Проектирование корпоративного датасета

Самая частая причина, по которой внедрение ИИ буксует, — за него берутся до того, как поняли, на чём помощник будет работать. Собирают всё подряд, получают гору документов, и помощник отвечает одинаково плохо на любой вопрос.

Что делает

Мы идём от задачи, а не от данных. Сначала описываем, на какие вопросы помощник должен отвечать и какие решения принимать. Из этого становится ясно, что ему нужно знать. Дальше ищем, где эти знания лежат сейчас: в документах, в базах, в CRM, в головах у людей.

На выходе — карта: какие данные нужны, где они, в каком они состоянии, чего не хватает и что придётся собирать заново. Плюс честная оценка, какие задачи на этих данных решаются, а какие пока нет.

Почему это отдельный шаг

Потому что здесь чаще всего выясняется неприятное: нужных данных нет, или они есть, но противоречат друг другу, или лежат в виде сканов. Узнать это в начале за две недели дешевле, чем через четыре месяца внедрения.

Что нужно от вас

Доступ к тем, кто работает с этими знаниями каждый день, и готовность услышать, что часть задач сейчас не решается. Мы говорим об этом прямо.

С чего начать

Это часть аудита процессов: 150 000 ₽, две недели, на выходе карта данных, расчёт окупаемости и техническое задание. Если идёте во внедрение — сумма засчитывается.