Консультации по искусственному интеллекту для средних предприятий

Сначала проверьте, готовы ли ваши данные и процессы к этому. Затем решите, что будет выгоднее.

В настоящее время многие средние предприятия находятся в сложной промежуточной стадии в отношении искусственного интеллекта: сотрудники уже давно используют ChatGPT и другие сервисы в повседневной работе, но никто точно не знает, какие данные компании или клиентов при этом вводятся. В то же время нередко на стол поступают предложения на пятизначные суммы, техническую и экономическую целесообразность которых практически невозможно оценить внутри компании.

Другие компании просто ощущают растущую необходимость действовать, но пока не имеют четкого представления о том, где именно искусственный интеллект мог бы принести реальную пользу в их деятельности. Во всех трех случаях было бы рискованно просто приступить к реализации крупного проекта в области ИИ. Сначала следует выяснить, что уже имеется, чего не хватает и что действительно окупается.

Почему многие проекты в области искусственного интеллекта в малых и средних предприятиях сталкиваются с проблемами ещё до начала реализации

Общественная дискуссия об искусственном интеллекте часто вращается вокруг моделей: ChatGPT, Claude, Gemini, локальных языковых моделей, агентов, систем RAG или платформ автоматизации. На практике в компаниях настоящая сложность обычно кроется на один уровень ниже. Например, корпоративные данные одновременно находятся:

• в системе ERP,
• в старой базе данных,
• в файлах Excel,
• в почтовом ящике,
• на файловом сервере,
• в отраслевом решении,
• в личных папках отдельных сотрудников
• или, порой, существует лишь в воображении опытных коллег.

Некоторая информация существует в нескольких вариантах и противоречит сама себе. Названия менялись на протяжении многих лет. Процессы сформировались исторически, но нигде не задокументированы в полном объеме. Один сотрудник точно знает, какое исключение действует в отношении конкретного клиента. Другой знает особенности выставления счетов. Третий знает, почему определённое поле в базе данных ни в коем случае нельзя изменять.

Для людей эта система часто работает удивительно долго. Однако в случае автоматизации и искусственного интеллекта она быстро становится проблематичной. Конечно, языковая модель может отлично обрабатывать язык. Однако она не может сама по себе знать, какая из трёх противоречивых записей о клиенте является правильной или какое неформальное исключение уже десять лет является частью определённого бизнес-процесса. ИИ не улучшает некачественные данные автоматически. В худшем случае он просто делает неверные результаты более убедительными.

Поэтому качественное консультирование по ИИ начинается не с ИИ

Прежде чем говорить о моделях, серверах или платформах автоматизации, следует ответить на несколько гораздо более простых вопросов:

• Какой информацией на самом деле располагает компания?
• Где хранятся эти данные?
• Какие из них достаточно надежны для автоматической обработки?
• Какие процессы можно однозначно описать?
• Где сегодня регулярно возникают ошибки, вопросы или ненужная ручная работа?
• Какие задачи отнимают много времени, хотя их можно было бы относительно легко автоматизировать с технической точки зрения?
• А в каких случаях затраты на систему ИИ превысили бы ожидаемую выгоду?

Именно последний вопрос слишком редко задают во многих проектах. Не каждый процесс необходимо автоматизировать. Не каждая база данных нуждается в слое искусственного интеллекта. И не каждая деятельность, которую технически можно автоматизировать, действительно должна быть автоматизирована.

Поэтому в ходе квалифицированной консультации должен быть сделан следующий вывод: пока оставьте всё как есть.

Что отличает меня от многих традиционных консультантов по ИИ

Я не являюсь исследователем в области искусственного интеллекта и не занимаюсь продажей языковых моделей. Моя профессиональная деятельность связана с тем, с чего на самом деле начинаются многие проекты в области искусственного интеллекта в компаниях: с данных, бизнес-процессов и корпоративного программного обеспечения.

С 1994 года я занимаюсь разработкой решений для баз данных и предприятий. За эти десятилетия я стал свидетелем того, как создаются, развиваются и расширяются корпоративные системы, а затем в какой-то момент достигают такой степени сложности, что их суть становится практически незаметной со стороны.

В последние годы я активно интегрировал искусственный интеллект в свою собственную разработку и корпоративное программное обеспечение. При этом я сознательно не ограничивался использованием готовых облачных сервисов, а самостоятельно на практике исследую различные подходы:

• облачные и локальные языковые модели,
• различные размеры моделей,
• Сравнение моделей и тесты производительности,
• Агентные системы,
• а также интеграция ИИ в существующие программные архитектуры.

