Чек-лист проверки гипотезы для автоматизации

Название рабочей гипотезы:

1. Определение задачи и класса 0/6

1.1 Тип задачи

Задача относится к одному из классов: поиск информации, анализ информации, создание текстов, переформулирование текстов

Задача четко сформулирована и имеет определенный результат

Понятно, какой входной материал требуется и какой выход ожидается

1.2 Частота и объем

Задача повторяется регулярно (минимум 2+ раза в месяц)

Задача воспринимается как рутинная и «болезненная»

При масштабировании задача даст измеримый эффект в роботочасах

2. Оценка применимости нейросети 0/7

2.1 Технические ограничения

Задача не требует точных юридических цитат из специфических РФ-документов

Допустима проверка результата человеком

Объем контекста не превышает возможности моделей (или можно разбить поэтапно)

Задача не требует актуальных данных ИЛИ можно использовать поиск в интернете

2.2 Сложность задачи

Задача относительно простая для старта (не многоэтапная)

Область знакома команде (можно быстро оценить качество)

Есть четкие критерии оценки результата

3. Наличие контекста и данных 0/8

3.1 Документация процесса

Процесс описан или можно легко описать

Есть примеры качественного выполнения задачи

Есть шаблоны, стандарты или типовые формулировки

Можно сформулировать правила проверки (плейбук/матрица рисков)

3.2 Работа с данными

Определен уровень конфиденциальности данных

Чувствительные данные можно обезличить ИЛИ доступна локальная модель

Данные можно загрузить в машиночитаемом формате

4. Проверка на практике 0/8

4.1 Тестирование

Выбрана нейросеть для тестирования (1 основная + 2 дополнительные)

Проведено тестирование на 3-5 реальных примерах

Результат проверен по критериям качества

Зафиксировано время экономии на одной итерации

4.2 Промптинг

Разработан детальный промпт с контекстом и правилами

Добавлены примеры и антипримеры (при необходимости)

Указан формат вывода результата

Промпт работает стабильно на разных входных данных

📊 Калькулятор ROI

Текущие затраты времени (часов в месяц):

Стоимость billable hour для клиента (₽):

Экономия времени с нейросетью (часов):

Затраты на внедрение и поддержку (₽/мес):

Потенциальная дополнительная выручка в месяц:

0 ₽

5. Расчет эффективности 0/8

5.1 Экономика

Подсчитаны текущие затраты времени на задачу (часов × стоимость часа)

Оценена экономия времени с нейросетью (в часах)

Определены затраты на внедрение и поддержку решения

ROI положительный при текущем объеме задач в месяц

Расчет: (экономия в роботочасах × частота × стоимость часа) - затраты на поддержку > 0

5.2 Масштабируемость

Объем задач достаточен для окупаемости (минимум 10-20 в месяц)

Задача может выполняться разными сотрудниками

Процесс можно стандартизировать

6. Готовность к внедрению 0/9

6.1 Команда

Есть энтузиасты, готовые тестировать

Команда прошла базовое обучение работе с нейросетями

Определен ответственный за настройку и обновление

6.2 Инфраструктура

Понятно, где будет храниться промпт/шаблон

Определен способ доступа команды к решению

Есть план обучения новых сотрудников

6.3 Контроль качества

Разработан чек-лист проверки результата

Определены метрики качества

Налажен сбор обратной связи от пользователей

7. Системное решение (для масштабирования) 0/6

7.1 Автоматизация

Решение протестировано и показало стабильные результаты

Процесс не зависит от конкретного исполнителя

Есть интеграция с корпоративными системами (при необходимости)

7.2 Управление

Определены правила доступа к чувствительным данным

Настроен аудит использования

Есть процесс обновления при изменении моделей/инструментов

💡

Важное уточнение:
Чек-лист помогает оценить потенциал гипотезы, но не гарантирует успех. Реальный результат зависит от специфики вашей компании, команды и множества уникальных факторов.