ИИ должен решать конкретную проблему, например, разгружать менеджеров от холодных звонков или брать на себя обработку документов в бухгалтерии. Также важно сразу зафиксировать, какой результат вы хотите получить: рост конверсии, сокращение времени на выполнение задач или снижение затрат.

Это может быть покупка готового решения, использование конструкторов, кастомная разработка и даже гибридный подход. Чаще всего стартуют с простых сценариев и параллельно подготавливают базу данных, на которой будет обучаться система.

ИИ не работает сам по себе, он становится частью процессов. Сотрудникам нужно объяснить, как им пользоваться, как формулировать задачи и как работать с данными.

После запуска важно свериться с метриками и понять, дает ли решение тот эффект, который закладывался на старте. На этом этапе отсеиваются нерабочие гипотезы и донастраивается сценарий. По итогам аудита вы можете вернуться к шагу 2 или 3.

Если метрики из пункта 1 достигнуты и пилот показал результат, ИИ можно распространять на другие процессы, усложнять сценарии. Главное делать это постепенно, сохраняя контроль над качеством.