В результате этой работы к настоящему моменту была создана собственная платформа разработки со встроенным уровнем искусственного интеллекта. В её состав входят, в частности, собственные определения моделей различных классов, адаптер ИИ, интерфейс тестирования для прямого сравнения различных моделей, а также среда выполнения агентов.

Это не слайды презентаций и не теоретические концепции. Эти системы применяются на практике и постоянно совершенствуются. Благодаря этому я знаю не только впечатляющие стороны современных систем искусственного интеллекта, но и их ограничения, потребности в ресурсах, а также те моменты, когда решение, выглядящее на бумаге элегантным, в повседневной эксплуатации внезапно становится излишне сложным.

Поэтому я не хочу продавать вам как можно больше ИИ. Я хочу выяснить, сколько ИИ действительно нужно вашему предприятию.

Пример из нашей собственной среды разработки: различные модели искусственного интеллекта и технические подходы сравниваются между собой в реальных условиях, а не только на основе данных производителей.

Оценка готовности к внедрению ИИ: независимый анализ текущего состояния дел

Два дня анализа. Фиксированная стоимость — 2 900 евро. Письменный отчет с конкретными рекомендациями.

Оценка готовности к внедрению ИИ предназначена для средних предприятий, которым сначала необходимо прояснить ситуацию, прежде чем вкладывать значительные средства в программное обеспечение, консультационные услуги или инфраструктуру. Целью здесь явно ещё не является реализация крупного проекта в области ИИ. Цель — получить надёжную основу для принятия решений. В итоге вы должны быть в состоянии ответить на следующие вопросы:

В каких сферах деятельности нашей компании действительно целесообразно использовать искусственный интеллект?

1. Что нам нужно для этого подготовить?
2. Какое решение было бы целесообразным с технической точки зрения?
3. Какой объем инвестиций, по вашим прогнозам, потребуется?
4. А какие идеи лучше не воплощать в жизнь?

Что изучается в рамках анализа текущего положения дел

Анализ имеющихся данных: Для начала необходимо определить, какие значимые данные о компании имеются и где они хранятся.

Речь идет не о полной технической проверке всех систем, а о том, подходит ли существующая инфраструктура данных в принципе для запланированных приложений. В частности, изучаются следующие аспекты:

• Базы данных,
• Системы ERP и системы управления запасами,
• CRM-системы,
• Хранение документов,
• Структуры Excel,
• Файловый сервер,
• Интерфейсы
• и другие соответствующие источники информации.

При этом становится очевидным, какие данные следует очистить, унифицировать или лучше структурировать перед началом проекта с использованием ИИ.

Оценка процессов: ИИ может способствовать оптимизации процессов. Однако он не способен каким-то волшебным образом превратить нечетко сформулированные процессы в эффективные. Поэтому мы анализируем отдельные рабочие процессы в компании и проверяем:

• Как на самом деле проходит этот процесс сегодня?
• Какая информация требуется?
• Где возникают разрывы в медиа?
• Где выполняется двойная работа?
• Какие решения принимает человек?
• Какие из них подчиняются чётким правилам?
• Где ИИ был бы целесообразен?
• В каких случаях классическая автоматизация, вероятно, была бы более эффективной?

Именно это различие имеет большое значение. Для решения некоторых задач не требуется языковая модель, а достаточно лишь четкого интерфейса или хорошо структурированного рабочего процесса.

Три приоритетных сценария применения ИИ

На основе анализа выделяются три сценария применения, которые представляются особенно интересными для вашей компании. По каждому сценарию вы получите оценку потенциальной выгоды, технических затрат, организационных затрат, требований к данным, рисков, возможных путей решения и целесообразной приоритетности.

Не каждая интересная идея автоматически попадает в этот список. Решающим фактором является не то, что звучит впечатляюще с технической точки зрения, а то, что представляется экономически целесообразным для вашей компании.

Локально, в облаке или сочетание того и другого?

Сегодня многие компании исходят из того, что искусственный интеллект обязательно должен работать через крупных облачных провайдеров. Однако это не всегда необходимо. Современные локальные модели ИИ уже способны выполнять множество задач на собственном оборудовании. Другие приложения, в свою очередь, получают значительные преимущества от использования мощных облачных моделей.

Зачастую целесообразно использовать гибридный подход. Поэтому вы получите не идеологическую рекомендацию «за» или «против» облачных технологий, а техническую и экономическую оценку, ориентированную на ваш конкретный случай использования. При этом, в частности, учитываются следующие факторы:

• Конфиденциальность,
• Конфиденциальность,
• Производительность,
• Требования к аппаратному обеспечению,
• текущие расходы,
• затраты на техническое обслуживание,
• Доступность
• и стремление к независимости от отдельных поставщиков.

