Автор предлагает пятиуровневую модель внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы, от использования ИИ-ассистентов до построения AI-native архитектур. Система помогает компаниям оценить текущий уровень автоматизации и выбрать дальнейшие шаги для оптимизации работы.
На начальных этапах ИИ-агенты используются как личные помощники или интегрируются в процессы через серверы и API. Хотя это ускоряет классификацию заявок и поиск данных, компании часто сталкиваются с высокими затратами, нестабильностью работы и необходимостью постоянного контроля со стороны человека.
Более высокие уровни предполагают отказ от универсальных языковых моделей в пользу специализированных инструментов: OCR для обработки документов или программного кода для расчетов. Это позволяет снизить расходы и повысить предсказуемость, задействуя мощные модели только для сложных задач.
Уровень AI-native подразумевает проектирование бизнес-процессов вокруг возможностей ИИ, автоматизации и участия человека. Система берет на себя управление всем циклом обработки заявок, мониторинг метрик и контроль исполнения, оставляя сотрудникам работу только со сложными случаями.
Автор подчеркивает, что не каждому процессу необходим максимальный уровень автоматизации. Эффективность внедрения должна подтверждаться измерениями стоимости, скорости и качества, при этом важно сохранять возможность отключения автоматики или возврата к предыдущим версиям при снижении показателей.
