Базовый чек для внедрения AI автоматизаций
Когда бизнесу вообще нужна AI-автоматизация?
Если коротко - то точно не сразу, т.к. пока у компании нет product-market fit (а иногда market-product), то и автоматизировать нечего. На практике AI-проекты выступают скорее ускорителем и масштабируют ту ценность, которую продукт создал для конечного потребителя.
Поэтому первым шагом является как минимум понимание ICP (он же аватар клиента, его профиль) и того за что он платит - через метрики или кастдев интервью.
Следующее - разобраться с бизнес-процессами и SOP-ами. Лучше пройтись по дереву бизнес-функций (коммерция, продукт, бэк-оффис и т.п.) и описать все регламенты и операции, в которых видятся узкие места, желательно фиксируя в виде простых схем. Потом это сэкономит кучу времени уже на этапе внедрения. А иногда проще и правильнее будет поменять сам процесс в корне.
Отдельный момент с ROI от внедрения AI-автоматизаций. Настоящая стоимость складывается не из запуска MVP, а из поддержки, мониторинга и контроля качества, дообучения и превлечения экспертов (тот самый human-in-the-loop). При честном подсчете может оказаться что экономия от автоматизации не сильно выигрывает по стоимости у ручного процесса.
И конечно метрики - помимо функциональных требований к AI модели, базовым остается бизнес результат: 1. Растёт ли конверсия в оплату? 2. Стал ли клиент получать ответ быстрее? 3. Возвращается ли он снова? 4. Улучшился ли CSAT или вы просто сэкономили на персонале, а клиентский опыт стал хуже.
И стоит отметить что автоматизируя, например, процессы продаж или привлечения, необходимо не сломать уже работающую воронку, поэтому критически важно видеть каждое касание с клиентом на данных.
