Аскер про AI/ИИ в Бизнесе

Мы привыкли, что продаётся продукт творчества - картина, код, текст. Но что если на конвейер поставят саму способность творить? Не картину, а умение её написать. Не код, а мышление, его породившее. Что будет, когда творческий акт оценят, масштабируют и коммодитизируют? Это мысленный эксперимент о том, куда идёт человек, когда его последнее неотчуждаемое становится товаром. Слушайте в новом выпуске подкаста https://askerych-online.mave.digital/ep-35

Есть простая штука, которую почти никто не делает перед запуском ИИ-пилота - сесть и посчитать, окупится он или нет. По данным McKinsey,

87% ИИ-проектов не доходят до полноценного запуска.

И дело не в технологиях. Просто через три месяца после старта руководитель спрашивает: «что мы получили?» — а ответить нечем. Метрик не собирали, исходных показателей не снимали. Вендоры ситуацию не улучшают. Обещают 10x, а по факту выходит в 3–5 раз меньше. Потому что цифры никто не проверял под реальный процесс заказчика. При этом методология расчёта, по сути, простая. Четыре переменные: - сколько человек на процессе, - сколько часов тратят, - сколько стоит их час - и какую долю работы реально отдать ИИ. Плюс стоимость внедрения. Всё. В какой-то момент мы упаковали эту логику в бесплатный калькулятор на сайте. Заполнил параметры > увидел оценку экономии и срок окупаемости. Та же формула, что и в реальном аудите. У нас, на 17 проектах коэффициент автоматизации получился от 60% до 99,6% ручного труда, средняя окупаемость пилота - 2–4 месяца. Если честно, любой руководитель, который знает свой процесс и его метрики, за пять минут понимает, стоит вообще заходить в автоматизацию или нет. И для этого не нужны консультанты, продавцы и «давайте попробуем». Просто цифры на столе. Ссылка на калькулятор https://clck.ru/3Uxknm Аскер Аскеров, ИИ-исследователь и архитектор AI-решений для бэк-офиса

Кстати! Давно хотел сделать ROI-калькулятор ИИ-инициатив. Проект с марта висит в отложенных. Пожалуй, выходные этому и посвящу. Для чего нужен такой инструмент? А для того, чтобы понять какой выхлоп от внедрения ИИ может быть.

Друзья, давно уже надо было это сделать, но никак руки не доходили. Переписал ссылку на канал. Было @AiStrata - стало @ai09t_ch, согласно актуальному названию компании. Не теряйте.

Я уже рассказывал о своей услуге «Интеллект компании». Её первая версия была реализована полностью на основе моих представлений о том, как и для чего должна быть устроено база знаний. Надо сказать, что представления не были теоретическими, но и пробелов было достаточно. Собственно эти пробелы я и решил нивелировать вчера утром и сформировать системное понимание всего ландшафта работы с базами знаний. Для начала надо было сформировать теоретический фундамент. Мои ИИ-агенты провели глобальный OSINT-аудит по девяти доменам. Брали и российские и мировые источники: от фундаментальной модели SECI (Нонака-Такеучи, 1995) до свежего GraphRAG от Microsoft Research (2024). Логику подбора доменов знаний я подчинил процессу оцифровки. Теория управления знаниями, архитектура хранения и поиска, оцифровки, причём в двух векторах: бумага → цифра и цифра → AI-читаемый формат. Последнее критично, так как мало кто понимает, что DOCX и PDF для ИИ нечитаемы без спецконвертеров типа Docling. Дальше: извлечение знаний из баз данных, текстов и «голов экспертов». Для этого существует 50+ инструментов (от SharePoint до Obsidian, от Pinecone до pgvector), полный разбор RAG и эмбеддингов, change management при внедрении, удержание знаний при уходе людей, российский рынок со всеми 152-ФЗ. Итого ~150 источников, глобальный охват. > В результате исследования я получил 17 структурированных файлов, ~120 страниц, с мастер-индексом и playbook'ом. Playbook - это практический алгоритм из семи шагов: аудит → стратегия → архитектура → оцифровка → платформа → внедрение → поддержка. На основе этого корпуса знаний мы с Яром пересобрали сам продукт и накатили изменения для существующих клиентов. Параллельно, я обновил одностраничник услуги «Интеллект компании». Цены на сайте привёл к единой матрице. Теперь у услуги есть полная методологическая база. Почитать можно тут https://ai09t.tech/ru/intelligence-company.html

Ставим потихонечку консалтинг и Цех на поток.

