправляет заявку помощнику, а результат затем сохраняется в CRM — программе для работы с клиентами.

Для такого подключения нужен разработчик или специалист по интеграциям. Ему придётся продумать обычный путь и сбои: что делать, если ответ задержался, данные не сохранились или уведомление пришло дважды.

Иногда дешевле начать с ручной проверки нескольких заявок. Она покажет, полезен ли сам разбор, прежде чем команда потратит время на постоянное подключение.

В бюджете я предлагаю отдельно записать первоначальные и регулярные затраты. Первоначальные — описать задачу, подготовить документы, настроить помощника и связать его с рабочими системами.

Регулярные — оплачивать использование сервиса, обновлять знания, проверять ответы и разбирать ошибки. Если сотрудник тратит десять минут на исправление каждого результата, эти минуты тоже входят в стоимость процесса.

Для расчёта понадобятся собственные данные компании: сколько заявок приходит за месяц, сколько времени уходит на подготовку сейчас, как часто требуется исправление и сколько стоит час работы. Без этих цифр я не стал бы обещать конкретную экономию.

Дальше можно сравнить расходы на обработку сопоставимого потока заявок до внедрения и во время проверки нового способа. Нужен достаточно длинный период, чтобы обычные колебания нагрузки не выглядели результатом автоматизации.

В примере с заявками я смотрел бы на несколько шагов: разбор подготовлен, менеджер связался, встреча состоялась, заказ оплачен. Это разные результаты, и каждый надо считать отдельно.

Подготовленный разбор полезен только тогда, когда им можно воспользоваться. Если менеджеры его не открывают, стоит узнать почему: неудобное место, лишние сведения, ошибки или неподходящие вопросы. Покупать больше обращений к ИИ до этого разбора я бы не спешил.

Для общей картины рабочие системы должны передавать сведения о действиях. О звонке сообщает CRM, об оплате — учётная или платёжная система. Сам текст ответа ИИ не подтверждает, что клиенту позвонили или он заплатил.

Ещё важно сравнивать сопоставимые группы. Покупка после консультации не означает, что именно консультация принесла дополнительную продажу: человек мог купить и без неё. Для проверки нужны одинаковые условия и время, чтобы клиенты успели закончить покупку.

До запуска я предлагаю проверить несколько обращений: обычное, неполное, противоречивое и такое, с которым помощник не должен справляться самостоятельно. Посмотреть, какие вопросы он задаст и когда передаст дело человеку.

Потом провести одну заявку через весь путь: отправка, ответ, запись в программе, звонок и отчёт. Если данные потерялись или задвоились, сначала исправить это на тесте.

Начинать лучше с небольшого потока и заранее назначить сотрудника, который сможет остановить обработку при ошибке. У помощника должны быть ровно те права, которые нужны для выбранной работы. Для подготовки вопросов менеджеру не нужен доступ к платежам или рекламному бюджету.

Для меня хороший первый результат — когда команда понимает, какую работу выполняет помощник, сколько она стоит и что происходит дальше. После этого уже можно решать, расширять задачу, дорабатывать её или оставлять прежний способ.