Можно, а зачем? Фундамент.

Привет! Это «AI - ИZБА».

К нам часто приходят с запросом: «Нам нужно внедрить искусственный интеллект». На встречный вопрос «А зачем?» обычно следует пауза, а затем: «Ну, чтобы быть в тренде / автоматизировать отдел / все конкуренты уже делают».

Это путь к сливу бюджета. Покупать нейросети без подготовки — это как заказывать крышу для дома, у которого еще не залит фундамент и нет стен. Построить можно, но жить там нельзя.

Настоящая AI-цифровизация начинается не с выбора модели (GigaChat, YandexGPT или зарубежное API), а с двух скучных, но критически важных вещей:

1. Описание бизнес-процессов (Где мы сейчас?)
Если вы не можете нарисовать на листке А4 схему того, как заявка превращается в деньги — никакой AI вам не поможет. Алгоритм лишь ускоряет то, что уже существует. Если ваш текущий процесс кривой, медленный и держится на честном слове менеджера Светы, то внедрение искусственного интеллекта просто заставит систему ошибаться быстрее и дороже.
Что делаем: описываем процессы «как есть», находим узкие места, проектируем «как должно быть».

2. Аудит данных (На чем строим?)
Данные — это бетон вашего фундамента. Если ваши данные лежат мертвым грузом в разрозненных Excel-таблицах, CRM заполнена на треть, а история взаимодействия с клиентами теряется в почте — обучать модель не на чем. Запускать AI на плохих данных — это гарантированно получить мусор на выходе (принцип Garbage In, Garbage Out).
Что делаем: считаем объем чистых данных, проверяем их доступность, устраняем дубликаты и дыры в аналитике.

Почему 90% проектов по цифровизации проваливаются?
Потому что компании пытаются перепрыгнуть через этап стройки. Они хотят сразу кнопку «Сделать хорошо», игнорируя инженерные расчеты. В итоге IT-отдел полгода пилит интеграцию, которая никому не нужна, потому что она решает несуществующую проблему.

В «AI-избе» мы начинаем только с фундамента. Прежде чем предложить хоть одну строчку кода, мы проводим аудит:
Где компания теряет реальные деньги прямо сейчас?
Какие данные для решения этой проблемы у вас уже есть, а каких не хватает?
Какое самое простое решение принесет ROI уже через месяц?

Только после этого выбираем инструмент: будет ли это готовая LLM, простой скрипт автоматизации или сложная кастомная модель.
© Андрей Владимирович