Пока плотно работаю над интерфейсом Цеха, запилил первую, пусть и очень сырую, но рабочую версию ИИ-сметчика. Принимает инфу, считает сметы, выдает в 4 форматах: - экселька - веб-версия - json для 1С - грандсмета И снова пишу строительным и ремонтным компаниям - приходите. Ваш опыт будет очень к месту.

В посте о работе с аутсорсинговой бух-компанией я много рассказал о создании базы знаний. Тема для меня очень привлекательная. Экономика знаний, в принципе и базы знаний, как частное ее проявление и продукт - сильная вещь. По моему убеждению, это один из доменов, которые вообще не подвержены веяниям экономических циклов, кризисов и т.д. Своего рода "пенсионный проект". В общем, я решил сильнее погрузиться в тему и начать пока на понятийном уровне прорабатывать понимание вопроса. Не гарантирую, что часто буду писать на эту тему, но изучать точно. Яр, со своим OSINT-субагентом уже собирают для меня инфу по теме.

Кстати, а много ли у меня на канале строителей и строительных компаний? Я тут прикольную плюшку собираю, ИИ-сметчик называется напишите мне, если тема для вас живая @askerych

Прямо сейчас тестирую российский сервис, аналог open-router Пока особенных нареканий нет. Канал стабильный. С их помощью собираю SaaS-версию Цеха на qwen-3-coder Полет нормальный. Погоняю на них недельку и вернусь с окончательным мнением

Похоже, deepseek теперь тоже по vpn Во всяком случае API версия Грусть

Слушайте, какой же кайф, что в Telegram ввели полноценную верстку текста. Давно ожидаемое мною функцией. Теперь я могу разворачивать полноценные статьи, с нормальным дизайном. Вставлять изображение там, где нужно. Делать акценты, списки, таблицы и так далее. Троекратное ура!!! Так что обязательно обновитесь, если вы этого ещё не сделали.

Как понять, готов ли ваш бизнес к AI четыре вопроса, которые я задаю перед проектом Ко мне приходят собственники и говорят: «У нас бэк-офис 25–30 человек, хотим попробовать AI, с чего начать?» Я не могу ответить на этот вопрос заочно. Потому что в одной компании узкое место документы между юристами и финансами. В другой - снабжение не успевает за ростом. В третьей - отчёты собирают вручную из четырёх систем. Без взгляда на процессы любой совет про AI - гадание на кофейной гуще. 8 из 10 компаний, с которыми я начинаю работать, уже пробовали AI. Пробовали и разочаровались. Потому что внедряли инструмент до того, как разобрались, какой именно процесс хотят улучшить.

AI - не волшебная таблетка. Это рычаг. Приложите не туда и сломаете то, что работало.

Дабы избежать такого исхода и помочь вам ответить на вопрос "с чего начать", я сделал мини-аудит из четырёх вопросов. Потратьте 5 минут, ответьте на них и узнайте, есть ли смысл смотреть AI в вашем случае. Первый вопрос - выручка и размер бэк-офиса. Не для фильтрации «достоин/недостоин», а чтобы понять, на каком уровне рассматривать возможности. Второй - есть ли задача, которую не делаете, потому что под неё нужен был бы отдельный человек или отдел. Это центральный вопрос. Именно такие задачи AI закрывает лучше всего. Третий - пробовали ли уже AI. Если да и не получилось — это не минус. Наоборот, это значит, что вы уже поняли: простые ответы не работают. Четвёртый - как часто повторяется процесс и сколько людей в нём участвует. AI окупается на повторяющихся кросс-функциональных процессах. Всё остальное пока рано. Каждый ответ я читаю лично. И пишу персональный разбор: что ваш случай говорит о готовности к AI, с чего начать, есть ли смысл вообще. Почему бесплатно? Потому что мне самому важно видеть реальную картину: с какими задачами компании приходят, что уже пробовали, где болит. Без этого потока я работаю в вакууме. Это честный обмен: вы получаете разбор, я - понимание рынка. Если у вас выручка от 30 млн. р. в год, бэк-офис от 10 человек или вы хотя бы раз задумывались «а не попробовать ли нам AI» - пройдите эти четыре вопроса. Я отвечу в течение суток. И скажу честно, стоит ли игра свеч в вашем конкретном случае. https://ai09t.tech/mini-audit/

