Выбор программного обеспечения с ИИ: 7 вопросов поставщику

Корпоративное программное обеспечение с искусственным интеллектом — это программное обеспечение, которое отвечает на вопросы по собственным данным компании, готовит отчёты или ведёт процесс, а результат которого подчиняется правилам прав доступа, точности и контроля. Это определение важно, потому что универсальный чат-инструмент и система, которая прикасается к данным вашей компании, несут разный уровень риска.

Демо похожи друг на друга: гладкий ответ, красивый экран. Разница определяется на невидимой стороне демо. Семь вопросов ниже — рамка, с которой можно прийти на совещание по оценке, с каким бы поставщиком вы ни работали.

Семь вопросов поставщику

1. На какой бизнес-вопрос он будет отвечать? «Давайте использовать ИИ» — не цель. Цель — вопрос с чётко определённой точкой принятия решения, например «где мы в этом месяце по плану продаж?». Пока вопрос не прояснился, выбирать продукт рано: какие данные и с какими правами понадобятся, следует из вопроса.
2. К каким источникам данных он подключается и какой из них готов сегодня? Исходите из того, что не все источники в списке поставщика одинаково зрелы. Попросите отделить готовое от того, что будет настраиваться в рамках проекта.
3. Как он получает доступ к данным? Только чтение или он может изменять данные? ИИ пишет произвольные запросы или работают только заданные инструменты?
4. Кто считает цифру? Языковая модель говорит гладко, но, если она сама порождает числа, она может ошибаться. Ищите структуру, в которой проценты и суммы считает система, а модель лишь передаёт их. Это различие определяет, с какой достоверностью цифра попадает на управленческое совещание.
5. Кто что увидит и куда уходят данные? Можно ли задавать права по пользователям? Спросите письменно, через какие сервисы проходят данные и где они обрабатываются; ответа «это безопасно» недостаточно.
6. Как заметить неверный ответ? Выясните, кто будет проверять результат, на каком шаге включается подтверждение человеком и как со временем измеряется качество. Если для проверки результата ИИ не предлагается никакого метода, риск целиком остаётся на вас.
7. Прямо ли сказано, что готово, а что — проект? Именно этот вопрос показывает честность поставщика. С поставщиком, который подаёт неготовую функцию как готовую, долго работать трудно; ответ «в рамках проекта» — не плохая новость, а чёткий ответ.

Три признака, на которые стоит обратить внимание на демо

• Данные примерные или реальные? Демо на примерных данных показывает интерфейс продукта, но не показывает проблем ваших данных. По возможности попросите пробу на источнике, похожем на структуру ваших данных.
• Согласован ли ответ, когда тот же вопрос задан другими словами? Руководители не задают вопросы шаблонными фразами, как на демо. «Как продажи?» и «сколько мы сегодня продали?» должны давать один и тот же результат.
• Можно ли спросить, откуда взялась цифра? Если вы не можете проследить, из каких данных и по какому расчёту получена цифра, принимать решение по ней труднее.

Как YazSis отвечает на эти вопросы?

Корпоративный ИИ (Fero) — ассистент, который позволяет голосом или письменно задавать вопросы по вашим данным о продажах, бюджете, отгрузках, заказах и запасах. Ответы на семь вопросов таковы:

• Бизнес-вопрос: вопросы руководителей — план продаж, представители ниже плана, состояние бюджета, задерживающиеся отгрузки, критические запасы.
• Источник: готовый на сегодня источник — MySQL. SQL Server, PostgreSQL, REST API, Logo, SAP, Odoo и Excel рассматриваются в рамках проекта.
• Доступ: к базе данных приложения подключение идёт только через учётную запись с правом чтения; данные изменить нельзя. ИИ не пишет SQL, работают только заданные бизнес-инструменты.
• Цифры: KPI, проценты и разницы считаются на серверной стороне; модель не может назвать число, которого нет в результате инструмента.
• Экраны: дашборд собирается только из утверждённых компонентов; ИИ не генерирует код.

Fero — не чат-бот и не готовый экран отчёта: каждый вопрос превращается в ответ и экран, специально собранные под этот вопрос. Уточняющие вопросы сохраняют контекст: когда вы говорите «покажи первую пятёрку» или «покажи по представителям», экран не сбрасывается, а обновляется по той же теме или углубляется в детали.

Если потребность в ИИ пока не определилась

В некоторых компаниях главный вопрос — не выбрать продукт, а определить, где ИИ принесёт ценность. Не каждому процессу нужен ИИ; иногда достаточно регулярного отчёта или простого рабочего потока. Если область применения не определена, наш подход состоит из четырёх шагов:

• Ограничьте данные: определите правильный источник данных и права доступа.
• Проверьте применение: сопоставьте возможность с реальной бизнес-проблемой и точкой принятия решения.
• Встройте в поток: привяжите результат к существующему рабочему потоку, согласованию или отчёту.
• Наблюдайте и развивайте: измеряйте качество, сохраняйте контроль человека и цикл обратной связи.

Область применения тоже выбирается в этих рамках: корпоративный информационный ассистент, анализ документов, контролируемые агентные структуры, умная отчётность, обнаружение аномалий или автоматизация рабочих потоков. Что принесёт ценность, определяется совместной оценкой доступа, качества данных, возможности аудита и бизнес-результата.

Хорошее демо ИИ показывает, насколько гладок ответ; хорошая система ИИ показывает, почему цифра верна.

Приходите на совещание по оценке с этими семью вопросами в письменном виде и записывайте ответ на каждый. Подробнее о Fero — на странице Корпоративный ИИ, об изучении областей применения — на странице Искусственный интеллект.