Пилот застрял
Прототип работает, но нет владельца, контроля, регламента или понятного пути в эксплуатацию.
I.
001 / 004
Одна задача и её реальный контекст
Разберём, где ИИ снимает ограничение, а где добавляет ручную работу.
На консультации мы начинаем с процесса, данных и цены ошибки. К выбору модели переходим только тогда, когда понятно, какое решение предстоит принять.
Руководитель корпоративного ИИ направления · практика в PATRIOT
II.
002 / 004
С чем приходят
Нужен контекст, а не идеальный бриф.
Портфель расползается
Идей много, а приоритета по эффекту, риску и готовности данных нет.
Знания трудно найти
Нужна база знаний или поиск по внутренним материалам, но источники спорят друг с другом.
Данные чувствительные
Нужно решить, где оправдан локальный контур, а где достаточно облачного компонента.
Проверка съедает эффект
Модель ускорила операцию, зато ручная приёмка стала новым узким местом.
Систему некому принять
Есть разработка, но нет владельца, критериев результата и порядка передачи.
III.
003 / 004
До разговора
Коротко опишите ситуацию.
Я заранее посмотрю контекст и начну встречу с предметных вопросов. Можно приложить презентацию, таблицу, схему процесса или ссылку.
- 01Какой процесс сейчас ограничивает работу.
- 02Что уже пробовали и где остановились.
- 03Какой результат хотите получить после разговора.
IV.
004 / 004
Я читаю контекст
Смотрю материалы и записываю вопросы до встречи.
Разбираем процесс
Находим ограничение и ручные решения, от которых всё зависит.
Проверяем варианты
Сопоставляем эффект, данные, риск и стоимость контроля.
Фиксируем следующий шаг
После разговора должно быть понятно, что делать и чего пока не делать.