AI discovery
AI-discovery перед інвестицією в розробку
Перетворюємо загальну ідею про AI на перевірюваний сценарій, карту даних і рішення про доцільність пілота.
Обговорити задачу →Яке рішення потрібно ухвалити
Discovery потрібен, коли можливостей багато, а технічне завдання ще не сформоване. Разом із власником процесу визначаємо користувача, повторювану задачу, поточний спосіб роботи та результат, який можна перевірити. Якщо для задачі достатньо правил, пошуку або звичайної автоматизації, фіксуємо це без штучного ускладнення.
- Опис задачі та користувача
- Карта процесу й точок прийняття рішення
- Перелік доступних джерел
- Критерії якості та межі AI
- Рішення: пілотувати, підготувати дані або зупинити гіпотезу
Що перевіряємо
Переглядаємо приклади вхідних даних, їх актуальність, доступи, обмеження та спосіб отримання правильної відповіді. Окремо визначаємо ризики помилки, дії, що потребують підтвердження людиною, і залежності від наявних систем. Це не замінює повний аудит безпеки чи юридичний висновок, але виявляє питання, які треба закрити до розробки.
Що залишається команді
Результат discovery — документована постановка задачі: цільовий сценарій, користувачі, джерела, критерії приймання, обмеження, попередня архітектура та межі пілота. Документ не прив’язує вас до конкретної моделі або підрядника й може використовуватися для внутрішнього рішення про бюджет.
Відповідність до визначення обсягу
Чи це правильна стартова точка?
Використайте критерії для початкової орієнтації. Остаточна рекомендація формується після перегляду контексту, даних і обмежень.
Напрям підходить, якщо
- Є процес або рішення, яке потрібно покращити
- Є відповідальний керівник і користувач результату
- Можна визначити перевірюваний показник або критерій якості
Спочатку потрібно уточнити
- Потрібно просто придбати «будь-який AI» без визначеної задачі
- Очікується гарантований ефект до перевірки даних
- Ніхто не відповідає за приймання результату
Перевірюваний перший етап
Що ви отримаєте для наступного рішення
Точний склад погоджується до початку робіт. Це типові матеріали для рішення, а не обіцянка бізнес-результату.
Матриця AI-сценаріїв
Порівняння задач за цінністю, доступністю даних, ризиком і складністю перевірки.
Межі пілота
Один процес, визначені користувачі, джерела, людський контроль і стоп-умови.
Критерії рішення
Показники якості та процес ухвалення рішення: масштабувати, уточнити або зупинити.
П’ять запитань · без наборів даних і доступів
Часті запитання
Часті запитання
Чи потрібне готове технічне завдання?
Ні. Його відсутність і є типовою причиною почати з discovery. Потрібен власник процесу та можливість показати приклади реальної роботи й даних.
Чи гарантує discovery запуск пілота?
Ні. Корисним результатом може бути рішення спочатку підготувати дані, змінити сценарій або не використовувати AI для цієї задачі.
Які дані передавати на старті?
Починаємо зі структури, опису та мінімальних знеособлених прикладів, якщо цього достатньо. Доступ до чутливих даних погоджується окремо.
Ідеї за темою