Инструкция для бизнеса: что учесть при заказе разработки ИИ-решения

Какие надо пройти этапы и что ждать в финале? Мы собрали небольшую инструкцию для бизнеса, основываясь на многолетнем опыте кастомной разработки подобных решений.

«Наносемантика» почти 20 лет занимается разработкой программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Важным направлением компании является кастомная разработка по заказу государства и крупного бизнеса из разных секторов: мы работаем с банковскими, нефтегазовыми, промышленными компаниями и даже с предприятиями космической промышленности — на счету «Наносемантики» более 180 выполненных проектов, в том числе, для лидеров отечественного рынка.

Например, на диалоговой платформе DialogOS работает коммуникативный ИИ второго по величине банка РФ и крупной энергосбытовой компании, а цифровой ученик известного политика, обученный на массиве данных из видео и аудиоархивов с помощью наших собственных технологий распознавания и синтеза речи, стал одним из самых заметных проектов 2023 года в Рунете.

Несмотря на различие в исходных данных и задачах, все проекты объединяет единая логика и принципы внедрения ПО, на которых мы хотели бы остановиться подробнее.

Разработка начинается с идеи повлиять на важные метрики в бизнесе компании, и далее выдвигаются гипотезы. Некоторые из них разбиваются о реальность, а другие претерпевают любую критику и превращаются сначала в важную документацию, потом в прототип, а в итоге в настоящий проект.

Какой должна быть идея? Внедрение ИИ как самоцель — плохая идея. Особенно, если это внедрение определенной популярной в СМИ технологии. У компании должна быть реальная экономическая цель, ведь ей предстоит измерять пользу ПО, выделять бюджет на его поддержку, лицензии и прочее. При отсутствии цели можно защитить проект внутри у коллег в виде прототипа, но не будет определенности, как развивать его дальше. Цель нужна и разработчику, чтобы определить для себя его важные технические составляющие.

От идеи переходим к гипотезе.

Из этой гипотезы нам как разработчику очевидна бизнес-цель: поднять метрику удовлетворенности сотрудника колл-центра. Бизнесу, в целом, не важно, какая именно ИИ-технология будет задействована: LLM или другая. Цель останется неизменной — поднять метрику.

Плохих гипотез не бывает, потому что они обычно содержат в себе цель. Мы понимаем, что бизнес хочет изменить и улучшить, и можем от этого отталкиваться, задавая наводящие вопросы.

Техническим разработчикам нужно представить, что буквально должен делать искусственный интеллект вместо человека, который занят у вас на рабочем месте. Тогда станет ясно, на каких данных обучать ИИ выполнять свои функции: что это за данные, где их брать, что с ними делать и в какую форму их преобразовывать.

У компаний может быть совершенно разный подход к документообороту и ведению баз данных, а ведь именно эти информационные хабы и будут являться опорными точками в обучении ИИ.

Итак, мы знаем идею, гипотезу, бизнес-цель и детально понимаем процесс, который нужно автоматизировать. Осталось определить технологию. Здесь есть железное правило: не надо усложнять! Если есть более легкий путь достижения бизнес-цели, то надо ему следовать.

Задумайтесь, когда подрядчик по ИИ соглашается с вами во всем при обсуждении технологий. Наша задача как представителей разработчиков — постоянно заниматься развеиванием мифов: мы говорим заказчику, что возможно, а что невозможно. Говорим, как именно возможно, как именно — нет. Бизнес приходит со своей целью, и мы предлагаем несколько вариантов или показываем единственно верный. В итоге должно остаться стройное прозрачное решение с понятными сроками и ценой.

Часто данные этапы подготовки пропускают, что может критично сказаться как на сроках, так и на стоимости всего проекта.

Настройка интеграции с системами заказчика: CRM, почтовые сервера, базы данных, т.д. К сожалению, клиенты часто не закладывают отдельный срок на стыковку двух технических отделов. А иногда просто игнорируют требования разработчика дать доступ в контур, чтобы посмотреть устройство изнутри и сформировать порядок этапов интеграции с системами, а также возможные сложности, для которых потребуется больше времени. Или сроки допуска в контур обозначены, но заказчик их нарушает, из-за чего сдвигаются сроки завершения проекта.

Прохождение службы безопасности заказчика для внедрения в контур или его часть. Здесь уже не заказчик, а компания-разработчик ИИ может не учесть важность службы безопасности, особенно когда делает первый проект для финансовой или, например, серьезной нефтегазовой организации. Не редки ситуации, когда СБ полностью разворачивает подрядчика, потому что его код и логика не соответствуют корпоративным стандартам безопасности. И это становится сюрпризом и для самого клиента, который забыл про отдел СБ, и для подрядчика, чей код оказался несостоятельным.

Многолетний опыт в сложной ИТ-разработке помог нам сформулировать свой собственный «золотой стандарт» — оптимальное сочетание подготовительных мероприятий перед стартом проекта. Далее я расскажу о нем подробнее.

Предпроектное исследование даст заказчику полный контроль над проектом и подрядчиком.

Какие этапы в него входят:

Результатом ППИ становится полное техническое задание и глубокая оценка проекта. Никаких ТЗ в электронной почте или файлов, согласованных только внутри компании, но не синхронизированных с подрядчиком.

Подготовленное ТЗ и оценка станут предметом договора клиента с подрядчиком, который не сможет спрятаться за размытыми формулировками, что тоже актуально на относительно новом рынке нейросетей. Юридический договор с результатами исследования будет иметь вес. А главное, с таким подходом шанс на то, что проект будет реализован, равен 100%.

Стоит подчеркнуть, что ППИ не обязательно для каждого проекта. Оно нужно именно для нестандартных и нетиповых случаев. Но если подкованный в IT заказчик приходит с отлично проработанным ТЗ, то из этапов ППИ останется лишь дорожная карта и стыковка с службой безопасности.

Для клиентов «Наносемантики», которые заказывают предпроектное исследование, мы также предлагаем не только будущую архитектуру проекта, но и MVP: функциональный прототип, в котором реализована часть полного проекта. Его можно попробовать «в бою», показать командам и обсудить внутри, тем самым еще более усилив свои позиции при защите проекта внутри компании и повысив уверенность в успехе финального продукта.

В своем недавнем выступлении на конференции AI Journey Президент РФ напомнил о необходимости внедрений и собственных разработок нового поколения ИИ, которые являются одним из ключевых условий научного, технологического и мировоззренческого суверенитета нашей страны.

Сокращая время на проверку и принятие решений, и следовательно, оказывая влияние на денежные и товарные перемещения, подобные проекты способны поменять экономику не только предприятий, но и целых отраслей, а, следовательно, и стран. Как разработчики ИИ-решений мы рады быть причастными к этому прогрессу и менять будущее вместе с нашими клиентами.