«AI нужен еще вчера»: что делать, когда ставят задачу на быстрое внедрение

Привет, я Александр Шакмаев, продуктовый менеджер в Cloud.ru. Этот год принес массу AI-активностей и, уверен, многие столкнулись с почетной миссией внедрения AI в команду, свои процессы и компанию в целом. Фраза «хотим внедрить AI и чтоб быстро» — лидер новой реальности, только вот, скорее всего, быстро ничего не получится. Одни только согласования могут занять месяцы, а ведь нужно время еще на разработку и внедрение. Но все-таки попробую описать пять более-менее реалистичных сценариев, которые можно реализовать за полгода.

В рамках одного текста дать исчерпывающую инструкцию по конкретным сценариям не выйдет, но, оглядываясь на наш опыт внедрения AI, попробуем разобраться какой необходим состав команды для старта, примерную архитектуру и приблизительные сроки, за которые можно внедрить решение для каждого сценария. А вот один, который кажется мне наиболее интересным, распишу подробнее.

Под внедрением я понимаю интеграцию генеративной модели в бизнес-процессы для решения конкретных задач и с позитивным влиянием на бизнес, а не просто «теперь у нас всех подписка на супер-LLM, даже если нам не надо».

Как GenAI помогает разным компаниям

Я заметил, что когда в какой-то компании вдруг срочно захотели внедрить AI, то почти наверняка инициатор относится к одному из двух типов: либо «у всех уже есть нейронки, чем мы хуже?», либо «вот теперь-то мы заработаем гору денег». У первых, скорее всего, нет четкого ответа, зачем их бизнесу вообще нужен GenAI. Вторые ждут быстрых и впечатляющих результатов, но не обозначают точку отсчета, от которой можно посчитать эффективность.

К счастью, есть и такие, кто относится к третьему типу. Они понимают, что любой AI — это всего лишь инструмент, который нужно правильно использовать. Какой бы навороченный телескоп ни купил автомеханик, лучше он работать не сможет. Так и с AI — сначала нужно понять, зачем он нужен, какой именно, научить сотрудников им пользоваться и получить первые результаты. А уж потом можно постепенно усиливаться и догонять рынок.

Как понять, зачем конкретному бизнесу нужен AI и какой именно? Проще всего посмотреть на примеры того, как компании из разных областей его используют. Например, в e-commerce и ритейле GenAI создают описания товаров и карточки, генерируют персонализированные рассылки, а в некоторых компаниях сокращают время создания контента в 5–10 раз.

Типичные задачи, которые решает AI

Банки используют генеративные модели для анализа кредитных договоров и проверки комплаенса. Конечно, финальное решение остается за человеком — но подготовка занимает в разы меньше сил.

В HR-департаментах GenAI экономит рекрутерам до 20% рабочего времени на рутинных операциях, согласно исследованию Compono (2025). Его используют для автоматической обработки резюме, генерации вакансий, предварительных собеседований через чат-бота.

GenAI ускоряет поиск по технической документации, помогает инженерам на производстве анализировать отчеты о поломках и находить признаки преждевременного износа оборудования. Внедрение AI-систем на производстве в среднем на 20% снижает количество внеплановых простоев по данным Siemens и McKinsey.

Генеративные модели могут решать самые разные задачи, но попытаюсь объединить их в группы по сути. Получается где-то пять сценариев, которые в очень общих чертах определяют, что нужно бизнесу:

• Сценарий 1. Нужно автоматизировать работу с обращениями или тикетами по категориям и отделам → классификация и маршрутизация с помощью LLM, в таких сценариях подойдет few-shot или zero-shot подходы.

• Сценарий 2. Нужно автоматически генерировать тексты, например, описания товаров, креативы, отчеты → генерация контента с LLM.

• Сценарий 3. Парсить данные из неструктурированных текстов: счетов, контрактов, заявок → извлечение данных с помощью OCR или компьютерного зрения.

