Найти в Дзене

Искусственный интеллект развивается стремительно

Каждый месяц появляются новые сервисы: — обучение персонала, — контроль разговоров, — автоматическая оценка сотрудников, — «умные» тренажёры, — системы аналитики и контроля качества. И большинство этих решений делают программисты. И здесь важно сказать честно: программист способен создать очень хороший продукт. Но только при одном условии — если у него есть сильное техническое задание. Хороший программист + грамотное ТЗ = сильный продукт. Проблема в том, что очень мало компаний умеют формулировать качественные технические задания. Чаще всего это: — «Нам нужно повысить продажи», — «Сделайте обучение персонала», — «Хотим, чтобы ИИ контролировал менеджеров». Это не ТЗ. Это ожидания. В лучшем случае — серия интервью. В худшем — набор несвязанных пожеланий. И тогда программист начинает угадывать. Чтобы снизить риски, он закладывает максимальную масштабируемость: — и для кровельных компаний, — и для стоматологий, — и для обувных фабрик, — и для прачечных, — и для частных школ. По

Искусственный интеллект развивается стремительно.

Каждый месяц появляются новые сервисы:

— обучение персонала,

— контроль разговоров,

— автоматическая оценка сотрудников,

— «умные» тренажёры,

— системы аналитики и контроля качества.

И большинство этих решений делают программисты.

И здесь важно сказать честно: программист способен создать очень хороший продукт.

Но только при одном условии — если у него есть сильное техническое задание.

Хороший программист + грамотное ТЗ = сильный продукт.

Проблема в том, что очень мало компаний умеют формулировать качественные технические задания.

Чаще всего это:

— «Нам нужно повысить продажи»,

— «Сделайте обучение персонала»,

— «Хотим, чтобы ИИ контролировал менеджеров».

Это не ТЗ. Это ожидания.

В лучшем случае — серия интервью.

В худшем — набор несвязанных пожеланий.

И тогда программист начинает угадывать.

Чтобы снизить риски, он закладывает максимальную масштабируемость:

— и для кровельных компаний,

— и для стоматологий,

— и для обувных фабрик,

— и для прачечных,

— и для частных школ.

Получается универсальный продукт.

Функциональный.

Масштабируемый.

Но поверхностный.

Потому что он не прожит изнутри.

Проект «Палантир» — это принципиально другая история.

Мы не получаем техническое задание от абстрактного заказчика.

Наше техническое задание формирует живой конечный клиент.

Тот самый клиент, который каждый день решает:

— разместить заказ на кровельную доборку у нас или у конкурента,

— купить металлический откос G-otkos или выбрать альтернативу,

— воспользоваться сервисом Lisa10 или считать вручную.

Если клиент уходит — это не теория.

Это прямые потери.

Если менеджер ошибается — мы теряем деньги.

Если обучение не работает — мы теряем клиента.

Если стандарты размыты — мы теряем управляемость.

Наше ТЗ не пишется в документе.

Оно формируется в реальных заказах, в реальных отказах и в реальных потерях.

У нас три действующие компании:

— «Железный Феликс» — производство оконных комплектующих в Оренбурге.

— G-otkos — производство и продажа фирменных запатентованных откосов по всей стране.

— Lisa10 — сервис для производителей кровельной доборки, который сокращает издержки и снижает зависимость от человеческого фактора.

«Палантир» родился внутри этих компаний.

Не как коммерческий продукт.

А как инструмент выживания и усиления.

Мы не экономим часы разработки, потому что нам не нужно «уложиться в бюджет ТЗ».

Мы тратим столько времени, сколько нужно, чтобы не потерять клиента завтра.

Мы не угадываем боли рынка.

Мы их проживаем.

Даже если кто-то создаст абсолютную копию функционала «Палантира» —

это будет копия состояния на конкретный момент времени.

Но копия всегда отстаёт.

Оригинал развивается внутри живой операционной среды.

Он обновляется каждый раз, когда клиент принимает решение:

купить у нас или уйти.

Кроме того, программист может повторить код.

Он может воспроизвести интерфейс.

Он может скопировать алгоритм.

Но невозможно скопировать контекст ежедневной борьбы за клиента.

Для нас «Палантир» — это не продукт сам по себе.

Это инструмент исследования.

Он собирает данные.

Структурирует разговоры.

Анализирует поведение.

Выявляет ошибки.

Но главный интеллект в системе — человеческий.

Мы используем искусственный интеллект,

чтобы усиливать реальный бизнес,

сохранять клиентов,

снижать издержки

и повышать управляемость.

В первую очередь — внутри своих собственных компаний.

И только после этого — для тех,

кто работает в той же реальности,

где каждый заказ — это выбор клиента,

а не строка в техническом задании.