Внедрение ИИ с ROI-планом
Докажем окупаемость ИИ до запуска: AI-аудит за 1–2 недели, дорожная карта с приоритетными кейсами, PoC на ваших данных за 4–6 недель и выход в процесс, а не «пилот на полке».
- МСБ
- Крупный бизнес
- Госсектор
Без обязательств: сначала разбираем ситуацию, затем предлагаем формат работы.
Что вы получаете
- AI-аудит готовности за 1–2 недели. Оцениваем зрелость процессов, инвентаризируем данные и выделяем 2–3 сценария с реальным потенциалом, а не «интересные с точки зрения хайпа».
- Дорожная карта с ROI. Приоритизируем use cases по метрикам в деньгах и сроках. Вы знаете, какой сценарий окупится первым и сколько времени это займёт.
- PoC на ваших данных за 4–6 недель. Проверяем гипотезу на реальных процессах с измеримым результатом, а не на тестовом примере.
- Выбор стека и вендоров без привязки. Сравниваем российские и зарубежные решения, проектируем контур данных под вашу задачу.
- Стратегия и системное внедрение. Переносим пилот в продуктив и управляем изменениями, чтобы решение работало, а не лежало демо-модулем.
- AI + ИБ-экспертиза. Безопасное применение ИИ с учётом 152-ФЗ, корпоративных политик и ограничений на передачу данных во внешние API.
Результат в цифрах
Типовые ориентиры — финальная смета и сроки зависят от зрелости данных и числа процессов, границы фиксируем до старта:
| Формат | Цена «от» | Срок | Что на выходе |
|---|---|---|---|
| AI-аудит / диагностика | 50–150 тыс. ₽ | 1–2 недели | карта готовности, 2–3 приоритетных кейса, оценка ROI |
| PoC / пилотный проект | по запросу | 4–6 недель | проверенная гипотеза на реальных данных |
| Стратегия и трансформация | по запросу | от 2–3 месяцев | дорожная карта, стек, план внедрения |
Ожидаемый результат: через 1–2 месяца — стратегия с roadmap и оценкой ROI; через 3–6 месяцев — запущенные пилоты с измеримым эффектом; через 12 месяцев — решения в ключевых процессах.
Правило входа: сначала разбираем ситуацию, потом предлагаем формат — без навязывания большого проекта. Часто правильный ответ — начать с аудита, а не с внедрения.
Почему мы
Начинаем с аудита, а не с продажи модели.
За 1–2 недели покажем, что готово для ИИ, где риск по 152-ФЗ и какой сценарий окупится первым — с цифрами, а не обещаниями.
Вендорно-независимый совет.
Рекомендуем решение под вашу задачу, а не то, что выгоднее нам. Советуем и российский, и зарубежный стек там, где это законно и разумно.
Бизнес-фокус, а не технологический.
KPI в деньгах, а не в метриках моделей.
Подтверждение: сертификаты по AI/ML (Yandex Practicum, Сколтех, AWS ML).
Быстрые PoC.
Проверяем гипотезу за 4–6 недель, а не за полгода.
Подтверждение: публикации и выступления на AI-конференциях.
Работа с вашими данными.
Строим на реальных процессах и данных клиента, а не на гипотетических примерах.
Российский стек.
Экспертиза в GigaChat, YandexGPT и отечественных MLOps-инструментах — для суверенного контура и госсектора.
Не навязываем тяжёлое внедрение, где достаточно автоматизации.
Там, где процесс описывается правилами, сначала делаем классическую автоматизацию — быстрее и дешевле.
Для кого
Кому это закрывает вопрос:
CDO / CTO крупной компании
— понимает необходимость ИИ, но пилоты «умерли на полке»; нужен системный подход, превращающий их в работающие продукты.
IT-директор госструктуры
— получил задачу «внедрить ИИ» сверху; нужно понять, что реально решает ИИ, какие данные пригодны и как выбрать российское решение без нецелевых трат.
Генеральный директор МСБ
— слышит, что конкуренты «уже используют ИИ»; нужен честный ответ: есть ли польза для бизнеса или это мода.
Когда это не ваш случай
- Нет данных и вы не готовы их готовить. Если данные разрознены и не систематизированы, сначала нужен аудит данных и подготовка AI-ready контура — честно обсудим это на старте.
- ИИ вам пока не нужен. Тогда скажем прямо: не тратьте бюджет. Иногда правильный ответ — автоматизация на правилах без ИИ.
- Нужен «радикальный инновационный проект» по хайпу. Мы не обещаем магию и работаем на измеримом результате, а не на презентации.
- Вы не готовы дать доступ хотя бы к сэмплу данных. Для оценки ROI нужны реальные данные — не менее 100–1000 строк или 20–50 документов.
С чего начать
Основной шаг — бесплатный AI-разбор. На короткой консультации уточняем приоритеты, зрелость данных и риск по ПДн до того, как вы заплатите. Вы получаете план: что реально окупится первым, какой путь короче.
Вторичный шаг — AI-аудит за 1–2 недели, который даёт карту готовности и 2–3 приоритетных кейса с оценкой ROI на ваших данных.
Дальше по цепочке — если данные готовы, идём в подготовку датасетов и очистку данных, чтобы строить ИИ не на «сыром» контуре, а на чистой базе.
[Запросить AI-разбор] · [ИИ-консалтинг: как считаем ROI] · [Подготовка датасетов — следующий шаг]
FAQ
С чего лучше начать, если мы только думаем про ИИ?
С короткой диагностики: AI-аудит текущей ситуации, приоритетов бизнеса и качества данных. Это снижает риск лишних работ и помогает выбрать правильный формат запуска.
Сколько обычно занимает проект?
Аудит — 1–2 недели, PoC — 4–6 недель, полная трансформация — от нескольких месяцев. Срок зависит от числа систем и глубины изменений; работу делим на этапы с контрольными точками.
Что сильнее всего влияет на стоимость?
Исходное состояние процессов, зрелость данных, число use cases и требования к безопасности. На этапе оценки фиксируем границы проекта и критерии приёмки.
Можно ли начать с пилота, а не с большого проекта?
Да. В большинстве случаев разумно начать с аудита или ограниченного PoC: такой вход снижает риск и даёт материал для полноценного плана работ.
Как вы считаете ROI до запуска — это не обещание на словах?
Считаем по реальным данным: время на процесс до/после, стоимость ручной работы, число ошибок и штрафов. Результат фиксируем в деньгах и сроках в плане, а не в рекламном обещании.
Где реально работает ИИ, а где хватает классической автоматизации?
ИИ добавляем там, где нужны контекст и язык: обработка документов, диалоги, поиск по базе знаний, прогнозы и отклонения. Там, где процесс описывается строгими правилами, сначала делаем классическую автоматизацию — это быстрее и дешевле.
---
Не нашли ответ? Обсудить задачу
Регуляторный контекст
Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года
— целевые показатели внедрения ИИ в отраслях и субсидируемые программы.
ГОСТ Р 59276-2020
— требования к разработке AI-систем, включая объяснимость моделей.
152-ФЗ «О персональных данных»
— ограничения на обработку ПДн и требования к трансграничной передаче.
Экспериментальные правовые режимы (ЭПР)
— регуляторные «песочницы» для тестирования ИИ в Москве и других регионах.
Федеральный проект «Искусственный интеллект»
— субсидии компаниям, внедряющим отечественный ИИ.
Обсудим вашу задачу без лишнего риска
На первом шаге разберём ситуацию, покажем, где эффект, а где риски, и предложим формат работы под ваш масштаб.
Ответим в течение 1 рабочего дня. info@right-digits.ru