• Сценарий 4. Искать ответы по большой базе знаний, внутренних документов или FAQ → поиск с RAG.

• Сценарий 5. Система, которая помогает в принятии решений, и сама выполняет действия в других системах → AI-агенты под конкретные задачи.

Конечно, это неполный список сценариев и далеко не все варианты использования GenAI. Сознательно не затрагиваю, например, генерацию картинок, видео, музыки или кода. Но эти пять ситуаций достаточно часто встречаются как в российском, так и в зарубежном бизнесе, а решаются относительно «малой кровью» — небольшой командой за несколько месяцев.

Какая команда нужна для старта GenAI-проекта

Слышал мнение, что для запуска GenAI-проекта нужна большая команда инженеров с учеными степенями и суперкомпьютеры. На деле стартовый MVP можно собрать силами 1–2 человек, почти всегда достаточно чтобы были ML Engineer и Backend/MLOps — это если работать на голом энтузиазме.

Если одним энтузиазмом в вашем случае не отделаться, нужен еще Product Owner, который будет определять какая цель у вашего AI, какие метрики покажут, что вы пришли к успеху, в общем будет приводить в движение всё, что застряло. Оговорюсь, что возможно им придется частично брать на себя и другие роли. И кстати, не для каждого сценария команда будет именно такой.

А вот по мере роста проекта подключать новых людей все-таки придется. Коротко расскажу, кто и за что отвечает при серьезном и вдумчивом подходе к внедрению. В суровой реальности это всё компетенции, которые чаще всего делят между собой 1-3 человека:

1. Product Owner / AI Project Manager. Это «мозг» проекта. Он понимает бизнес-задачу, формулирует цели и метрики успеха (например, «сократить время ответа в поддержке на 30%»). Он связывает заказчика,например, руководителя службы поддержки, и техническую команду. Без такого человека проект легко теряет фокус на реальной пользе и превращается в нескончаемый эксперимент.

2. ML / LLM Engineer. Выбирает подходящую модель, настраивает ее под задачу, дообучает если нужно и тестирует качество ответов.

3. Backend + MLOps Engineer (на старте это часто один человек). Настраивает API, аутентификацию, кеширование, логирование, очереди, версионирование и деплой. Именно этот человек обеспечивает, чтобы решение работало стабильно под нагрузкой и легко обновлялось. На этапе выхода в продакшен эта роль становится критичной.

4. Analyst / Knowledge Designer. Подбирает формулировки промптов, настраивает стиль ответов — в деловом тоне, кратко, с примерами и в ToV компании. Также он решает, как разбивать документы для RAG, чтобы модель находила нужную информацию. Иногда эту роль совмещает ML-инженер или аналитик, но на сложных проектах лучше их разделить, особенно при работе с внутренними регламентами, юридическими текстами или технической документацией.

5. Data Engineer. Готовит и поддерживает пайплайны для данных: очищает, структурирует, обогащает документы, диалоги или логи, чтобы они были пригодны для RAG или дообучения. На старте эту работу часто делает ML-инженер, но по мере роста объема данных выделяется отдельно.

6. QA Engineer. Проверяет корректность работы AI. Например, что ответы модели соответствуют нормативам, ссылки на источники рабочие и модель не галлюцинирует. Для этого создается «золотой датасет» — набор вопросов с эталонными ответами, по которому оценивается каждая версия модели.

Сценарии внедрения GenAI

Итак, нам надо быстро проверить гипотезу: решает ли AI конкретную задачу, и стоит ли в него инвестировать дальше. В первую очередь, нужно понять, действительно ли нам нужна модель в контуре компании или мы не будем отдавать ей никакие чувствительные данные и их можно обрабатывать «снаружи».

Если речь идет о персональных, финансовых, юридических или иных регулируемых данных (например, CRM-запросы клиентов, внутренние регламенты, медицинские записи), выносить их в сторонние API запрещено законом. А за размещение данных на зарубежных серверах компания вообще может влететь на штраф в миллионы рублей. Так что разворачивать модель нужно внутри российской инфраструктуры.