Четкий отказ, если что-то не стоит того

Этот пункт явно относится к сфере консультирования. Если, на мой взгляд, планируемое применение ИИ не сулит разумной экономической выгоды, об этом прямо указывается в отчете. Если более целесообразным было бы использование классического программного решения, об этом также будет указано. Если прежде чем говорить об искусственном интеллекте следует сначала улучшить структуру данных, это также может стать одним из возможных выводов.

Проект, который не будет запущен, может оказаться весьма выгодным решением.

Что вы получите по итогам этих двух дней

Вы получите письменный отчет, который сможете использовать внутри компании в качестве основы для принятия решений. Как правило, он содержит:

• краткое изложение вашей текущей ситуации,
• оценка соответствующей информационной среды,
• заметные слабые места,
• оценка отдельных бизнес-процессов,
• три приоритетных сценария применения ИИ,
• оценка возможностей локальной, облачной или гибридной эксплуатации,
• технические условия,
• приблизительная оценка затрат,
• Примечания о защите данных и суверенитете данных,
• рекомендуемые дальнейшие действия
• а также, в частности, те проекты, от которых я бы в настоящее время не советовал.

Отчет должен быть достаточно понятным для руководства и в то же время достаточно конкретным для последующих обсуждений с внутренними или внешними ИТ-специалистами.

Что может произойти впоследствии — но не обязательно

Анализ текущего состояния — это самостоятельный консультационный продукт. Вы тем самым не обязуетесь участвовать в каком-либо последующем проекте.

• Возможно, вывод будет таким: пока ничего не внедрять. Сначала нужно очистить данные.
• Возможно, появится небольшой проект, который можно будет реализовать в течение нескольких недель.
• Возможно, станет очевидным, что реализация крупного проекта в области ИИ была бы экономически целесообразной.

И, возможно, вы сможете реализовать эти рекомендации с помощью вашего существующего ИТ-отдела или уже имеющегося поставщика услуг. Если дальнейшее сотрудничество покажется целесообразным, мы сможем это обсудить.

Если в течение 90 дней вы решите реализовать со мной соответствующий последующий проект, 2 900 евро, уплаченные за анализ текущей ситуации, будут зачтены в счет этого проекта.

Для каких компаний предназначена оценка уровня внедрения ИИ

Это предложение особенно актуально для компаний с численностью персонала от 5 до 100 сотрудников, в которых цифровизация и корпоративное программное обеспечение уже давно стали частью повседневной работы, но пока никто конкретно не отвечает за разработку стратегии в области искусственного интеллекта. Типичные ситуации включают, например:

• Сотрудники уже используют ChatGPT или другие сервисы искусственного интеллекта.
• Руководство хочет узнать, какие риски это влечет за собой.
• Существует множество данных, но нет единой стратегии в области данных.
• Процессы развивались органично на протяжении многих лет.
• Один из внешних поставщиков предложил реализовать крупный проект в области искусственного интеллекта.
• Руководству сложно оценить выгоду и цену предложения.
• Определенные виды деятельности регулярно сопряжены с большим объемом ручного труда.
• Компания хочет использовать искусственный интеллект, но не намерена слепо следовать за каждой модной тенденцией.
• Защита данных и контроль над корпоративными данными играют важную роль.
• Существует интерес к локальным решениям в области искусственного интеллекта или к независимому второму мнению.

Для кого это предложение вряд ли подойдет

Оценка текущей ситуации, вероятно, не является подходящим вариантом, если уже полностью определено, какую систему следует внедрить, и осталось лишь найти поставщика услуг для реализации проекта. Например, если уже принято решение:

„Мы хотим приобрести продукт X у поставщика Y и нам нужен только специалист для его внедрения“,

часто специализированный партнер по внедрению оказывается лучшим выбором. Консультации также не имеют смысла, если речь идет лишь об общем обучении сотрудников в области ИИ или о проведении лекции для них.

Моя основная сфера интересов — корпоративные данные, бизнес-процессы, архитектура программного обеспечения и вопрос о том, как разумно интегрировать искусственный интеллект в реальные рабочие процессы.

Почему фиксированная цена?

Именно на этапе первоначального анализа компания должна понимать, на какие финансовые обязательства она берет на себя. Поэтому двухдневная оценка текущего состояния в области ИИ стоит фиксированную сумму:

2.900 Euro

В него входят согласованный анализ, оценка результатов и письменный отчет. Если уже в ходе первой беседы выяснится, что диагностика состояния вашей компании не принесет ощутимой пользы, я не буду рекомендовать вам заказывать эту услугу.

