Индивидуальные ИИ-решения: когда нужна разработка под заказ

Индивидуальные ИИ-решения нужны, когда готовый сервис упирается в одно из трёх: в ваши внутренние системы, в жёсткие требования к результату или в запрет выносить данные наружу. Если ни одно из трёх не про вас, начните с готового инструмента: он запускается быстрее и стоит меньше.

Сначала проверьте готовый сервис

Возьмите задачу и прогоните её на готовом инструменте: конструкторе чат-бота или обычной подписке на нейросеть. Дайте десять реальных примеров, не демо-данные, и посмотрите, где он ошибается.

Если ошибки лечатся настройкой, например поправить инструкцию или добавить документы, разработка не нужна. Если причина в другом (инструмент не видит ваши данные, не может записать результат в вашу систему или не держит ваше правило), это повод думать о решении под заказ.

Дальше три признака на примерах из проектов, которые мы делали. Остальные задачи собраны на странице кейсов внедрения ИИ.

Первый признак: решение должно работать внутри ваших систем

Готовый сервис отвечает в окне чата. Бизнесу же нужно, чтобы результат оказался в 1С, CRM или базе.

Так устроен ИИ для онбординга сотрудников, который мы делали. Он связан с 1С: подсказывает новичку, куда обратиться и что делать, а внутренние документы хранятся в векторной базе на Qdrant. Заодно правила согласования документов закрепили в системе, а не оставили в голове у сотрудников.

Если ИИ должен читать вашу учётную систему и писать в неё, основная работа уходит на интеграцию и права доступа. Сама нейросеть здесь самая простая часть.

Второй признак: у результата жёсткие требования

Универсальные генераторы дают текст или картинку «примерно». Когда нужно точно, готовый инструмент перестаёт справляться.

В генераторе баннеров, который мы делали, логотип и слоган должны оставаться на месте и читаться, а при генерации текста нейросетью это обычная проблема. Размеры и вес файла подгоняются под площадку. Если в баннере надо поправить одну деталь, его не пересобирают целиком.

С постами для соцсетей то же самое. В системе автоматизации SMM, которую мы разработали, правила бренда настроены внутри, поэтому контент выходит без доработки руками. Публикация в несколько соцсетей занимает одно нажатие.

Третий признак: данные нельзя отдавать наружу

В одном из агентств недвижимости договор собирали по сканам: паспорт, СНИЛС, ИНН, для сделок с недвижимостью ещё и выписка из ЕГРН. Мы сделали решение, которое принимает сканы как есть, раскладывает данные по полям и подставляет их в шаблон договора. Распознавание идёт на сервере клиента, поэтому персональные данные не покидают его инфраструктуру.

Когда данные нельзя отправлять в облако, выбирают по тому, где физически работает модель. Здесь готовые облачные сервисы отпадают первыми.

Схема выбора: готовый сервис, open-source или решение под заказ в зависимости от трёх ограничений

Под заказ не значит с нуля

Часть решений, которые мы делаем, собрана из готовых блоков: n8n, векторный поиск, распознавание документов. Под вашу задачу блоки соединяют и настраивают. Поэтому решение не приходится собирать с нуля: первый результат можно получить на одной задаче, а не на всём процессе сразу.

Между готовым сервисом и разработкой: open-source

Есть третий путь, о котором часто забывают: открытые проекты с бесплатной лицензией. Их можно установить на свой сервер и использовать как готовый продукт.

В одном проекте нужно было разместить на сайте онлайн-чат. Мы не писали его с нуля и не платили за подписку на сервис: установили open-source проект, и всё заработало. Если типовая задача уже решена открытым проектом, возможно, платить за подписку или заказывать разработку не придётся.

Это не отменяет разработку под заказ. Если проекта с нужными возможностями нет, его дорабатывают или пишут своё. Но проверять стоит и открытые проекты: они часто закрывают задачу, на которую готовый сервис просит абонентскую плату, а заказная разработка требует бюджета.

Что спросить у подрядчика до старта

Когда будете обсуждать услуги по внедрению ИИ, задайте пять вопросов:

• Что будет считаться готовым результатом? Нужна проверяемая формулировка: «бот отвечает на типовые вопросы, ошибки смотрит сотрудник».
• На каких ваших данных решение проверят? Тест на реальных документах и переписке честнее демонстрации.
• Где оно будет работать и у кого останутся доступы?
• Кому принадлежат настройки, база знаний и код, если вы решите сменить подрядчика?
• Какую одну задачу можно запустить первой, чтобы увидеть результат до больших вложений?

Когда разработка не нужна

Если задача типовая, готовый сервис или open-source проект закроет её без разработки. Покупайте индивидуальное решение, когда готовое уже проверили и упёрлись в систему, требование или запрет на данные.

Выпишите задачу, которую хотите передать ИИ, и ответьте на три вопроса: где должен оказаться результат, насколько точным он должен быть и можно ли отправлять эти данные в облако. Если на все три ответ «где угодно, примерно, можно», вам хватит готового сервиса.