Внедрение цифровых помощников для выполнения различных функций происходит повсеместно. Что выбрать — разработку собственного инструмента или покупку готового ИИ-решения от вендора? Какие риски нужно учитывать? Разберемся в этой статье.
Цифровые помощники или чат-боты на базе ИИ создавались, чтобы выполнять определенный набор функций для решения конкретных задач компании. С появлением генеративного искусственного интеллекта — известного как модель GPT — возможности таких помощников расширились. Например, их можно использовать для создания текста письма, подготовки отчетов, поиска ответа на вопрос среди огромного и разрозненного массива информации внутри компании, поддержки клиентов и сотрудников. Список задач можно продолжать бесконечно, всё зависит от целесообразности.
Удобство таких бот-помощников заключается в том, что сотрудники или клиенты компании ведут с ним переписку через удобный и привычный канал общения — в публичном или корпоративном мессенджере, электронной почте или в чате на сайте — и одновременно решают свои задачи. Таким образом сегодня ИИ-ассистенты — большое подспорье для службы клиентской поддержки и контактных центров, HR-менеджеров, отделов маркетинга и продаж, закупок и IT-департаментов. Они позволяют повысить качество обслуживания клиентов, сэкономить время персонала, оптимизировать расходы на ведение бизнеса. В результате компания, в которой время сотрудников высвободилось на нечто более полезное, чем, например, поиск информации среди многостраничных документов и баз знаний, сможет больше заработать.
Что выбрать если перед компанией стоит задача внедрить цифрового помощника — самостоятельную разработку или готовое решение? Опыт нашего общения с десятками крупных компаний-заказчиков показывает, что этот вопрос является наиболее частым камнем преткновения. Это вызвано тем, что на данный момент на российском рынке есть два класса продуктов — готовые платформенные решения, не требующие участия вендора в управлении, и те, которые требуют дорогостоящих доработок под запросы заказчика. Когда заказчик сталкивается со вторым вариантом — это его пугает, и он думает, что лучше сделать разработку внутри компании.
Какие риски нужно учитывать, решаясь на самостоятельную разработку
Вероятнее всего, собственная разработка займет много времени. Поиск разработчиков в штат, их адаптация, постановка техзадания, сам процесс разработки, тестирования, проведения экспериментов и т.д. — всё это требует времени. Даже если внутри компании есть сильная IT-команда с необходимыми компетенциями, то чаще всего ее ресурсы уже заняты под профильные задачи. Бот-помощник на базе ИИ по индивидуальному заказу — это несколько недель или даже месяцев работы. Таким образом, его не получится оперативно развернуть, как готовое решение от одного дня до пары недель в зависимости от варианта установки — в облаке или контуре безопасности компании.
Значительную часть времени может занять изучение рынка и поиск готовых библиотек, показавших себя успешно в реальных, а не научных задачах. В то время как готовое решение уже работает на основе анализа потребностей и опыта использования реальных компаний. То есть собственная команда разработки могла еще не задумываться о каких-то функциях, которые уже включены в готовый продукт, т.к. аналогичные запросы ранее поступали от других клиентов. Соответственно, если заказчик выбирает готовое решение, оно может опережать запросы компании.
Второй момент — самостоятельная разработка может быть более затратной с точки зрения бюджета. Квалифицированные специалисты в области искусственного интеллекта стоят дорого. Плюс такому продукту необходим отдельный менеджер, который будет постоянно включен в процесс и контролировать реализацию, что дает дополнительную нагрузку на ФОТ. По сути компании необходимо создать мини-отдел разработки под конкретную задачу, и не факт, что он будет окупаться. Кроме того, само решение нельзя “разработать и забыть” — нужно будет постоянно поддерживать и улучшать его.
Готовое решение будет обновляться регулярно и любое обновление можно будет установить в рамках лицензии. Таким образом, покупая решение, компания покупает экспертизу разработчика, которая будет доступна в течение долгого времени.
Если сопоставить тот факт, что невозможно точно спрогнозировать время на собственную разработку и расходы на зарплаты специалистов, и сравнить с расходами на лицензию за готовый продукт, то во втором случае компания точно будет знать сколько...
Об авторах:
Владислав Беляев, Исполнительный директор и сооснователь AutoFAQ, эксперт в области ИИ.