Top.Mail.Ru
Колонки

Пилотный проект: стартовая точка для успешного внедрения ИИ

Колонки
Александр Масехнович
Александр Масехнович

Руководитель проектного офиса Embedika

Ольга Тройникова

Искусственный интеллект продолжают внедрять во всех отраслях, однако эти процессы требуют немалых вложений, а впоследствии могут не оправдать ожидания бизнеса. Чтобы избежать возможных рисков, важно протестировать ИИ-решение перед полноценной интеграцией. Для этого 33% компаний регулярно проводят пилотные проекты по внедрению ИИ, а в секторе высоких технологий этот показатель достигает 68%. Почему бизнесу нужны пилоты и как их проводить, рассказал руководитель проектного офиса Embedika Александр Масехнович.

Пилотный проект: стартовая точка для успешного внедрения ИИ
  1. Колонки

 

Что такое пилотный проект

Пилотный проект — это временный проект по тестированию ограниченной функциональности продуктов или инноваций, которые компания хочет интегрировать в свою деятельность. Его основная цель — проверить жизнеспособность идеи, оценить перспективы и эффект от внедрения нового интеллектуального сервиса. 

Крупная компания с множеством дочерних организаций может протестировать сервис, внедрив его в одну из компаний, а после — масштабировать на весь бизнес. Компания получает испытательную площадку, где можно посмотреть, как ИИ будет функционировать в реальной среде, понять его преимущества и выявить потенциальные ограничения. 

Обычно пилотный проект занимает 2–3 месяца. Этого достаточно, чтобы достичь измеримых результатов и оценить их. Стоимость пилота, как правило, составляет 10–20% от стоимости всего проекта. 

Пилотные проекты находят применение в совершенно различных сферах. Например, «Дом.РФ» запустил пилот на базе российской нейросети. Благодаря этому проекту госструктуры и организации смогут создавать чат-боты и умных помощников, генерировать и структурировать текстовую информацию, осуществлять предиктивную аналитику. А «Норникель» поделился результатами запуска собственного пилота, который поможет повысить безопасность на предприятии. 

Пилоты могут помочь и в решении вопросов на уровне администрации города. Например, в Нью-Йорке стартует пилотный проект по разработке общегородского чат-бота, он поможет с открытием и ведением бизнеса.

Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.

 

Преимущества пилота

Оценка идеи. Пилотные проекты помогают компаниям проверить, насколько эффективными могут быть инструменты, которые они собираются внедрить. Это особенно важно для интеграции новых технологий, таких как ИИ. С помощью пилотного проекта руководители могут определить, действительно ли ЦА решения заинтересована в продукте, а также получить более точное представление о том, как он повлияет на бизнес-процессы компании. Это поможет принять обоснованное решение, стоит ли тратить время и деньги на внедрение технологии, а также доработать идею сервиса и стратегию его интеграции в бизнес-процессы. 

Анализ готовности к внедрению. Пилотные проекты позволяют организациям подготовить среду для внедрения ИИ. Поскольку алгоритмы обучаются на большом массиве данных, перед запуском полноценного проекта необходимо понять, достаточно ли в компании репрезентативных датасетов для обучения моделей под специфику конкретного решения. Также нужно изучить условия конфиденциальности этих данных — возможно, их потребуется обезличить.

Более того: пилотные проекты позволяют проверить команды и избежать ошибки в выборе вендора, который будет разрабатывать и внедрять ИИ-решение. 

Определение реалистичных сроков и бюджета. Заранее оценить бюджет и сроки внедрения ИИ-проектов может быть непросто, особенно при внедрении новых технологий. Пилотный проект позволяет бизнесу измерить эти показатели на небольшом масштабе, а после — экстраполировать стоимость и время интеграции решения на полноценный проект.

Проведение пилотного проекта одинаково важно и для клиентов, и для исполнителей. Верификация концепции позволит убедиться в ее применимости и эффективности в конкретной компании, а значит, сократить риск репутационных издержек. Также в рамках пилотного проекта вендор может более точно оценить проект, его сложность и специфику, убедиться в реализуемости проекта с выбранными технологиями и понять ограничения. Как правило, внедрение ИИ-решения без пилотного проекта возможно, если между клиентом и исполнителем есть полное взаимопонимание в целях, задачах, ходе реализации и ожидаемых результатах решения.

 

Как провести пилот эффективно

Определите границы пилотного проекта. Во время реализации пилота важно держать в фокусе весь проект целиком, но при этом четко понимать, из каких отдельных бизнес-процессов он состоит. Это необходимо, чтобы обозначить границы пилотного проекта и объем функциональности, который будет реализован на этом этапе. 

