Є ідея, як застосувати AI в продукті або процесі, але незрозуміло, чи це технічно реалістично, скільки це коштуватиме й чи дозволяють це зробити наявні дані.
Перед тим, як інвестувати в розробку, прагнете впевнитися, що AI-рішення розв'яже задачу та працюватиме саме так, як вам потрібно.
Потрібно обґрунтувати інвестицію в AI перед стейкхолдерами, і для цього потрібне підтвердження ефективності рішення.
Консультант або підрядник запевняє, що AI здатен автоматизувати більшість роботи, і ви хочете перевірити це на ваших конкретних даних, а не лише в теорії.
Хочете впровадити AI у процеси й потрібно визначитися з підходом і технологією реалізації: LLM, RAG, ML тощо.
Конкурент вже автоматизував схожу задачу за допомогою AI, і ви хочете швидко зрозуміти, чи це реалістично у вашому випадку.
Результат AI-проєкту залежить від якості й кількості даних, точності гіпотези і правильно обраного технічного підходу. Без перевірки цих факторів на старті існує ризик витратити час і бюджет, але не отримати очікуваного результату.
Sprint охоплює формулювання гіпотези, оцінку даних, створення прототипу, вимірювання результатів на реальних кейсах і фінальне рішення. Ви отримаєте повний технічний звіт: roadmap для подальшої розробки або список того, що потрібно виправити в даних чи інфраструктурі. Якщо ви продовжуєте співпрацю з FreshTech, Feasibility Sprint входить у вартість реалізації проєкту.
Формулюємо AI-гіпотезу у форматі, який можна виміряти: «AI може [виконати задачу X] з точністю [Y%] за [Z секунд] на основі [даних W]». Так ми задаємо чіткі критерії для оцінки результатів.
Визначаємо прийнятний рівень точності для вашого бізнесу й аналізуємо, чи вже існує готовий інструмент для схожої задачі, який може бути дешевшим за кастомне рішення.
Оцінюємо дані: кількість, якість, структурованість, актуальність. Перевіряємо, чи достатньо даних для навчання або тестування, чи містять вони потрібну інформацію та якої підготовки потребують.
Якщо даних недостатньо, визначаємо, чи реально їх зібрати, скільки часу це займе, що для цього потрібно. Обираємо технічний підхід: LLM prompting, RAG, fine-tuning, класичний ML або гібрид, залежно від задачі.
Обираємо оптимальний і найшвидший технічний підхід для перевірки:
LLM Sprint: налаштовані системні промпти + тест на реальних кейсах. Підходить, коли задача розв’язується через правильно сформульований запит до моделі.
RAG Sprint: мінімальний пайплайн індексації документів + тест якості відповідей на основі вашої бази знань. Підходить для пошуку по документах, відповідей на питання, внутрішніх асистентів.
ML Sprint: базова модель, навчена на наявних даних, з оцінкою метрик. Підходить, коли задача потребує кастомної моделі або fine-tuning.
Вимірювання результатів на реальних кейсах: точність, повнота, затримка, вартість запиту. Порівняння з базовим рівнем: як задача виконується зараз без AI та що конкретно покращилось.
Складні випадки: де AI помиляється, наскільки це критично, що з цим робити. Вартість помилки: якщо AI помиляється в X% випадків, що це означає для вашого бізнесу.
Go: чіткий roadmap production-рішення з цілями, термінами, технічним підходом, оцінкою вартості повноцінного проєкту.
No-Go: Data Readiness Gap Analysis — список, чого не вистачає вашій інфраструктурі або даним, щоб стати AI-ready. Наприклад, потрібно змінити систему логування, почати збирати конкретні параметри або структурувати базу знань. Це економить місяці роботи команди й дає точний план подальших дій.
Незалежно від результату ви отримаєте повний технічний звіт.
Для кого: Fintech, дистриб'ютори, юридичні, страхові та інші компанії з регулярним потоком паперових або PDF-документів.
Гіпотеза: AI автоматично розпізнає реквізити з рахунків-фактур і договорів з точністю на рівні ручної обробки.
Що тестуємо: LLM або ML-підхід на архіві ваших документів. Вимірюємо точність визначення потрібних даних (сума, дата, реквізити тощо), кількість помилок і час обробки одного документа.
Для кого: SaaS-продукти з активною клієнтською підтримкою, компанії з великою внутрішньою базою знань.
Гіпотеза: AI-асистент відповідає на стандартні питання з бази знань швидше за ручний пошук, і клієнт отримує відповідь за секунди.