Что стоит между „хочу ИИ“ и работающим решением? Клиенты приходят с разным запросом, пониманием и отношением к ИИ. Но работа у нас всегда начинается с аудита. Почему? Бывает, человек вообще не представляет, где применить ИИ, но он слышал от кого-то, что ИИ - штука феноменальная, и хочет такой у себя. Бывает наоборот. Клиент «знает», что отдать ИИ. «Отдел продаж, три человека, хотим ускорить подготовку КП». А бывает, что уже попробовал и обжёгся. При этом по степени отношения к технологиям разброс не меньше. Одни верят, что ИИ - это волшебник с палочкой. Другие - что это невероятно сложно. Третьи вообще ценности не видят… В общем, на входе история абсолютно разношёрстная. Но есть одна точка, в которой сходятся все. Никто не знает настоящей картины своих процессов. Даже те, кто приходит со словами: «я точно знаю, что отдавать в ИИ». Знать, где болит, и понимать, где конкретно, насколько глубоко и в каком порядке лечить - разные вещи. Поэтому все начинается с аудита. Он бывает разный, но вне зависимости от формата, экспресс или детальный анализ, цель аудита всегда одна - выйти на 3-5 задач с максимальным эффектом от внедрения. Что за «эффект»? Экономия времени, денег, высвобождение людей - это понятно. Но настоящий вау-эффект, когда один квалифицированный сотрудник, вооружённый ИИ-агентами, делает объём работы, на который раньше уходила команда и месяцы. Вот пара цифр из реальных проектов. ⁃ Кабинетное маркетинговое исследование. Раньше тратились месяцы и труд 5-6 человек. Сегодня оркеструет 1 человек. Остальное на ИИ-агентах: собирают, верифицируют, сопоставляют данные и пишут отчёт. Месяцы превращаются в часы, а расходы на порядок ниже. ⁃ Подготовка КП в ИТ-компании. Раньше тратилось 2-3 дня и силу мин. 2 сотрудников. Сегодня 20 мин. и +30 дополнительных КП в мес. без роста штата. Экономия ~200 т.р. в мес. ⁃ Строительная компания не успевает своевременно считать сметы, а это главный инструмент продаж. Тратится 2-5 дней, масса ошибок и переделок, и упущенное время. С ИИ - минуты на разработку, 20 мин на верификацию. Как результат при налаженном канале лидов, количество смет и продаж при стандартной конверсии кратно увеличивается. Для меня самые интересные клиенты - это те, кто уже попробовал ИИ и обжёгся, но не потерял веру в технологию. У клиента нет компетенции, чтобы определить и оценивать качество услуг по внедрению ИИ. Беда в том, что за одинаковыми лозунгами скрываются специалисты с абсолютно разным пониманием проблемы. В результате - куча факапов. Чего я только не видел.. ⁃ решение некорректно работает, абсолютно игнорируя ключевую функцию, ради которой она была разработана; ⁃ саботаж сотрудников, считавших, что ИИ их заменит; ⁃ попытка просто скопировать решение которое хорошо показало себя у конкурентов, но тут «не взлетело».. Причина всегда в том, что никто до покупки не разобрался, что конкретно нужно бизнесу и где ИИ даст реальный результат, а где нет. Как, обычно, выглядит путь от первого разговора до работающего агента. 1. Приходит клиент и объясняет задачу. 2. Садимся, определяем цели. 3. Первичный аудит. 4. Если сходимся, делаем ТЗ, договор. 5. Дальше глубокий аудит: выявляем несколько задач, выбираем одну приоритетную. 6. Под неё делаем пилот. 7. Месяц обкатки. 8. Выходим на стабильный результат и раскатываем на нужное количество пользователей. Для кого это лучше всего сработает? 9. Компания, в бэк-офисе которой несколько доменов. Маркетинг, бухгалтерия, управленка, логистика, продажи — хотя бы 2-3 из списка. 10. 10-15 человек в бэк-офисе. 11. Выручка — от 20 млн в год. 12. Высокая плотность задач на каждого. 13. Уже есть пыт выгорания 14. Знают, что такое узкие места и ломающиеся процессы. Компания уже пытается стабилизировать и фиксировать процессы. Вот это самый минимум. Выше - работает. Ниже - скорее всего, ИИ вам пока не нужен. Аскер Аскеров — ИИ-исследователь и архитектор AI-решений для бэк-офиса