Следующий шаг — намеренно небольшой

Прежде чем вы вложите 2 900 евро, давайте поговорим. В ходе телефонного разговора продолжительностью примерно 20 минут мы выясним:

• Что вас сейчас интересует в сфере искусственного интеллекта?
• Какие системы вы используете?
• Какую проблему вы, возможно, хотите решить?
• Что уже было предпринято?
• И является ли в этом случае структурированный анализ текущей ситуации вообще правильным следующим шагом?

После этого вы поймёте, имеет ли для вас смысл эта консультация. И если я сочту, что в данный момент она вам мало что даст, я тоже вам об этом скажу. Поэтому 20-минутной беседы вполне может хватить, чтобы избежать ненужного проекта стоимостью в пять цифр.

Запросить консультацию по ИИ здесь

Компания

Имя *

Адрес электронной почты *

Номер телефона

Что вас интересует в сфере искусственного интеллекта?0 / 180

Отправка

Или прямо:

+49 (0) 441-30 43 76 40
E-Mail: **@***********ll.de

---

Часто задаваемые вопросы о консультациях по искусственному интеллекту

1. Сколько в целом стоит проект в области искусственного интеллекта?
   На этот вопрос нет однозначного ответа. Четко очерченный небольшой сценарий применения можно реализовать с умеренными затратами. В то же время интеграция искусственного интеллекта в несколько бизнес-процессов или в существующую программную среду может превратиться в гораздо более масштабный проект. Именно поэтому вначале необходимо провести анализ текущей ситуации. Прежде чем вкладывать значительные средства, необходимо выяснить, какой технический подход действительно необходим и какой масштаб проекта представляется экономически целесообразным.
2. Что именно я получу за 2 900 евро?
   Вы получите не общую презентацию об искусственном интеллекте, а индивидуальный анализ вашей исходной ситуации. В частности, он будет включать анализ соответствующих данных и процессов, три приоритетных сценария применения, техническую оценку, а также итоговый письменный отчет с конкретными рекомендациями.
3. Для этого нужно ли переносить наши данные в облако?
   Нет. Для проведения анализа данные компании не обязательно должны автоматически передаваться во внешний сервис искусственного интеллекта. Для последующих задач также могут быть интересны локальные модели или гибридные подходы. Выбор оптимального решения зависит от объема данных, поставленной задачи, требований к безопасности, желаемого уровня качества и бюджета.
4. Стало ли локальное ИИ к настоящему моменту действительно пригодным для использования?
   Для определенных задач — однозначно да. Сегодня локальные модели при решении многих задач достигают такого уровня качества, который позволяет работать продуктивно. Они дают преимущества, в частности, в отношении конфиденциальных данных, текущих затрат и независимости от внешних платформ. Однако они не заменяют самые мощные облачные модели для всех задач. Поэтому это решение следует принимать исходя из технических соображений, а не на основе предвзятых убеждений.
5. У нас нет надежной базы данных. Является ли это основанием для отказа?
   Нет. Это, скорее, обычная ситуация. Именно поэтому перед запуском крупного проекта в области ИИ следует проанализировать имеющиеся данные. Возможно, анализ сначала покажет, что необходимо унифицировать определенные данные или лучше документировать процессы. Это не означает провал стратегии в области ИИ, а зачастую является её важнейшим условием.
6. Должны ли наши процессы быть уже полностью задокументированы?
   Нет. Во многих средних предприятиях бизнес-процессы сформировались исторически и задокументированы лишь частично. Поэтому в ходе анализа текущего состояния важно также понять соответствующие процессы настолько, чтобы можно было оценить, можно ли и как их автоматизировать или обеспечить поддержку со стороны ИИ.
7. Можете ли вы также оценить, насколько целесообразно существующее предложение другого поставщика?
   Да. Если у вас уже есть предложение или концепция проекта в области искусственного интеллекта, её можно учесть при рассмотрении. Речь здесь идёт не о том, чтобы в целом критиковать других поставщиков, а о том, чтобы проверить, соответствуют ли объем услуг, техническая архитектура и экономическая выгода вашей ситуации.
8. Вы работаете исключительно с определенными поставщиками ИИ?
   Нет. Я не привязан ни к какому-либо конкретному поставщику моделей, ни к конкретным облачным платформам. В зависимости от задачи целесообразно использовать коммерческие облачные модели, локальные модели с открытым исходным кодом или их комбинации.
9. Получаете ли вы комиссионные от поставщиков программного обеспечения или ИИ?
   Нет. В рамках данной консультации я не продаю лицензии сторонних компаний и не получаю комиссионных за рекомендацию определённых поставщиков ИИ-решений. Поэтому у меня нет экономической заинтересованности в том, чтобы рекомендовать вам как можно более масштабное или дорогое стороннее решение.
10. Нам придется покупать для этого новое оборудование?