Що тестуємо: RAG pipeline на основі вашої документації, FAQ та внутрішньої бази знань. Вимірюємо якість відповідей, частку питань, на які асистент дає відповідь, і кількість відмов.
Для кого: Fintech (кредитний скоринг, виявлення шахрайства), HR (скоринг кандидатів), B2B (оцінка лідів).
Гіпотеза: AI-оцінка точніша за ручний скоринг, а рішення ухвалюється за секунди замість годин.
Що тестуємо: ML-модель на історичних даних рішень. Вимірюємо точність і повноту за категоріями, порівнюємо з поточним базовим рівнем.
Для кого: B2B-продажі з outbound-каналом, маркетингові команди, які персоналізують комунікацію з клієнтами.
Гіпотеза: AI генерує персоналізовані follow-up листи, готує стислий підсумок дзвінків або визначає наміри клієнта краще за шаблонний підхід.
Що тестуємо: LLM-підхід на прикладах реальних комунікацій. Вимірюємо якість генерації, відповідність тону і час на підготовку матеріалу.
Для кого: підтримка, диспетчерські команди, сервісні компанії з потоком різнотипних заявок.
Гіпотеза: AI класифікує вхідні звернення і призначає категорії без участі оператора, з точністю, достатньою для автоматичної маршрутизації.
Що тестуємо: LLM або класичний ML-підхід на архіві звернень. Вимірюємо точність класифікації та кількість кейсів, які система не може впевнено визначити.
Чіткий план AI-проєкту: технічний підхід, архітектура, терміни, орієнтовна вартість і обґрунтування технологій. Готовий для ухвалення бюджетного рішення або презентації інвестору.
Звіт з результатами тестування: точність, повнота, затримка, вартість одного запиту. Порівняння з поточним базовим рівнем. Складні випадки: де AI помиляється й наскільки це критично.
Якщо AI не розв'язує вашу задачу на поточних даних, ви отримаєте детальний аналіз причин і план дій: що змінити, які параметри почати збирати, як структурувати наявні дані, щоб стати AI-ready.
Незалежно від результату AI Feasibility Sprint, ви отримаєте повний технічний звіт з описом гіпотези, оцінкою даних, технічним підходом, ходом прототипування, метриками, висновками й рекомендаціями.
Гіпотеза: AI може автоматично класифікувати вхідні заявки на кредит за 7 категоріями ризику без участі андерайтера, з точністю понад 85%.
Дані: архів з 4 200 оброблених заявок з рішеннями андерайтерів за 18 місяців.
Що зробили: ML Sprint з fine-tuned класифікатором на історичних даних. На тестовій вибірці: точність 89%, повнота за критичними категоріями 91%. Час класифікації: 1,2 секунди проти 40 хвилин ручного розгляду.
Результат: Go. Roadmap production-рішення — 8 тижнів, інтеграція з CRM і compliance-логуванням.
Гіпотеза: RAG-асистент відповідає на понад 70% запитів клієнтів у підтримку на основі документації без участі менеджера.
Дані: 890 сторінок документації і 3 400 історичних тікетів підтримки.
Що зробили: RAG pipeline на документації, тестування на 200 реальних тікетах. Показники: 73% точних відповідей, 12% передано людині через невпевненість системи, 15% поза скоупом документації.
Результат: Go, але з уточненням: потрібне регулярне оновлення індексу при випуску нових версій продукту, це закладено в roadmap.
Гіпотеза: AI визначає ключові реквізити з договорів (сторони, суми, дати, умови) з точністю понад 90% і скорочує час ручної обробки з 2 годин до 10 хвилин.
Дані: 650 договорів різних типів у PDF та Word.
Що зробили: 30% документів — відскановані PDF низької якості, тому знадобився OCR-препроцесінг. LLM-прототип: на структурованих документах точність 94%, на відсканованих — 81%.
Результат: Go з умовою. Roadmap з двома окремими флоу (для структурованих і відсканованих документів) та рекомендацією щодо стандартизації сканування.
No-Go дає конкретний і практичний результат, з яким можна працювати далі. Ви отримуєте Data Readiness Gap Analysis: чіткий перелік того, чого не вистачає вашій інфраструктурі або даним, щоб стати AI-ready. Що змінити в системі, які параметри збирати, скільки часу потрібно на підготовку. Це економить місяці роботи внутрішньої команди та захищає від зайвих витрат.
