Список инициатив строится по популярности технологий, а не по потерям процесса.
C:\SUDO_AI\KNOWLEDGE\PROCESS_SELECTION
Какие процессы можно автоматизировать с ИИ
Отделяем сильные AI-сценарии от задач, которые выгоднее решить правилами, API, BPM или RPA.
Проблема процесса
Какие боли закрывает система
Команда выбирает редкую задачу, поэтому эффект пилота нельзя измерить.
Результат невозможно проверить автоматически или контрольной выборкой.
Для сценария нет цифрового следа, владельца данных и интеграционного пути.
Архитектура
Контур решения
карта операцийчастота и стоимостьданныерискприоритет пилота
Технологический контур:Process inventory / AI readiness / Risk matrix / Data quality / ROI / Pilot backlog
Состав системы
Модули и контрольные точки
Каждый модуль имеет вход, проверяемый результат и обработку исключений.
process inventoryvolumecycle timedata readinesserror costverifiabilityintegration effortROI
Сценарии сравниваются по единой матрице эффект, сложность и риск.
AI используется только там, где он нужен для неструктурированных данных или сложных признаков.
Процессы без готовых данных получают отдельный план подготовки.
Первый пилот имеет достаточный объём операций для измеримого результата.
Технический разбор
Как устроен проект
Практическая схема выбора, внедрения и эксплуатации без обещаний «магии одной кнопки».
Критерии
Признаки сильного кандидата на автоматизацию
Наиболее подходящие процессы повторяются ежедневно, работают с текстом, документами, изображениями или большим набором признаков и уже оставляют цифровой след. У операции должен быть понятный результат, который можно проверить правилом, выборкой или решением ответственного сотрудника.
Цена ошибки определяет архитектуру. Черновик ответа можно показать сотруднику, а изменение платежа, договора или режима оборудования требует детерминированной проверки и подтверждения. Чем выше риск, тем важнее ограничить права модели и сохранить исходный контекст.
- обработка заявок и писем
- извлечение данных из документов
- поиск по корпоративным знаниям
- классификация и нормализация каталога
- контроль качества и аномалий
- прогнозирование спроса и отказов
Антикритерии
Когда AI не является первым решением
Если операция выполняется редко, правила стабильны, данные уже структурированы, а API полностью определяет результат, генеративная модель добавит стоимость и неопределённость. Сначала следует проверить обычную интеграцию, BPM, RPA или изменение самого процесса.
- нет владельца результата
- нет данных для проверки
- ошибка недопустима без подтверждения
- процесс постоянно меняется
- эффект нельзя выразить метрикой
FAQ.txt
Вопросы до старта
Коротко о границах, сроках, данных и экономике проекта.
Как выбрать между AI и RPA?
RPA подходит для стабильных экранных действий и фиксированных правил. AI нужен, когда требуется понять текст, изображение, документ или неоднозначный контекст. Часто оба подхода работают в одном контуре.
Нужно ли проводить полный аудит компании?
Нет. Для первого решения достаточно исследовать один отдел или один сквозной процесс, но сравнить несколько кандидатов по одинаковым критериям.
Начнём с одного процесса
Опишите текущую работу, системы и ограничения. Вернёмся с техническими вопросами и форматом первого этапа.