Перейти к основному содержимому
Основной•6–10 часов

Матрица оценки AI use cases

Постройте портфель AI use cases с доказательным scoring по ценности, частоте, готовности данных, capability fit, потенциалу автоматизации, влиянию ошибок, контролям и возможности экспериментальной проверки.

поиск use casesпортфельный scoringанализ evidenceмоделирование рискаприоритизация

Сценарий

Задача

После воркшопов у команды есть 20–40 AI-идей: summarization, извлечение документов, support, рекомендации, agentic actions и forecasting. Список быстро превратился в конкурс самого харизматичного слайда. Постройте scoring board, который отделяет evidence от предположений, штрафует неизвестный failure impact и не позволяет vendor demo подменять собственный business case.

Пошаговое выполнение

1. Нормализуйте use cases по единому контракту

Результат: Идеи сравниваются как задачи, а не как названия моделей или продуктов.

Задачи

  • →Опишите пользователя/job и измеримую проблему
  • →Зафиксируйте текущий workflow и non-AI baseline
  • →Определите frequency/volume и source of truth
  • →Разделите model task, workflow automation и consequential action

Проверки

  • ✓Use case не начинается с названия provider/model
  • ✓Value имеет бизнес-сигнал, а не просто «экономит время» без baseline
  • ✓Action scope и failure impact видны до scoring

2. Постройте scoring, который не вознаграждает неизвестность

Результат: Непроверенные предположения не получают максимальный балл только потому, что данных нет.

Задачи

  • →Задайте шкалы 1–5 с anchor definitions
  • →Добавьте evidence confidence и uncertainty penalty
  • →Отдельно оцените capability fit и control burden
  • →Определите hard blockers: запрещенные данные/действия, недоступный ground truth или неприемлемый failure impact

Проверки

  • ✓Unknown не равен high score
  • ✓Hard blocker нельзя арифметически компенсировать высоким value score
  • ✓Vendor metric помечается как внешний контекст, а не внутренний evidence

3. Проведите adversarial review топ-кандидатов

Результат: Приоритеты выдерживают контраргументы и проверку transfer risk.

Задачи

  • →Для топ-5 проведите failure pre-mortem
  • →Найдите более простую deterministic альтернативу
  • →Проверьте зависимости от данных и permissions
  • →Оцените evaluation feasibility и time-to-evidence

Проверки

  • ✓Для каждого топ-кандидата есть причина, почему AI лучше более простой автоматизации
  • ✓Нет скрытой зависимости от недоступных данных или permissions
  • ✓Определены проверяемые forbidden outcomes

4. Превратите ranking в очередь экспериментов

Результат: У списка приоритетов есть следующее действие, owner и stop condition.

Задачи

  • →Определите smallest valid experiment
  • →Сформируйте representative sample
  • →Зафиксируйте baseline и target
  • →Добавьте go/iterate/kill criteria и дату re-score

Проверки

  • ✓У каждого топ-кандидата есть следующий evidence request
  • ✓Kill criterion определен до результата эксперимента
  • ✓Re-score trigger включает новые данные, incident или смену provider/model

Критерии приёмки

  • Все use cases описаны через единый problem/workflow/action contract
  • У каждого score есть evidence source или explicit assumption label
  • Hard blockers не скрываются weighted average
  • У топ-кандидатов есть non-AI baseline, failure pre-mortem и evaluation plan
  • Очередь экспериментов содержит owner, sample, target и go/iterate/kill criteria