Инструменты, которые отвечают на вопрос «а стоит ли»
Большинство AI-инициатив умирает не из-за технологий, а из-за отсутствия внятного расчёта: непонятно, сколько стоит запрос, когда окупятся вложения и какие данные нужны. Эти инструменты закрывают именно эту часть.
Мы собрали рабочие методики, которые используем сами на пресейлах и в начале проектов: расчёт стоимости инференса, оценку эффекта от автоматизации операций, проверку дата-готовности, выбор архитектуры под задачу.
Инструменты не заменяют проектную работу, но дают быстрый и честный ответ: где экономика сходится, где нет и что нужно проверить на пилоте. Мы намеренно показываем не только оптимистичный сценарий, но и условия, при которых проект не окупается.
Доступные инструменты
Генератор бизнес-кейса
Собираем бизнес-кейс AI-инициативы: описание процесса, baseline, эффект в часах и деньгах, затраты на внедрение и сопровождение, риски и критерии остановки проекта.
Калькулятор ROI
Считаем возврат инвестиций в AI-проект: экономию часов и денег, стоимость запросов к модели, расходы на сопровождение и точку безубыточности с учётом реальной доли ручной проверки.
Поиск сценариев применения
Разбираем процессы компании и отбираем сценарии применения AI по трём критериям: наличие данных, измеримость эффекта и терпимость к ошибке. На выходе — приоритизированный список инициатив.
Планировщик внедрения
Формируем план внедрения AI-решения: этапы от аудита данных до промышленной эксплуатации, состав команды с обеих сторон, зависимости, контрольные точки и условия перехода между этапами.
Подбор модели
Подбираем модель под задачу: сравниваем открытые и облачные варианты по качеству на вашей выборке, задержке и стоимости запроса. Учитываем требования к приватности и возможность работы в закрытом контуре.
Почему с нами
Цифры вместо обещаний
Каждый расчёт опирается на ваши объёмы: количество обращений, документов, операций и стоимость часа работы сотрудника.
Полная стоимость владения
Считаем не только разработку, но и инференс, сопровождение, переобучение и работу людей в контуре проверки.
Границы применимости
Инструменты показывают, когда задача решается правилами дешевле и когда модель не даст нужной точности на имеющихся данных.
Связь с реальным проектом
Результат расчёта — это вход в проект: объём пилота, требования к данным и метрика, по которой будет измеряться успех.