Если же, к примеру, нужно генерировать SEO-описания на основе открытых данных о товарах, можно использовать публичные API — это быстрее и проще. А вот дальше пройдемся по пяти сценариям, которые обозначены в начале статьи.

Сценарий 1: Классификация и маршрутизация обращений

Если ваша цель — автоматизировать обработку обращений, можно использовать LLM с поддержкой few-shot или zero-shot prompting. Из популярных моделей это например GigaChat 2. Еще нужно будет создать систему правил маршрутизации, интегрированную с существующими CRM и сервисами поддержки.

Дополнительно — embedding-механизмы для similarity search в сложных и неоднозначных запросах, если это оправдано.

Команда для старта: Product Manager, ML Engineer для работы с промптами и QA для контроля качества классификации.

В теории такую систему можно запустить за 2–3 месяца, при условии минимального количества категорий. Например, если стартовать с 5–6 типов запросов.

Какие могут быть проблемы: ошибки маршрутизации могут повлиять на качество клиентского сервиса, поэтому за ответами модели нужно внимательно следить. Еще важно регулярно добавлять живые примеры обращений, чтобы модель точнее классифицировала запросы.

Сценарий 2: Автоматическая генерация текстов

Если нужно генерировать описания товаров, маркетинговые материалы, отчеты, тоже подойдет генеративная LLM вроде Mistral 7B с шаблонами промптов. Шаблоны должны быть адаптированы под Tone of Voice компании. Важно будет настроить механизмы пре- и пост-обработки, например валидацию данных, фильтрацию галлюцинаций и нежелательного контента.

Команда: Product Manager, ML Engineer и желательно кто-то из контент-отдела, чтобы проконтролировать результат.

Основные проблемы: галлюцинации и отклонения от стиля и низкое качество генерации. Обычно достаточно собирать обратную связь и хорошо прорабатывать few-shot промпты, но иногда может понадобиться fine-tuning модели.

С учетом настройки и доработки промптов на внедрение может уйти 3–4 месяца.

Сценарий 3: Извлечение структурированных данных

Чтобы автоматически извлекать данные из самых разных документов, потребуются инструменты OCR и парсинга для преобразования сложных файлов в текстовые данные.

Стартовая команда: Product Manager, ML Engineer, Data Engineer, QA Engineer.

• Использование LLM с промпт-инженирингом или легким файнтюнингом для извлечения с выводом в JSON или таблицы.

• Системы валидации схем данных, обработки ошибок с резервным переходом на минимальную ручную проверку (human-in-the-loop).

Основные риски: низкое качество OCR напрямую влияет на результат. Если OCR неверно распознает текст, LLM будет отвечать неправильно. Самое сложное — это расшифровка рукописного текста (привет всем обладателям врачебного почерка), таблиц (в них OCR путает структуру) и сканы низкого качества с артефактами. Нестандартные документы могут потребовать ручного контроля и дообучения модели.

Лучше всего добавлять документы по одному виду за раз и контролировать их обработку. В целом на внедрение может уйти 3–5 месяцев.

Сценарий 4. Поиск с RAG

Цель — создать эффективный инструмент для поиска данных в корпоративной базе и генерации ответов. Это уже не самая легкая задачка, потребуются embedding-модели для качественного представления текстовых данных.

Одна из центральных проблем этого сценария — для успешного внедрения нужно очень тщательно подготовить базу знаний.

Идеальная команда: Product Manager, ML Engineer, Data Engineer, QA Engineer

Этот сценарий кажется мне интересным именно своей пограничной сложностью: с одной стороны, его можно реализовать за 4–6 месяцев, а с другой — внедрение может затянуться уже на этапе подготовки данных. Поэтому об этом сценарии расскажу дальше детальнее.