    Не обязательно. Для многих первых приложений достаточно имеющейся инфраструктуры, либо использование облачных технологий оказывается более экономически целесообразным. В случае локальных систем ИИ может потребоваться дополнительное оборудование. Однако инвестировать в оборудование следует только после того, как станет ясно, какие именно модели и приложения действительно планируется использовать.
11. Представляет ли ChatGPT в компании принципиальную проблему с точки зрения защиты данных?
    Не автоматически. Решающую роль играют используемая версия и конфигурация, вводимые данные и действующие организационные правила. Проблемы возникают, прежде всего, когда сотрудники без четких инструкций вводят конфиденциальную информацию о клиентах, персонале или компании во внешние системы. Поэтому для оценки текущей ситуации необходимо также выяснить, как ИИ фактически используется в компании в настоящее время.
12. Можете ли вы также интегрировать существующие базы данных и системы ERP?
    Да. Это даже один из основных направлений моей работы. Именно существующие системы ERP, CRM и базы данных зачастую содержат значительную часть знаний, необходимых для эффективного применения искусственного интеллекта. При этом в первую очередь речь идет об оценке структуры, доступности и качества этих данных.
13. Означает ли ИИ автоматически, что сотрудников нужно заменить?
    Нет. Во многих целесообразных случаях речь в первую очередь идет об освобождении сотрудников от поисковой работы, повторяющегося ввода данных, анализа документов или других отнимающих много времени рутинных задач. Возможность автоматизации целых видов деятельности в значительной степени зависит от конкретного процесса. Поэтому серьезный анализ не должен начинаться с цели сокращения как можно большего числа рабочих мест.
14. Можно ли интегрировать искусственный интеллект в наше существующее программное обеспечение?
    Во многих случаях — да. Полная замена существующих систем зачастую не является ни необходимой, ни экономически целесообразной. Более интересным может оказаться контролируемая интеграция отдельных функций ИИ в существующие базы данных, системы ERP или бизнес-процессы. Вопрос о том, возможно ли это с технической точки зрения и целесообразно ли с экономической, является частью анализа.
15. Сколько времени занимает оценка текущего положения?
    Сам анализ задуман как компактный двухдневный консалтинговый проект. В зависимости от доступности контактных лиц и документов беседы, анализ и подготовка письменного отчета могут быть организационно распределены на несколько календарных дней.
16. Кто должен принимать участие в переговорах?
    В малых и средних предприятиях руководство, как правило, является основным контактным лицом. В зависимости от темы может быть целесообразно дополнительно привлечь сотрудника, который особенно хорошо знаком с имеющимся программным обеспечением, данными или соответствующим бизнес-процессом. Для проведения этого первоначального анализа, как правило, не требуется создание крупных проектных групп.
17. Что произойдет, если вы не найдете подходящего варианта применения ИИ?
    Тогда именно это и будет указано в отчете. Не существует никаких гарантий того, что через два дня обязательно должен появиться крупный проект в области ИИ. Возможно, будет дана рекомендация сначала более эффективно использовать имеющееся программное обеспечение, очистить данные или упростить процессы. Даже такой вывод может помочь избежать значительных инвестиций.
18. Может ли анализ показать, что нам пока лучше вообще ничего не предпринимать?
    Да. Это вполне возможно. Цель анализа текущей ситуации не заключается в том, чтобы впоследствии обязательно реализовать какой-то проект. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность принять обоснованное решение.
19. Будут ли эти 2 900 евро зачтены в рамках последующего проекта?
    Да. Если в течение 90 дней вы примете решение о реализации соответствующего последующего проекта, стоимость диагностики может быть зачтена в стоимость этого проекта. Таким образом, анализ не станет дополнительной статьей расходов, а станет первым шагом в реализации последующего проекта.

Сначала внести ясность — потом инвестировать

В ближайшие годы искусственный интеллект изменит корпоративное программное обеспечение и бизнес-процессы. Однако это не означает, что каждой компании следует уже сегодня как можно скорее приступить к реализации какого-либо проекта в области ИИ.

Именно средний бизнес зачастую обладает существенным преимуществом: он очень хорошо знает своих клиентов, свои процессы и свою продукцию. Многие системы развивались на протяжении многих лет и содержат ценные знания о компании. Эти знания не нужно заменять. Их сначала необходимо понять, систематизировать и сделать доступными для использования там, где это необходимо.

Именно с этого и начинается конструктивное консультирование по ИИ. Не с модели, а с вашей компании.