Нейросеть для бизнеса внедряют по часам: 1000 операций по 7 минут съедают больше 100 по часу

Статья открывает серию, в которой автор собирает свою методологию внедрения больших языковых моделей (LLM, нейросети вроде ChatGPT, которые читают и пишут текст). По его наблюдению, нейросеть для бизнеса чаще всего снижает издержки, а не увеличивает прибыль. Отсюда главный вопрос: какой кусок работы отдать машине первым.

Почему бизнес и разработчики не находят общий процесс?

Автор называет это самым крупным подводным камнем. Бизнес знает свои процессы, команда разработки знает, как делать ИИ-продукты, и эти знания почти не пересекаются.

Пример из его практики: команда взялась за валютный контроль, то есть проверку валютных операций на соответствие правилам. Почти никто в команде не знал, что это за работа. При этом стандартное обучение нового сотрудника в этом отделе занимает 2 месяца.

Чтобы автоматизировать работу, её нужно сначала воссоздать. Чтобы найти короткий путь, нужно знать обычный. По оценке автора, технической команде на погружение нужен месяц, а то и два. Если же отдать выбор бизнесу, будет хуже: люди, далёкие от технологий, часто считают, что LLM умеет всё.

Что понадобится для отбора процесса?

• Журналы действий сотрудников (логи) за период, лучше за несколько месяцев.
• Инструмент процессной аналитики: программа, которая по журналам показывает, сколько раз и как долго выполняется операция.
• Стоимость часа по каждой роли, участвующей в процессе.
• Человек из команды, у которого есть опыт с нейросетями и понимание, что они делают стабильно.

Отдельные интервью с сотрудниками и клиентами (кастдев) автор считает лишними. В его логике боль равна времени, а время видно в журналах.

Как выбрать процесс по шагам?

1. Дробите работу. Берите отдельный кусок, а не всю должность. Автор прямо пишет: никогда не пытайтесь покрыть решением всю работу сотрудника.
2. Считайте трудозатраты по формуле: количество операций, умноженное на время одной операции.
3. Переводите часы в деньги. Если в процессе несколько ролей, считайте затраты по каждой и складывайте. Автор честно признаёт, что это очень сложно.
4. Проверяйте, справится ли ИИ стабильно. Его команда, например, не берёт задачи с документами больше 50 страниц А4. Такие задачи сразу помечают как неподходящие.
5. Ищите физические ограничения: сколько секунд реально выиграет ИИ на одной операции и во сколько систем нужно ходить за данными. Одним процессам хватает одной интеграции (подключения к внешней системе), для других уже на прототипе приходится обращаться в три разных места.

Для подсчёта можно дать нейросети такой промпт:

Вот список процессов отдела: название, число операций в месяц, среднее время одной операции, роли участников и стоимость часа каждой роли. Посчитай трудозатраты в часах и в деньгах по каждому процессу и отсортируй по убыванию.

Если журналов нет, автор видит три пути. Первый: сначала навести порядок в данных. Второй: сразу строить площадку, изначально рассчитанную на ИИ. Третий: раздать сотрудникам инструменты и разрешить пробовать как угодно.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Примените формулу к своей рутине: сколько раз в месяц вы пишете анонсы, подбираете заголовки, отвечаете в комментариях. Отдавайте нейросети самое частое, а не самое неприятное.

Маркетологу. Посчитайте трудозатраты команды по ролям до разговора о бюджете на ИИ. Цифра в часах и рублях убеждает руководство лучше демонстрации чат-бота.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Начните с выгрузки журналов из вашей учётной системы. Из доступных в России нейросетей для первых опытов подойдут YandexGPT и GigaChat.

Мой прогноз прост: выиграют те, кто сначала посчитает часы. Компании, которые начнут с вопроса «а что умеет нейросеть», получат красивую демонстрацию и ноль сэкономленных минут.