Сценарий 5: AI-агенты и автоматизация

Цель — построить комплексные AI-системы, способные не просто искать или генерировать, а автоматически взаимодействовать с корпоративными системами. Это сценарий на полгода разве что в сказочных мирах. На деле, чтобы создать полноценного AI-агента, может потребоваться год и больше. Но вот небольшой пилот или MVP под одну задачу теоретически можно уложить в шесть месяцев.

Команда: Product Manager, 2–3 ML Engineers, Data Engineer, MLOps, специалист по безопасноcти. Тот случай, когда тремя людьми не обойтись.

Основные риски:

• Неконтролируемые действия ботов с негативными последствиями.

• Сложности интеграции с legacy-системами, требующие переработки бизнес-логики.

• Соблюдение нормативных требований по безопасности и защите данных.

Уменьшить риски можно настройкой лимитов и ролей для AI-агентов с обязательным человеческим контролем и постоянным мониторингом логов.

Как внедрить GenAI на примере чат-бота с поиском RAG

Архитектурный подход RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет модели отвечать только на основе ваших документов, а не общих знаний.

Как это работает?

1. Пользователь задает вопрос: «Как вернуть товар без чека?».

2. Система ищет фрагменты документов, релевантные именно этому запросу.

3. Найденные фрагменты («чанки») встраиваются в промпт модели как контекст.

4. Модель генерирует ответ, опираясь только на этот контекст, и при необходимости — ссылается на источник.

Вот именно такое решение мы и попытаемся внедрить.

Шаг 1: Выбор модели («у себя» или «у поставщика»?)

Выбирать будем из двух типов решений:

1. Модели с открытым исходным кодом (open-weight). Их можно развернуть на собственной инфраструктуре (в облаке или on-premise). Вы полностью контролируете данные, безопасность и логику работы. Такие модели подходят для регулируемых отраслей и задач, где критична конфиденциальность.

2. Закрытые модели через API. Вы отправляете запрос в облако поставщика (например, Сбера или OpenAI), и получаете ответ. Код модели недоступен, данные покидают ваш контур. Это удобно для пилотов с нерегулируемыми данными, но недопустимо для ПДн и корпоративных знаний.

Есть множество моделей того и другого типа, но вот несколько, которые показались мне интересными:

Vikhr — российская LLM, дообученная на базе Llama-3 8B с использованием русскоязычных датасетов. Это важно: русскоязычные модели лучше понимают локальные термины, сокращения («КП», «ТЗ», «ФОТ»), бизнес-реалии и нормативные формулировки — в отличие от англоцентричных аналогов.

GigaChat — LLM от Сбера, доступная как через API, так и в виде закрытой модели для размещения в ИТ-контуре клиента. Модель прошла внутренние тесты, включая кейсы по медицинской тематике (например, консультации по симптомам в рамках проекта «умного кольца»).

Mistral 7B — компактная (7 млрд параметров) open-weight модель от французской Mistral AI. По соотношению «размер / качество» считается одной из лучших в своем классе. Хорошо работает с русским языком, особенно в связке с RAG. Подходит для развертывания на одном GPU (например, NVIDIA T4).

Самый быстрый способ получить доступ к внешним моделям с помощью API — воспользоваться сервисом Cloud.ru Evolution Foundation Models с 11 предобученными моделями. Там есть и GigaChat, например.

Шаг 2. Разворачиваем модель

Чтобы модель начала отвечать на запросы, ее нужно развернуть на инфраструктуре с GPU. На практике это делают двумя способами — в зависимости от наличия экспертизы и требований к контролю.

1. Самостоятельное развертывание. Подходит, если в компании есть DevOps-инженер и нужно полное владение данными и инфраструктурой. В этом случае:

• Вы арендуете виртуальную машину с GPU (например, в облаке или on-premise).

• Устанавливаете Docker и запускаете оптимизированный inference-сервер — например, TGI (Text Generation Inference) от Hugging Face или vLLM от Berkeley.

• Настраиваете сеть, балансировку, логирование и мониторинг вручную.

