Как проходит пилот ИИ

Проверка ИИ на данных компании: цель, контрольная выборка, критерии качества, ограничения и решение о внедрении.

Сначала — проверяемая гипотеза

Пилот нужен, когда полезность или качество решения нельзя оценить заранее. Выбираем ограниченный процесс: например, поиск по документам, распознавание дефектов или подготовку черновика. Определяем, что сравниваем с текущей работой и какие ошибки недопустимы.

Данные и критерии

Отделяем материалы для настройки от контрольной выборки. Согласуем права доступа, условия обработки и способы проверки ответа. Для поиска важны подтверждение источниками и доля полезных ответов; для контроля продукции — пропуски дефектов и ложная отбраковка. Критерии зависят от конкретной задачи.

Решение после проверки

Результат пилота — вывод о применимости, ограничения и состав следующего этапа. Перед запуском проверяем интеграции, доступы, наблюдение за качеством и порядок действий сотрудника. Сроки и стоимость определяем после оценки материалов.