Многие AI-проекты начинаются с простой схемы: компания формулирует задачу, находит подрядчика и получает оценку стоимости. Но уже в процессе разработки выясняется, что CRM устроена иначе, нужны дополнительные интеграции, данных не хватает, а сотрудники работают не совсем так, как предполагалось.

В результате появляются новые задачи, сроки и расходы.

Проблема часто не в технологии или подрядчике, а в том, что до начала проекта не были чётко определены его границы и ожидаемый результат.

В статье разобрал: • почему фразы «внедрить AI для обработки заявок» недостаточно для нормального старта проекта; • почему техническое задание должно описывать прежде всего бизнес-процесс, а не конкретную нейросеть; • что обязательно зафиксировать: функции AI, ограничения, данные, интеграции и ручные этапы; • почему важно заранее определить, что система должна делать при ошибках и нестандартных ситуациях; • как реальные примеры помогают точнее сформулировать требования к AI; • почему критерии приёмки нужно определить ещё до начала разработки; • как требования к безопасности и доступам влияют на проект; • почему изменения по ходу работы необходимо отделять от первоначального объёма; • как разделить требования на обязательные, желательные и будущие, чтобы не перегружать первый запуск; • почему хорошее ТЗ помогает точнее оценить бюджет и избежать неожиданных расходов; • когда вместо большого документа разумнее начать с короткого ТЗ для пилота.

Статья: https://pavezlo.ru/marketing/chto-dolzhno-vhodit-v-tehnicheskoe-zadanie-na-vnedrenie-ai/

Больше про AI, маркетинг и рабочие системы: https://t.me/pavezlo05