Это не «пара кликов», а полноценная DevOps-задача, которая может занять от нескольких часов до нескольких дней. Но зато вы получаете полный контроль над логикой, безопасностью и стоимостью инфраструктуры.

TGI и vLLM open-source фреймворки для высокопроизводительного запуска LLM. Они оптимизируют использование памяти GPU, ускоряют генерацию текста и поддерживают такие функции, как streaming и batch-обработка запросов.

2. Облачный инференс через управляемый сервис. Если нет времени или ресурсов на настройку инфраструктуры, можно воспользоваться готовым сервисом Cloud.ru Evolution ML Inference:

• Вы выбираете модель — из каталога Evolution или загружаете свою (например, с Hugging Face).

• Указываете тип GPU и объем памяти.

• Через несколько минут получаете готовый REST API, защищенный аутентификацией и логированием.

Всё происходит внутри изолированного проекта в российском облаке — данные не покидают ваш контур, что критично для регулируемых отраслей.

Производительность и стоимость

На одном GPU (например, NVIDIA A10 или L4) такие сервисы могут обрабатывать до 100–300 запросов в минуту — в зависимости от длины промпта и сложности модели.
Стоимость начинается от 30–50 рублей за час использования GPU — но это относится только к управляемому облачному решению. Самостоятельное развертывание может оказаться дешевле при постоянной нагрузке, но потребует инвестиций в настройку и поддержку.

Шаг 3. Подготовка данных.

Нам понадобятся релевантные источники: FAQ, регламенты, каталоги, техническая документация. То, чем пользуются сотрудники компании, когда им нужно что-то узнать.

Тексты документов нужно разбить на чанки по 100–130 токенов (примерно 150–200 слов). Современные LLM (включая Mistral и GigaChat) лучше усваивают короткие, семантически целостные фрагменты. Длинные чанки «размывают» релевантность и могут не поместиться в контекстное окно при множественном ретривале.

Затем надо преобразовать чанки в векторы с помощью современной эмбеддинг-модели. Сейчас лучше всего русский язык поддерживают эти модели (если, конечно, мы говорим о генерации именно на русском языке):

• voyage-3-large — лучшая в бенчмарках MTEB, поддерживает мультиязычность и гибридный поиск;

• e5-mistral — от Microsoft, отлично работает с короткими чанками и русским текстом;

• GigaChat Embeddings — если вы уже используете GigaChat, это обеспечит максимальную совместимость.

Полученные векторы нужно сохранить в базе: FAISS — для пилота (до 100 тыс. документов), pgvector или Milvus — для продакшена.

Что еще важно на этом этапе:

• Кеширование частых запросов — оно снижает нагрузку на GPU и ускоряет ответы.

• Фильтрация по метаданным (например, «только документы отдела поддержки» или «только версия 2025») — повышает точность.

• Ограничение доверия: если релевантность найденного контекста ниже порога — модель не отвечает, а предлагает обратиться к человеку.

Шаг 4. Проверка в реальных условиях

Когда прототип на тестовых данных показывает стабильные результаты, его пора интегрировать в реальные процессы. На практике можно выкатить для пользователей что-то из этого:

• Внутренний Telegram-бот для сотрудников: задаешь вопрос по регламенту — получаешь ответ из Confluence.

• Виджет на сайте поддержки: вводишь «как вернуть товар» — бот выводит выдержку из FAQ.

• Плагин в Notion: выделяешь фразу — получаешь пояснение из внутреннего глоссария.

Такой MVP не пытается заменить человека, а просто отвечает на конкретные запросы. Если ответа в базе нет — бот честно пишет: «Не нашел информацию по этому вопросу». Логика «если не уверен — передать оператору» — это уже продакшен-уровень, требующий:

• модели оценки уверенности (например, на основе релевантности топ-чанков);

• интеграции с очередью обращений (Jira Service Desk, Zendesk и т.п.);

• согласования сценариев эскалации с бизнесом.

