ai implementation presentation

Непарадная сторона внедрения ИИ

Почему промптов недостаточно

Что реально происходит между красивым демо и рабочей AI-системой в бизнесе.

system.active

LLM + данные + правила + процессы + контроль качества + ответственность.

why now

Всех уже немного утомили ванильные AI-доклады

ИИ всё упростит Заменит рутину Увеличит продажи Сам напишет контент Главное — промпты Залетайте, всё получится

Проблема не в том, что эти тезисы ложные. Они правдивы только в очень ограниченном контексте.

main conflict

Все пробовали ИИ. Но не все получили бизнес-эффект

Мы массово научились пользоваться ИИ. Но еще не научились массово его внедрять.

Кто уже использует ChatGPT, Claude, Gemini или другие LLM?
У кого ИИ встроен в процесс так, что эффект можно измерить?

demo vs implementation

Красивый ответ в чате — это еще не система

ДемоОдин подготовленный сценарийЧистые данныеВау-эффектНет последствий ошибки

ВнедрениеСотни сценариев и исключенийГрязные данныеМетрики, SLA, стоимостьЕсть ответственность

Демо показывает потенциал. Внедрение проверяет жизнеспособность.

truth #1

LLM не знает ваш бизнес

ваших клиентов
вашу экономику
вашу CRM
ваши ограничения и риски

Средний ответ может быть полезен, но бизнес-результат почти всегда лежит в специфике.

without context

Без бизнес-контекста ИИ выдает правдоподобную усредненность

Сегментация ЦА

Типовая сегментация из интернета вместо реальной картины.

Оффер

Красивый, но пустой текст без связи с рынком.

Анализ рынка

Пересказ общеизвестных тезисов без фактуры.

Стратегия

Логичный, но непроверенный план.

truth #2

Проблема не в промптах

описанный процесс база знаний структура данных владелец процесса критерии качества контур проверки ответственность

Когда процесс не описан, ИИ не автоматизирует процесс. Он автоматизирует хаос.

truth #3

LLM не любит грязные данные

CRM заполнена как попало Комментарии хаотичны Данные в таблицах Часть в Telegram Часть в головах сотрудников Документы устарели UTM потеряны Выводы не зафиксированы

Если на входе хаос, на выходе будет хорошо оформленный хаос.

truth #4

LLM уверенно ошибается

Самое опасное не то, что модель ошибается, а то, что она ошибается литературно качественно.

красивый оффер мимо ЦА неподтвержденная сегментация нарушение tone of voice стратегия без учета экономики автоматизация не того участка

truth #5

ИИ не становится полезным сам по себе

Купили доступ к AI-инструментам
Провели воркшоп по промптам
Собрали список use cases
Через месяц пользуются только энтузиасты
Остальные вернулись в старый процесс

Если ИИ — это еще одна вкладка в браузере, он проиграет привычному процессу.

truth #6

Человек в контуре — это не костыль

ИИ делает черновую работу Человек проверяет решение Система сохраняет результат Ошибки возвращаются в улучшение процесса Часть решений автоматизируется позже

truth #7

Универсальный ИИ хуже специализированной системы

Чем ответственнее задача, тем меньше хочется полагаться на общий интеллект и тем больше нужны специализированные контуры.

база знаний
правила и ограничения
источники данных
проверки и метрики качества
понятная зона ответственности

turning point

ИИ — это не модель. ИИ — это система

LLM данные правила интеграции память проверки логирование владелец процесса

LLM — это двигатель. Но бизнесу нужен автомобиль: с рулем, тормозами, приборной панелью и безопасностью.

real implementation

Настоящее внедрение начинается не с модели

Какой процесс улучшаем?

Какой результат должен измениться?

Где источник правды?

Где нужен человек?

Как проверяем качество?

Кто владелец процесса?

failures

Почему AI-проекты не взлетают

Чат-ботом не пользуются

Не встроили в процесс.

Ответы красивые, но бесполезные

Нет доступа к контексту.

На демо работало, в проде нет

Не учли исключения.

Слишком дорого

Не считали стоимость операции.

Не масштабируется

Все держится на ручных промптах.

Команда саботирует

Не изменили роли, процесс и ожидания.

architecture

Ограничения — это требования к архитектуре

Не знает бизнес

Компенсация: база знаний, CRM, документы.

Галлюцинирует

Компенсация: источники, фактчекинг, review.

Нестабильна

Компенсация: пайплайны, тесты, шаблоны.

Дорого на масштабе

Компенсация: кэш, маршрутизация, выбор модели.

methodology

Методология взрослого внедрения

Найти процесс, а не модный use case
Определить измеримый результат
Разложить процесс на операции
Понять, где реально нужна LLM
Описать данные и источники правды
Запустить ассистирующий режим
Построить контур проверки
Измерить экономику

marketing

Хорошие первые зоны для ИИ в маркетинге

анализ интервью и отзывов
извлечение болей и возражений
генерация гипотез
адаптация текстов под каналы
проверка tone of voice

без проверки не отдавать

стратегию, финальные выводы о рынке, юридически значимые обещания, бюджет и интерпретацию аналитики без источников

founders

Хорошие первые зоны для ИИ в компании

поддержка клиентов
обработка входящих заявок
коммерческие предложения
онбординг сотрудников
внутренняя база знаний
резюмирование встреч

Фаундеру не нужно внедрять ChatGPT. Ему нужно закрыть узкие места в бизнесе AI-системой.

maturity model

От игрушки к системе

1Игрушка

Люди сами используют чаты. Польза хаотична.

2Ассистент

Есть промпты и шаблоны под роли.

3Процесс

ИИ встроен в операции, появляются метрики.

4Система

ИИ связан с данными, правилами и интеграциями.

next step

Практический чек-лист для старта

Выбрать 3 повторяемых процесса с большим количеством текста, документов или решений.
Для каждого процесса описать текущую боль и желаемый результат.
Найти операции, где ИИ помогает без критического риска.
Определить, какие данные нужны ИИ для качественной работы.
Запустить маленький пилот с метриками и контуром проверки.

final

ИИ не отменяет работу с процессами. Он наказывает за ее отсутствие.

ИИ не магия, а технология Промпт — это не внедрение Демо — это не production LLM — лишь один из компонентов системы Будущее за теми, кто умеет превращать ИИ в часть бизнес-системы