Как протестировать AI-решение на пилотном проекте

Привет! Я — Дмитрий Дудников, СЕО компании «Иневилс». Мы разрабатываем IT-решения, которые растут вместе с вашим бизнесом. Перед полноценным внедрением нужно проверить, как решение проявит себя в работе. Расскажу, как сделать это эффективно.

Пилотный проект — небольшое испытание в условиях, приближенных к реальным. Например, если вы хотите автоматизировать ответы в поддержке, можно протестировать AI-помощника на одной категории вопросов, а потом масштабировать.

Критерии успешного пилотного проекта

1. Чёткая цель

Заранее определитесь, какого результата хочется достичь. И сделайте цель измеримой, чтобы оценивать достижения по метрикам. Например:

На 20% сократить время обработки запросов
До уровня 90% повысить удовлетворённость клиентов (проверять опросами)
На 100 000 оптимизировать затраты на обслуживание, не теряя качества

2. Подходящий сценарий

Начните с небольшого сценария, где результат легко отследить. Например, пусть бот для техподдержки сначала помогает только с восстановлением пароля. И только если справится с этим, расширять до других вопросов с личным кабинетом.

3. Чёткие сроки тестового периода

Обычно он длится от одного до трёх месяцев. За это время как раз собирается достаточно данных, чтобы увидеть проблемным места и доработать их до расширения.

4. Обратная связь

AI может автоматизировать сколько угодно процессов, но его главная задача — облегчить работу людям. Поэтому собирайте мнение всех участников пилота: сотрудников, клиентов, аутсорс-компаний. Обращу внимание на сотрудников — ведь именно им работать с технологией больше всех. Так что особенно прислушивайтесь к фидбеку, и если нейросети делают только сложнее, дорабатывайте процесс.

5. Описанные критерии успеха

На пилотном этапе оценивайте нейросети по KPI. Например:— Насколько сократилось время на выполнение задачи?— Выросла ли точность обработки данных?— Окупились ли затраты?

В общем

Пилотный проект — страховка бизнеса. В тестовый период можно проверить гипотезы, понять сильные и слабые стороны решения и увеличить шансы на успешное масштабирование.