Команда видит десятки идей, но не понимает, с какого процесса начинать.
C:\SUDO_AI\SERVICES\AI_AUDIT
AI-аудит процессов компании
Определяем, где AI даст измеримый эффект, какие данные нужны и как запустить пилот без остановки текущей работы.
Проблема процесса
Какие боли закрывает система
Нельзя оценить бюджет без карты систем, данных и ограничений.
Пилоты запускаются как демонстрации и не доходят до ежедневной эксплуатации.
Не определены владелец процесса, метрика успеха и допустимый риск ошибки.
Архитектура
Контур решения
интервьюкарта AS ISданныеоценка сценариевплан пилота
Технологический контур:BPMN / Data inventory / AI readiness / Risk matrix / ROI model / Technical backlog
Состав системы
Модули и контрольные точки
Каждый модуль имеет вход, проверяемый результат и обработку исключений.
process mining lightреестр системAI readinessоценка качества данныхrisk matrixэкономикаархитектурная схематехнический backlog
Приоритизированный список процессов по эффекту и сложности.
Схема интеграций и перечень доступов для пилота.
Критерии приёмки, контрольная группа и метрики до внедрения.
План работ с границами автоматизации и ручным fallback.
Технический разбор
Как устроен проект
Практическая схема выбора, внедрения и эксплуатации без обещаний «магии одной кнопки».
Результат аудита
Не список идей, а очередь сценариев с экономикой
Каждый сценарий оцениваем по частоте операции, трудозатратам, цене ошибки, доступности данных, сложности интеграции и риску. На выходе видно, что запускать первым, что требует подготовки данных, а где AI вообще не нужен.
Для приоритетного процесса формируем границы пилота, схему интеграций, требования к доступам и метрики приёмки. Этот пакет можно использовать как технический backlog проекта.
- карта процесса AS IS и целевой TO BE
- реестр систем, данных и владельцев
- матрица эффект / сложность / риск
- архитектура и бюджетный диапазон пилота
- KPI, контрольная выборка и критерии остановки
Методика
Какие процессы получают высокий приоритет
Наиболее сильные кандидаты повторяются часто, требуют обработки текста, изображений или большого объёма признаков и уже имеют цифровой след. Важно, чтобы результат можно было проверить правилом, выборкой или решением ответственного сотрудника.
- обработка входящих писем, заявок и документов
- поиск по внутренним знаниям и подготовка ответа
- классификация, сопоставление и нормализация данных
- контроль качества и выявление отклонений
- прогнозирование спроса, отказов и нагрузки
FAQ.txt
Вопросы до старта
Коротко о границах, сроках, данных и экономике проекта.
Что нужно предоставить для AI-аудита?
Достаточно владельца процесса, описания текущих шагов, примеров входных и выходных данных, списка систем и доступных показателей. Полное техническое задание заранее не требуется.
Аудит обязательно заканчивается разработкой?
Нет. Аудит может показать, что сначала нужно очистить данные, изменить процесс или сделать обычную интеграцию. Решение о пилоте принимается после оценки эффекта и рисков.
Можно ли провести аудит одного отдела?
Да. Для первого этапа полезнее ограничить область одним процессом или функциональным контуром, чем одновременно исследовать всю компанию без достаточной детализации.
Начнём с одного процесса
Опишите текущую работу, системы и ограничения. Вернёмся с техническими вопросами и форматом первого этапа.