Перейти к основному содержимому
Продвинутый•10–16 часов

Пакет доказательств для AI business case

Соберите готовый к решению AI business case, где ROI, риск, контроли и evidence качества не смешиваются в одну красивую цифру.

business caseмоделирование ROIанализ рисковдизайн оценкиgovernance решений

Сценарий

Задача

AI-пилот выглядит убедительно, а vendor case study обещает двузначный uplift. Руководству нужно решение о масштабировании. Постройте business case, который отделяет provider-reported metrics от собственных измерений, учитывает стоимость review, retry и failures, показывает uncertainty и задаёт release/stop controls вместо оптимистичного spreadsheet theatre.

Пошаговое выполнение

1. Зафиксируйте baseline до AI

Результат: Business case имеет проверяемую точку отсчёта.

Задачи

  • →Определите denominator и unit of work
  • →Соберите baseline volume, time, cost, error и outcome
  • →Отделите direct cost от opportunity cost
  • →Пометьте data gaps и confidence

Проверки

  • ✓Нет benefit без baseline denominator
  • ✓Средние значения не скрывают high-cost tail cases
  • ✓У baseline есть owner и reproducible source

2. Рассчитайте cost per successful task

Результат: Цена token/API больше не скрывает реальную операционную стоимость.

Задачи

  • →Добавьте inference, retrieval и tool cost
  • →Добавьте retries, fallbacks и failed attempts
  • →Оцените human review и escalation rate
  • →Добавьте observability, support, incident и governance overhead

Проверки

  • ✓Cost denominator — successful verified outcome
  • ✓Failure handling и review не считаются нулевыми без evidence
  • ✓Сценарий содержит low, base и high assumptions для volume и quality

3. Разделите reported claims, собственный evidence и assumptions

Результат: External case studies не считаются causal proof для вашей организации.

Задачи

  • →Пометьте каждую цифру как measured/internal, provider-reported, independent external или assumption
  • →Запишите transfer assumptions
  • →Проведите sensitivity analysis для adoption, quality, review rate и unit cost
  • →Определите claims, которым нужен experiment до масштабирования

Проверки

  • ✓Provider metric не используется как internal baseline
  • ✓ROI не зависит от одного скрытого optimistic assumption
  • ✓Есть downside scenario для quality, adoption или cost miss

4. Свяжите economics с quality, risk и rollout

Результат: Go/no-go решение учитывает evidence и control readiness, а не только expected value.

Задачи

  • →Определите quality, safety и business thresholds
  • →Привяжите autonomy и rollout stage к control evidence
  • →Добавьте canary или holdback и authoritative outcome tracking
  • →Запишите rollback/kill triggers и review cadence

Проверки

  • ✓Positive ROI не перекрывает critical safety/control failure
  • ✓Business KPI отделён от model-quality KPI
  • ✓Production corrections обновляют eval set и financial assumptions

Критерии приёмки

  • Baseline, AI cost и expected benefit имеют явные denominators и sources
  • Cost per successful task включает retries, failures, review и operational overhead
  • Provider-reported metrics отделены от internal или independent evidence и assumptions
  • Sensitivity analysis показывает downside при худших quality, adoption или cost assumptions
  • Go/no-go memo имеет quality, risk, economics, rollout и kill thresholds с owners

Материалы перед выполнением

Human-in-the-loop для AI

Практическая production-архитектура человеческого контроля: человек подключается в конкретной точке риска и получает достаточно контекста для реального, а не формального контроля. Материал охватывает контракты, границы полномочий, failure modes, оценивание и контролируемый rollout.