Выбор делают для шага, а не для процесса
Возьмём разбор входящих счетов. Сотрудник открывает общую почту, отличает письмо со счётом от переписки, читает реквизиты и позиции, проверяет, нет ли такого документа в базе, создаёт его в учётной системе и отправляет на согласование. Шагов шесть. Понимать текст нужно на двух: отличить счёт от переписки и прочитать сам счёт, который каждый поставщик оформляет по-своему. Остальные четыре живут по правилам.
Поэтому спор о подходе на уровне процесса заходит в тупик. Модель на всех шагах означает плату за обращения там, где хватило бы условия в коде. Без модели чтение остаётся человеку, а это обычно самый долгий шаг. Чем агент отличается от бота со сценарием, разобрано в статье как устроен ИИ-агент. Здесь вопрос в том, на каком шаге модель вообще нужна.
Пять вопросов к каждому шагу
- Что на входе? Поля формы, выгрузку и обмен между системами код читает без ошибок. Письмо, скан, звонок или переписка в мессенджере требуют чтения, и это работа для модели.
- Записано ли правило? Решение, которое помещается в строку («сумма выше порога, значит на подтверждение»), пишут кодом. Правило из головы опытного сотрудника («смотрим по ситуации») кодом не выразить, а модели можно показать примеры и разбирать её спорные ответы.
- Сколько стоит ошибка? Ошибка в черновике, который человек всё равно проверит, обходится дёшево. Ошибка в действии, которое сразу уходит клиенту или двигает деньги, стоит дорого: там решает правило или человек, а модель только готовит.
- Сколько раз в месяц? Правило пишут один раз, дальше срабатывание почти бесплатно. Модель стоит денег на каждом обращении и требует надзора. Порог потока в кейсах свой: в кейсе со счетами от двухсот входящих счетов в месяц, в кейсе с заявками от ста заявок при трёх и более каналах.
- Нужно ли объяснять решение? На вопрос «почему так» правило отвечает само: сработало условие. Ответ модели подкрепляют ссылкой на источник, а решение, которое придётся защищать, оставляют правилу или человеку.
На практике решает первый вопрос. Остальные подсказывают, как ставить модель: на весь поток или на часть, с подтверждением человеком или без.
ИИ-агент или скрипт: четыре подхода в одной таблице
RPA в таблице означает программного робота, который повторяет клики человека в интерфейсе старой системы без API, то есть без программного входа для обмена данными. Суммы взяты из нашего прайса, полный список на странице цен.
Суммы агента и связки сравнивать между собой не стоит: это пилоты разных задач. В связке путь известен заранее (письмо, поля, проверка, запись), и модели хватает одного шага. Дешевле тот вариант, который не платит модели за работу правила. Агент там, где хватило бы скрипта, в таблицу не попал, хотя это самый дорогой вариант.
Связка: модель читает, правила решают
В кейсе со счетами в 1С у дистрибьютора продуктов питания до 60 документов в день приходили в общую почту вперемешку с перепиской. Модель вынимает реквизиты, позиции и суммы из PDF и сканов, включая фото с телефона. Дубли ловит правило: составной ключ из номера, ИНН и даты. Одного номера мало, за один месяц счёт с номером один пришёл от четырёх разных компаний. Документ уходит в 1С черновиком, проводит бухгалтер. Путь от письма до черновика занимает 2–3 минуты, обработка ускорилась в четыре раза, а половина срока проекта ушла на интеграцию с учётной системой.
В кейсе с заявками в CRM компания из сферы B2B-услуг получала их в пять почтовых ящиков, три мессенджера и форму на сайте. Модель отличает заявку от счёта, рассылки и переписки по проекту и вынимает суть. Кому отдать заявку, решает правило по отрасли, загрузке менеджера и сумме, дубль ищется по содержимому исходного письма. Первый ответ уходит за 5 минут вместо суток, конверсия в сделку выросла на 22 %, с оговоркой кейса: часть роста может быть внешней.
С картинкой то же самое: на ферме 3D-печати модель смотрит на кадры с камер и останавливает печать при отрыве детали, а задания по принтерам раскладываются по их параметрам. Брака за смену стало на 82 % меньше.
Во всех трёх историях модель заняла один шаг, на котором человек раньше читал или смотрел глазами. Проводки, маршруты и раскладку заданий делают правила и люди.
Когда ИИ не нужен
Когда не окупается бот в поддержке, разобрано в статье про окупаемость чат-бота. Ниже другие случаи, в которых модель лишняя при любом потоке.
- Данные уже в полях. Оплата из банковской выписки в учётную систему или напоминание о продлении договора: это обмен и условие по дате, читать нечего.
- Правило записано и меняется редко. Скидку по объёму или маршрут согласования по сумме код выполнит без ошибок и объяснит.
- Нужен точный расчёт. Себестоимость и остатки считает формула, модель может только объяснить словами, почему число изменилось.
- В системе нет порядка. Если менеджеры не ведут карточки в CRM, автоматический разбор добавит мусора в воронку: это условие записано в кейсе с заявками.
- Вход можно поменять. Внутренние заявки из чата дешевле перевести в форму с обязательными полями, чем учить модель их читать. С клиентами и поставщиками так не выйдет: они пишут как привыкли.
Как выбрать на своём процессе
Возьмите один процесс и выпишите шаги в таблицу: шаг, что на входе, есть ли записанное правило, что будет при ошибке. Заполнять её лучше с тем, кто делает эту работу каждый день: он знает шаги, которых нет в регламенте.
Строки со свободным текстом становятся кандидатами для модели, строки с записанным правилом уходят в код или интеграцию. Где ошибка дорогая, ставят подтверждение человеком. После такой таблицы видно, что автоматизировать с ИИ, а что дешевле отдать правилам.
Экономику кандидата считают по часам до и после, с расходами на модель и надзор. Как посчитать отдачу на вложенные деньги (ROI) без самообмана, разобрано в статье про ROI внедрения ИИ, расходы после запуска в статье о стоимости владения. Для переписки с клиентами развилка «конструктор, свой бот или гибрид» разобрана на странице чат-ботов.
С чего начать проверку
Таблицу шагов можно составить самим. Взгляд со стороны даёт бесплатная оценка по присланному описанию или выгрузке за месяц, она занимает 1–2 дня. Точный разбор изнутри делает диагностика: 60 000 – 90 000 ₽, 3–5 дней, сумма засчитывается в следующий этап. На ней же снимают замер «до», без которого не с чем сравнить ни скрипт, ни модель. Что идёт дальше, описано на странице внедрения ИИ.
Коротко
- Выбор делают для шага процесса, а не для процесса целиком.
- Модель нужна там, где на входе свободный текст, скан, голос или картинка. Поля и записанные правила дешевле отдать скрипту или интеграции.
- Агент оправдан, когда следующий шаг зависит от ответа собеседника. Если путь известен заранее, хватает модели на шаге чтения.
- Чаще всего ответ: связка, где модель читает, а решают правила и люди.
- Модель лишняя, когда данные уже в полях, правило записано, нужен точный расчёт или в системе нет порядка.
- Оценка по вашим материалам бесплатна и занимает 1–2 дня, диагностика стоит 60 000 – 90 000 ₽.
Дальше по теме: какие процессы компании мы забираем у людей и сколько это стоит по ступеням. ИИ для бизнеса→
