Зафиксировать результат
Пользователь, процесс, входные данные, критерии качества и цена ошибки.
AI-прототип · MVP · проверка гипотезы
Проверить пользу ИИ
до большого внедрения
Собираю ограниченный рабочий прототип на реальном процессе и данных: чтобы измерить качество, экономику и риски, а затем принять решение о развитии системы.
Когда это полезно
Есть задача, но ещё нет доказательства, что сложная система окупится
Нужно проверить агента, поиск по знаниям, аналитику, генерацию контента или интеграцию с рабочим процессом.
Непонятно, достаточно ли данных и какое качество достижимо на практике.
Нужно сравнить локальные и облачные модели по качеству, скорости и стоимости.
Важно получить не презентацию, а работающий сценарий с понятными ограничениями.
Состав MVP
Гипотеза → прототип → измерение → решение
Собрать минимальный контур
Модель, инструменты, база знаний и интеграции только в необходимом объёме.
Проверить на примерах
Нормальные и пограничные сценарии, скорость, стоимость и участие человека.
Подготовить решение
Демонстрация, результаты проверки, ограничения и план следующего этапа.
На выходе
Материалы, по которым можно принять решение
Рабочий прототип
Ограниченный, но воспроизводимый пользовательский сценарий.
Оценка качества
Критерии, тестовые примеры, ошибки и условия применимости.
Экономика
Оценка стоимости эксплуатации, трудозатрат и ожидаемого эффекта.
Архитектура следующего этапа
Данные, модели, инструменты, интеграционная шина, безопасность и контроль.
Границы
MVP не маскируется под промышленную систему
До начала фиксируются критерии успеха и предел эксперимента. Если гипотеза не подтверждается, результатом становится аргументированный отказ или более узкий сценарий — без искусственного раздувания проекта.
Первый шаг
Опишите процесс и ожидаемый результат
Достаточно задачи, примеров входных данных, текущего способа работы и желаемого эффекта.
Написать об AI-гипотезе →