Основная задача — выделить часть из основного проекта, на которой команда сможет показать максимальную эффективность ИИ-решения с минимальными издержками и рисками, а также сравнить результаты с текущим подходом к процессу. Поэтому границы пилота будут сильно зависеть от специфики компании и поставленной проблемы.

Пример из практики: заказчик — крупная производственная компания, которая регулярно проверяет договоры с поставщиками на предмет выявления рисков и соответствия внутренним чек-листам. Например, на наличие оговорок и штрафных санкций. Но компания решила внедрить ИИ, чтобы снять с юристов рутинную работу по вычитке документов. На стадии планирования пилота выявили, что в компании всего 10 типов договоров и около 50 видов рисков, а на проверку одного договора специалист тратит в среднем 45 минут. Поскольку каждый риск — это отдельная модель с фиксированной стоимостью разработки и обучения, в качестве ограничения пилотного проекта можно выбрать один тип договора с 15 рисками. Это позволит продемонстрировать возможности инструмента и оценить его.

Определите ключевые метрики. Главный показатель успеха — решение поставленных задач компанией. Перед началом пилота важно договориться, по каким критериям будет оценена успешность завершения проекта и принято решение по его масштабированию.

Метрики могут быть самыми разными, в зависимости от специфики решения, но в совокупности они должны отражать общую эффективность предлагаемых изменений. 

Помимо метрик оценки работы интеллектуальных моделей — точность, полнота и др. — важно учитывать метрики изменения бизнес-процесса в сравнении с текущим подходом. Это могут быть показатели трудозатратности, время на выстраивание процесса, процент возникновения ошибок. Совокупность этих метрик позволит посчитать экономическую эффективность от внедрения и учесть весь кумулятивный эффект.

Как правило, интеграция ИИ — это инвестиционный проект, который принесет прибыль в будущем. В силу специфики некоторых проектов бывает сложно провести точный расчет окупаемости инвестиций (ROI), однако он продемонстрирует, насколько оправдано вложение средств на разработку продукта.

Например, в рассмотренном выше кейсе проверки договоров в крупной компании метриками для оценки успешности пилотного проекта могут быть: сокращение времени на проверку одного договора, время на разработку и обучение 15 рисковых моделей, ожидаемый ROI на пять лет. Опираясь на результаты пилота, участники смогут посчитать затраты и ожидаемый эффект и принять решение о дальнейшем масштабировании проекта.

Вовлекайте заинтересованные стороны. Привлечение заинтересованных сторон поможет собрать обратную связь о внедряемой системе, а также обеспечить широкую поддержку интеграции ИИ в будущем. 

В компании должен быть лидер, заинтересованный в создании решения и способный сформулировать запрос бизнеса, а после — оценить результаты. Также важно распределить роли внутри команды и зафиксировать зоны ответственности. Как правило, заинтересованные лица со стороны бизнеса — это:

  • функциональный заказчик — ЦА, которая будет использовать готовое решение; 
  • технический заказчик, отвечающий за внедрение решения и контроль технической части реализации; 
  • владелец бюджета, отвечающий за финансовые аспекты проекта.

Соберите обратную связь и анализируйте. На этапе пилота важно фиксировать и анализировать сложности, с которыми сталкивается команда при внедрении решения. Постоянный сбор обратной связи от всех заинтересованных сторон — конечных пользователей, персонала, заказчика — поможет принять решение относительно масштабирования проекта и дальнейших инвестиций в технологию, а также выявить проблемы и внести необходимые корректировки до начала внедрения. Например, доработать концепцию, изменить функциональность, запланировать обучение персонала.

В прошлом году Рослесхоз запустил в Пермском крае пилотный проект системы на основе ИИ для автоматизации контроля за перемещением дерева. Эксперимент позволил рабочей группе подтвердить эффективность технологии и определить ключевые направления для дальнейшей работы: дополнительное обучение алгоритмов и распространение программы по всей России. 

 

Вывод

Проведение пилотного проекта перед полномасштабным внедрением ИИ — это стратегический обоснованный подход, который обеспечивает принятие взвешенных решений и снижение рисков. Благодаря пилотам компании могут снизить риски и проложить путь к успешному полномасштабному внедрению.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Adobe запретила обучать ИИ на контенте своих клиентов
  2. 2 Каждый четвертый стартап генеративного ИИ в Европе основан экс-сотрудниками бигтеха
  3. 3 McDonald’s отказался от планов развивать экспериментальный формат кафе с ИИ
  4. 4 Сооснователь OpenAI Илья Суцкевер создал новую ИИ-компанию
  5. 5 «Яндекс» и «Сбер» вместе с вузами запустят первый бакалавриат для создателей ИИ-технологий будущего
RB в Telegram
Больше полезного контента в Telegram
Подписывайтесь!