AI & Process Intelligence

Экспресс-аудит бизнес-процессов
для внедрения ИИ

Найдём узкие места в ваших процессах, оценим потенциал автоматизации и предложим задачи для первого пилота. Срок и глубину экспресс-аудита согласуем после получения вводных данных.

Рассчитать ROI

Что вы получите по итогам аудита

Итог аудита — список приоритетных задач, предварительная оценка эффекта и понятный следующий шаг. Вы сможете обсудить выводы с ответственными за процессы и ИТ.

Карта «узких мест»

Определим рутинные операции, на которые сотрудники тратят больше всего времени и где чаще всего возникают ошибки. Это поможет выбрать процесс для проверки гипотезы.

Точки роста для ИИ

Предложим подходящие подходы: LLM, компьютерное зрение или классический ML. Требования к данным и интеграциям уточним для каждого сценария.

Оценка окупаемости

Подготовим предварительный расчёт времени, затрат и возможного эффекта. Допущения покажем отдельно, чтобы их можно было проверить на пилоте.

План внедрения

Наметим последовательность проверки гипотез и запуска рабочего решения. Первыми поставим задачи с понятными данными и измеримым результатом.

Как проходит экспресс-аудит

Начинаем с короткого описания процесса, затем уточняем данные и ограничения. В конце обсуждаем результаты и выбираем, что проверять первым.

01

Заполнение анкетирования

Вы заполняете базовую форму или проводите короткий вводный созвон с нашим экспертом. Нам важно понять цель и текущий порядок работы.

02

Анализ данных и процессов

Изучаем специфику процесса, используемое ПО, регламенты и инфраструктуру. Отдельно отмечаем ограничения по качеству данных и доступу.

03

Презентация результатов

Представляем выводы, предварительную оценку эффекта и варианты пилота. Вместе выбираем следующий шаг и ответственных за него.



Чек-лист: Аудит потребностей в AI & LLM


Отметьте подходящие варианты — заполненный чек-лист уйдёт на support@cyberin.ru, и мы вернёмся с оценкой потенциала автоматизации. Ответы помогают сузить круг сценариев, но не заменяют анализ ваших процессов.

А Раздел 1 из 5 Работа с данными и корпоративными знаниями

Помогает понять, где сотрудники теряют время на поиск и какие источники стоит подключить первыми.

1. Каков объем и формат ваших накопленных внутренних данных?

2. Сколько времени сотрудники тратят на поиск информации во внутренних базах?

3. Есть ли необходимость в быстром онбординге новых сотрудников с помощью AI-наставника?

4. Насколько критична актуализация данных в ответах AI?

Б Раздел 2 из 5 Требования к безопасности и приватности (Privacy & Infrastructure)

Определяет допустимый контур обработки данных и ограничения для будущей архитектуры.

5. Каковы ваши требования к размещению AI-модели?

6. Содержат ли обрабатываемые данные коммерческую тайну или персональные данные (ФЗ-152)?

7. Есть ли требования к аппаратному обеспечению (Hardware)?

В Раздел 3 из 5 Интеллектуальные агенты и автоматизация процессов

Уточняет роль помощника, необходимые интеграции и действия, которые можно ему доверить.

8. Какую роль должен выполнять AI-агент?

9. Требуется ли интеграция AI-агента с корпоративным софтом?

10. Нужно ли AI-агенту право совершать действия (Action-oriented AI)?

Г Раздел 4 из 5 Компьютерное зрение (Computer Vision) & Промышленный AI

Показывает, есть ли задачи для анализа изображений и готова ли инфраструктура камер.

11. Есть ли у компании задачи, связанные с визуальным контролем?

12. Каковы условия работы видеопотока для компьютерного зрения?

13. Имеется ли существующая инфраструктура видеонаблюдения (IP-камеры)?

Д Раздел 5 из 5 Метрики эффективности и целевые показатели (ROI)

Фиксирует результат, по которому можно оценить пользу пилота и решение о масштабировании.

14. Какова главная метрика успеха от внедрения AI в вашем проекте?

15. Есть ли у вашей команды опыт работы с AI-инструментами?

Куда отправить результаты аудита

Заполните контакты — ответы попадут в закрытую очередь обращений. Мы используем их, чтобы подготовить предметное обсуждение первого пилота.