AI-readiness: диагностика, подготовка и внедрение
AI в поддержке дает эффект только там, где есть данные, база знаний, классификация обращений, понятные escalation rules и контроль качества. Если этого нет, AI может ускорить хаос, а не снизить нагрузку.
Поэтому это не только диагностика. В работу входит подготовка процессов, данных и базы знаний к автоматизации, выбор use cases, сбор backlog и сопровождение первых шагов внедрения.
Что входит в работу
- 01диагностика истории тикетов
- 02аудит базы знаний и gaps
- 03подготовка классификатора тематик
- 04policies и tone of voice
- 05карта use cases для automation/agent assist/QA automation
- 06правила escalation и fallback
- 07QA/QC для AI-ответов
- 08BI/dashboard для контроля эффекта
- 09privacy/compliance risks
- 10оценка вендоров и интеграционных ограничений
- 11план пилота и контроль внедрения
Что получите
Отчет по AI-readiness, карта рисков, backlog автоматизации, список данных и процессов для подготовки, vendor-neutral рекомендации, план пилота и контур контроля внедрения.
Список артефактов по итогам проекта может отличаться: состав документов и глубина детализации обсуждаются с заказчиком до старта работ.
Почему это работает
AI внедряется не отдельным ботом, а управляемым контуром: база знаний, классификация, QA, escalation rules, метрики эффекта и контроль качества.
Связанный кейс
Uzum Bank
44 человека, 4 языка, до 5 000 тикетов в сутки. Время ответа снижено более чем в 2 раза, качество поддержки выросло на 35%, выстроены BI, QA/training, VoC и Incident Management.