Про сроки подробно писать не буду, тут у всех своя специфика, скажу лишь, что если вы не свеженький бодрый стартап с нулем легаси, про «успеть за неделю/месяц» можно забыть, от нескольких месяцев — более реалистичный срок, здесь слишком много переменных: со сколькими системами надо связать AI, насколько конкретно в вашей компании жесткие требования по инфобезу, насколько гибкое руководство в плане ресурсов и согласований.

Все последующие улучшения уже не обязательные в рамках этого сценария, но, кажется, важно о них рассказать.

Куда двигаться дальше?

Если MVP подтверждает гипотезу (например, 70% запросов решаются без участия человека), можно добавлять функции:

• добавить механизм роутинга на оператора (с проверкой уровня уверенности);

• подключить аналитику (какие вопросы чаще всего не находят ответа?);

• интегрировать с CRM/ERP для персонализированных ответов.

Но ключевой принцип остается: сначала докажи ценность на простом сценарии — потом усложняй.

Продвинутый RAG: когда база знаний растет, а точность падает

При небольшом объеме данных (до нескольких тысяч документов) простой RAG на векторном поиске работает хорошо. Но когда база расширяется до десятков тысяч записей, точность снижается: похожие фрагменты конкурируют, релевантные ответы теряются в шуме, а модель получает неточный или избыточный контекст — что ведет к неверным или противоречивым ответам. Их часто называют «галлюцинациями», но формально это не одно и то же. Здесь модель не придумывает несуществующие ответы, а именно путается в данных.

Чтобы этого избежать, применяют управляемые RAG с несколькими уровнями обработки:

• Гибридный поиск, комбинация ключевых слов и векторов повышает покрытие.

• Reranking, когда вторая модель переранжирует найденные чанки по релевантности конкретному запросу.

• Добавление метаданных и фильтрации по дате, отделу, типу документа и т. д.

• Кеширование частых запросов.

Fine-tuning модели

Если даже продвинутый RAG не решает задачу, то имеет смысл адаптировать саму модель через fine-tuning. Для минимального результата достаточно будет даже 1 000 пар «ввод → ожидаемый вывод», особенно при использовании методов вроде LoRA (Low-Rank Adaptation), при котором изменяется только небольшая часть параметров. Для более качественного результата скорее потребуется 2–3 тысячи пар, а для специализированных доменов вроде финансов или медицины лучше взять еще больше — примерно 5 000 пар.

Облачные платформы вроде Cloud.ru Evolution ML Finetuning позволяют загрузить такой датасет, выбрать базовую модель (Mistral, Vikhr, Llama и др.) и запустить обучение без ручной настройки CUDA, Docker или Kubernetes. Результат — кастомная модель, которую можно сразу развернуть в продакшене с полным контролем над данными.

AI-агенты: автоматизация многошаговых бизнес-процессов

Когда отдельная функция (например, ответ на запрос по поддержке) уже работает стабильно, логично сделать следующий шаг: позволить системе не только отвечать, но и выполнять действия в других сервисах.

Это уже не модель, а оркестратор. Например, AI-агент может:

• запрашивать данные из нескольких систем (CRM, ERP, Jira);

• анализировать контекст (история заказа, SLA, статус компенсации);

• выполнять безопасные действия: создать задачу, отправить письмо, обновить статус;

• запрашивать подтверждение у человека, если действие критично.

Пример: «Клиент жалуется на задержку доставки заказа №12345» → агент:

1. Проверяет статус в ERP.

2. Смотрит историю в CRM.

3. Генерирует ответ с компенсацией.

4. Создает задачу в Jira для логистики.

5. Уведомляет менеджера.

Реализация таких сценариев требует надежной инфраструктуры для оркестрации, безопасного доступа к API и аудита всех действий. Например, у нас на платформе Cloud.ru Evolution AI Agents предоставляют среду для проектирования, тестирования и запуска таких агентов — с поддержкой ролевых ограничений, логирования и интеграции в корпоративные сервисы.

