aisol/блог/как начать

Какие данные нужны для AI-прототипа: меньше, чем вы думаете

A AISOL · · 8 мин чтения как начать

«Нам сначала нужно навести порядок в данных, а потом уже думать про ИИ» – эту фразу мы слышим на каждом третьем разборе. Звучит разумно, потому и живёт так долго. На деле за ней обычно стоит проект на год-полтора и десятки миллионов тенге: хранилище, интеграционная шина, регламенты качества данных. До самой автоматизации после такого марафона доходят единицы – бюджет и энтузиазм заканчиваются раньше.

Для прототипа агента столько не нужно. Нужно другое – и этого другого у вас почти наверняка достаточно уже сейчас.

Откуда взялся миф об «идеальных данных»

Он достался в наследство от классической аналитики. Отчётам и дашбордам действительно нужна полная, выверенная база: одна пропущенная колонка – и цифры врут. Агенту нужно не это. Агент учится на примерах: вот вход процесса – звонок, скан, заявка; вот правильный выход – заполненная карточка, проведённый документ, ответ клиенту. Тридцать-пятьдесят таких пар дают достаточно материала, чтобы настроить сценарий и честно замерить качество.

Разница принципиальная. Порядок в данных – это состояние всей базы. Примеры для сценария – маленькая конкретная выборка. Первое собирается год. Второе – за полдня.

Сколько данных нужно для прототипа?

Зависит от сценария. Ориентиры из нашей практики:

СценарийЧто передаётеСколько
Разбор звонков продажЗаписи разговоров + выгрузка сделок из CRM30–50 звонков, сделки за квартал
Ответы клиентам в чатахИстория переписки + база знаний или регламенты100–200 диалогов
Первичка в бухгалтерииСканы актов, счетов-фактур, накладных – включая рукописные20–30 комплектов
Медицинская документацияОбезличенные протоколы приёмов, шаблоны карт, справочник МКБ-10 из МИС30–40 случаев
Протоколы и порученияЗаписи совещаний + примеры готовых протоколов5–10 встреч

Общий принцип: примеры входа плюс примеры правильного результата. Формат почти любой – аудио, PDF, фотографии, таблицы, выгрузки. Красивой структуры не требуется.

Где всё это уже лежит. Телефония по умолчанию хранит записи разговоров месяцами. Сканы первички оседают в почте и сетевых папках. МИС помнит приёмы, СЭД – версии документов, CRM – историю сделок. За два года разборов мы не встретили компанию, у которой не нашлось бы материала хотя бы на один сценарий; настоящий вопрос обычно не «есть ли данные», а «кто сходит и выгрузит».

Что делать, если данные «грязные»?

Ничего особенного – отдавать как есть. Грязь в данных не блокер, а диагноз процесса, и часто именно она становится первой задачей агента. Пример с недавнего разбора: в выгрузке дистрибьютора 68% сделок оказались без суммы – менеджеры не заполняли поле. Компания считала это поводом отложить автоматизацию. Вышло наоборот: на прототипе агент доставал суммы из записей звонков и дозаполнял карточки. Та самая грязь превратилась в измеримый эффект первой же недели.

Если в базе дубли, пропуски и вольница в названиях – это аргумент за автоматизацию, а не против. Чистить руками то, что дальше будет поддерживать агент, бессмысленно: через квартал база загрязнится снова, причины ведь никуда не делись.

Чего действительно не хватает чаще всего

Не данных. Примеров правильных решений. В большинстве компаний «как правильно» нигде не записано – оно живёт в голове сильного сотрудника: главбух глазами отличает подозрительный счёт, старший оператор чувствует, когда абонента пора переводить на удержание. Поэтому в неделю прототипа мы закладываем два-три коротких созвона с владельцем процесса – его ответы стоят дороже любой выгрузки.

Достаточный набор для старта = 30–50 примеров входа + 10–20 образцов правильного результата + один человек, который отвечает на вопрос «как правильно».

Как передать данные и не поссориться с безопасностью

Правила, по которым мы работаем: данные не покидают контур компании, прототип живёт в изолированном окружении, доступ есть только у команды настройки, перед стартом подписывается соглашение о конфиденциальности, после показа данные удаляются по акту. Для медицины добавляется обезличивание: прототипу не нужны ФИО и ИИН пациентов, достаточно клинической части случая. Каждый шаг агента фиксируется в журнале действий – службе безопасности всегда есть что проверить. Полную модель безопасности разобрали в отдельной статье.

Как это выглядит вживую

Вторник, 14:00, бухгалтерия дистрибьютора в Алматы. Главбух настроена скептически: «половина накладных от склада – рукописные, вашему ИИ такое не переварить». Вместе с нашим инженером за 40 минут собирают выборку: 28 комплектов – акты, счета-фактуры, накладные, среди них девять рукописных. ИТ-специалист понадобился на 20 минут – открыть доступ к сетевой папке. Через четыре дня прототип разобрал 26 комплектов из 28, по двум честно ответил «не уверен, нужен человек» – и именно в этих двух нашлись реальные расхождения в суммах. Скепсис главбуха закончился вопросом, когда можно подключить сценарий для бухгалтерии к рабочей базе.

Почему «сначала порядок, потом ИИ» – дорогая ошибка

Потому что порядок без потребителя не держится. Базу вычистили – через квартал она снова грязная: людям по-прежнему некогда заполнять поля. Агент меняет саму механику: данные заполняются в момент события – закончился звонок, пришёл документ, событие запустило процесс. Порядок становится побочным эффектом автоматизации, а не её предусловием. Начинать выгоднее с прототипа на том, что есть: неделя – и вы видите качество на своих примерах, бесплатно и без обязательств.

Частые вопросы

Нужно ли размечать данные перед передачей?

Нет. Разметка в классическом понимании – тысячи вручную размеченных примеров – не требуется. Достаточно показать, где лежат входы и как выглядит правильный результат; остальное – работа нашей команды на неделе настройки.

У нашей старой системы нет API. Как отдать выгрузку?

Для прототипа хватит ручной выгрузки в таблицу или PDF – ваш специалист сделает её за пару часов. В продуктивной работе агент сможет работать с такой системой напрямую через её интерфейс, так же, как оператор, с записью каждого шага в журнал.

Можно ли передавать персональные данные?

Для прототипа мы просим их обезличить – ФИО, ИИН и контакты сценарию обычно не нужны. В продуктивном контуре агент работает с персональными данными внутри инфраструктуры компании, по тем же правилам доступа, что действуют для сотрудников.

Посмотрите, как это выглядит на вашей задаче

Демо платформы, разбор ваших процессов и прототип на вашем сценарии – бесплатно. Прототип настраиваем примерно за неделю.

читайте также
Прототип AI за неделю: как это возможно и что вы увидитеДанные в контуре: как внедрять AI и не отдать данные наружу