ИИ-аудитИИ-ассистентыГолосовой ИИИИ-платформыПродуктыAI24 AcademyКурсыКарьерный центрКорпоративное обучениеМатериалыМетодологияКейсыКомпанияНаписать в TelegramEN
До начала разработки

Как проходит ИИ-аудит бизнес-процессов

ИИ-аудит нужен не для составления списка модных инструментов. Его результат — проверяемое решение: что менять, где уместен ИИ, какие данные нужны и как измерить эффект.

Автор: AI24Solutions
Ключевой принцип

Хороший аудит может закончиться выводом, что ИИ пока не нужен. Это полезный результат: компания не тратит бюджет на технологию, которая не устраняет исходную проблему.

01

1. Фиксация границ и цели

Определяются подразделение, процесс, владелец, пользователи, ожидаемый результат и ограничения. Отдельно фиксируется, какие решения нельзя передавать модели.

Цель формулируется через изменение процесса: сократить время обработки, снизить долю ошибок, повысить полноту данных или уменьшить нагрузку на конкретную роль.

  • Граница процесса
  • Владелец и участники
  • Текущая и целевая метрика
  • Недопустимые последствия
02

2. Карта фактического процесса

Изучается не регламент на бумаге, а реальная последовательность действий: от входящего события до результата. Для каждого шага отмечаются системы, ручные операции, ожидания, возвраты и исключения.

Именно здесь часто выясняется, что основная потеря вызвана не отсутствием ИИ, а разрывом интеграции, дублированием данных или неясной ответственностью.

  • Вход и выход шага
  • Исполнитель
  • Система
  • Время
  • Ошибка или возврат
03

3. Проверка данных

Оцениваются доступность, качество, объём, структура, язык, актуальность и правовой режим данных. Несколько красивых примеров не заменяют репрезентативную выборку.

Для LLM отдельно проверяются персональные данные, коммерческая тайна, права доступа, возможность обезличивания и допустимость передачи внешнему провайдеру.

  • Источник истины
  • Качество и пропуски
  • Права доступа
  • Срок хранения
  • Возможность обезличивания
04

4. Сравнение вариантов решения

Для каждого проблемного участка сравниваются изменение процесса, настройка существующей системы, интеграция, детерминированная автоматизация и ИИ-компонент.

Варианты оцениваются по эффекту, стоимости, сроку, риску, зависимости от данных и сложности сопровождения.

05

5. Выбор пилота и критериев приёмки

Пилот ограничивается одним сквозным сценарием и реальной выборкой. До разработки фиксируются контрольная группа, метрики качества, допустимые ошибки и условия остановки.

Результатом аудита становится карта приоритетов, целевая архитектура первого этапа, оценка экономики, перечень рисков и план пилота.

  • Приоритетный сценарий
  • Набор данных
  • Метрики качества и бизнеса
  • Границы доступа
  • План внедрения и поддержки
Следующий шаг

Выберите уровень готовности

Не обязательно сразу заполнять бриф. Можно сначала разобраться в подходе, проверить один процесс или передать уже сформулированную задачу.

Изучаю

Понять, как устроено внедрение

Методология, ограничения, этапы проверки и критерии, по которым ИИ-проект допускается к пилоту.

Изучить методологию →
Рассматриваю

Проверить первый процесс

Разобрать, где теряется время или качество, и определить, нужен ли здесь искусственный интеллект или достаточно обычной автоматизации.

Проверить процесс →
Готов обсуждать

Передать задачу специалисту

Кратко опишите ситуацию. Ответим обычно в течение одного рабочего дня и не будем звонить без согласования.

Передать задачу