Топ-3 ошибки при внедрении GenAI

Что может пойти не так при внедрении генеративных моделей? Да в целом все что угодно, как и в любом другом внедрении. Но в этом и прелесть поэтапного подхода, пилотов и MVP, что можно ошибиться, притормозить и оценить результат, а потом попробовать еще раз. Но есть три типичные ошибки, с которыми сталкиваются очень многие.

1. Считать, что Open source — это бесплатно.

Модель действительно можно скачать без оплаты на Hugging Face. Но чтобы она заработала в продакшене, нужны:

• GPU-инфраструктура (даже для Mistral 7B — как минимум NVIDIA T4);

• человек, который настроит vLLM/TGI и интеграцию;

• система мониторинга и логирования.

В итоге TCO (total cost of ownership) оказывается сопоставим с использованием managed-сервиса — особенно если учитывать время команды. Избежать этого можно, допустим, если начать с облачного инференса: это позволяет зафиксировать расходы и быстро оценить ценность, не вкладываясь в DevOps-настройку.

2. Забывать о поддержке

GenAI — это не «развернул и забыл». Даже если проект успешно стартовал, со временем копятся проблемы. Например, в базе знаний появляются новые регламенты и модель начинается путаться в версиях. Или нет полноценных логов и невозможно понять, где произошел сбой и откуда тянется цепочка странных ответов для клиентов.

Чтобы проект выжил и вышел в продакшен, надо его холить и лелеять на всех этапах жизненного цикла. Периодически тестировать модель, мониторить логи, да даже просто спрашивать у пользователей, насколько им нравится работать с GenAI.

3. Сразу делать AI-агента или обучать модель с нуля

Когда слышишь: «А давайте AI, который будет сам анализировать CRM, писать клиенту и создавать задачу в Jira!» — это звучит как прорыв. Но на деле такие проекты никуда не приводят. У них нет четких критериев готовности, сложно измерить эффект от их использования, но главное — разработка и внедрение могут занять годы.

Лучше запустить небольшой AI-инструмент, например, поиск по внутренним регламентам. Убедиться, что он полезен, и только потом добавлять сложность.

Заключение

GenAI можно внедрить супер-быстро: просто купить платную подписку на ChatGPT или Perplexity. Но это решение подходит разве что для частного использования сотрудниками компаний, да и то — на свой страх и риск. Поэтому давайте еще раз пробежимся по тому, что нужно для удачного внедрения.

• Нужна команда из 2–3 человек, готовых закрывать сразу несколько ролей: продакт определяет метрики, ML-инженер настраивает RAG или fine-tuning, бэкенд разворачивает API — но кто-то из них почти всегда берет на себя и подготовку данных, и первичную аналитику, и тестирование.

• Лучше использовать открытые или российские модели (Mistral, Vikhr, GigaChat), которые можно развернуть внутри доверенного контура — особенно если вы работаете с персональными данными или корпоративной документацией.

• Облако ускоряет запуск, но только при условии, что данные остаются в России и не покидают изолированный проект. Использование публичных API с чувствительной информацией — не просто риск утечки, а нарушение ФЗ-152.

• С самого начала важно измерять всё: не только точность ответов, но и латентность, частоту эскалаций, стоимость запроса и фидбэк пользователей. Без этого невозможно понять, работает решение или создаёт новые проблемы.

GenAI — это не один инструмент, а целый спектр технологий: от текстовых моделей для работы с документами до генераторов изображений, видео и речевой аналитики. Но чтобы весь этот зоопарк приручить и использовать себе на пользу, начать лучше с малого. Я предложил несколько сценариев, но, конечно, они не закрывают все задачи всех компаний. Интересно, какие задачи вы сами в первую очередь отдали бы генеративной модели — не для галочки, а на благо бизнеса? Пишите, думаю, найдется еще с десяток сценариев.