AI Галлюцинации нейросети: почему ИИ врёт с абсолютно уверенным видом Бизнес ИИ в образовании: чем на самом деле заняты онлайн-школы Бизнес Разработка ИИ под заказ: как выбрать подрядчика и не заплатить дважды Продукт Лучшие нейросети для видео: что реально доступно из России и сколько это стоит AI В OpenAI агентом пользуются 98% сотрудников. У компаний-клиентов — 17% AI Автономные ИИ-агенты: задачи отдают, решения — нет
Бизнес
Егор Красильников
Егор Красильников
CEO AllSee

Разработка ИИ под заказ: как выбрать подрядчика и не заплатить дважды

Разработка ИИ под ключ: девять вопросов подрядчику, четыре красных флага в предложении и способ проверить исполнителя до того, как подписан договор

5 мин
Разработка ИИ под заказ: как выбрать подрядчика

Напишу с той стороны стола, где обычно сидим мы. Это не самый удобный для студии текст, зато полезный: рынок разработки ИИ молодой, проверить исполнителя заказчику почти нечем, и этим пользуются.

Разберу, что спрашивать до подписания договора, какие ответы должны насторожить и как отличить команду, которая доводит проекты до работы, от той, которая красиво показывает демонстрации.

Нужна ли вам разработка ИИ вообще

Первое, что стоит сделать, — убедиться, что задача действительно требует разработки.

В восьми случаях из десяти то, за чем к нам приходят, закрывается готовым сервисом за пару тысяч рублей в месяц. Бот для типовых вопросов, распознавание первички, генерация описаний товаров — всё это давно есть в готовом виде, и платить за собственную систему там незачем.

Разработка нужна в трёх ситуациях: система должна работать с вашими внутренними данными; она должна не только отвечать, но и действовать в ваших системах; данные нельзя передавать наружу. Если ни одно не про вас — не тратьте деньги, я разбирал эту развилку в статье про создание ИИ-ассистента.

Хороший подрядчик, кстати, скажет вам то же самое на первой встрече. Это первый признак, по которому можно отличать.

Девять вопросов, которые стоит задать

Список, который я бы дал любому заказчику — включая тех, кто выбирает не нас.

Какую цифру мы двигаем и сколько она сейчас? Если исполнитель не спрашивает об этом сам, он не собирается отвечать за результат.

Что будет, когда система ошибётся? Ответ «она не ошибётся» — ложь. Правильный ответ описывает, кто заметит, что произойдёт и как откатить.

Откуда система берёт факты? «Из модели» — риск выдумок. «Из вашей базы, с показом источника» — то, что нужно.

Как ограничены права системы — доступами или инструкцией? Ответ про промпт означает, что ограничений нет.

Что входит в сопровождение и сколько оно стоит в месяц? Внятная студия называет сумму и работы. Молчание означает, что после сдачи вы останетесь одни.

Кому принадлежит код и данные? И что будет, если через год вы захотите сменить подрядчика.

Можно ли будет заменить модель? Особенно актуально сейчас, когда обсуждается обязательное использование российских моделей — про это я писал отдельно.

Кто с нашей стороны должен участвовать и сколько времени это займёт? Проекты чаще всего тонут не из-за подрядчика, а из-за того, что у заказчика никто не выделен.

Покажите похожий проект и назовите, что в нём пошло не так. Ответ «всё прошло гладко» означает, что проектов не было или про них не хотят говорить.

Четыре красных флага в предложении на разработку

Обещают результат до изучения ваших процессов. Точная цена и срок, названные на первой встрече без вопросов о ваших данных, — признак либо шаблонного решения, которое вам продадут под видом индивидуального, либо будущих доплат.

Продают технологию, а не решение задачи. Если в предложении много про «передовые нейросети» и мало про то, какой ваш процесс изменится и на сколько, — это витрина.

Нет строки на сопровождение. Смета, где есть только разработка, выглядит дешевле и обходится дороже: через полгода система устареет вместе с вашими данными, ею перестанут пользоваться, деньги окажутся потрачены впустую.

Всё живёт на их платформе. Формулировка «у нас своя платформа, всё настроено» означает аренду: уйти нельзя, цена меняется по их решению, данные не ваши.

Как проверить до договора

Три способа, которые работают лучше портфолио.

Попросите разобрать вашу задачу на встрече. Не презентацию, а именно разбор: какие данные нужны, где узкие места, что можно не делать. За полчаса становится понятно, понимает ли человек предметную область или пересказывает общие места.

Начните с маленького платного этапа. Обследование или прототип на ограниченную сумму. Это дешевле, чем узнать о несовместимости на середине большого проекта, и заодно показывает, как команда работает: сроки, вопросы, качество коммуникации.

Спросите, чего они делать не будут. Хорошая студия имеет границы и называет их: не берёмся за медицинскую диагностику без профильного партнёра, не делаем систему, где нельзя проверить результат. Готовность взяться абсолютно за всё — не универсальность, а отсутствие опыта.

О чём стоит договориться на берегу

Три вещи, которые дешевле обсудить до, чем выяснять после.

Как принимается работа. Не «нам нравится», а измеримо: система обрабатывает столько-то документов с точностью не ниже такой-то, спорные случаи уходят человеку. Критерий, который можно проверить.

Что происходит при изменении задачи. Она изменится — это нормально. Ненормально, когда каждое изменение превращается в спор о том, входило ли оно в договор.

Кто отвечает за данные. Их подготовка — обычно самая трудоёмкая часть, и она часто оказывается ничьей: подрядчик ждёт от заказчика, заказчик думает, что это работа подрядчика. Проговорите явно, кто и в каком виде передаёт данные.

И последнее, что скажу честно как исполнитель. Проект получается хорошим не тогда, когда нашли самого дешёвого подрядчика, и не тогда, когда взяли самого известного. Он получается, когда у заказчика есть человек, который отвечает за результат внутри компании, и он на связи. Без этого не спасёт никакая студия — а с этим вытягивается даже проект, начатый с ошибками.

← Предыдущая Лучшие нейросети для видео: что реально доступно из России и сколько это стоит
Консультация по ИИ бесплатно

Разбор задачи, 20 минут, уходите с планом

Следующая → ИИ в образовании: чем на самом деле заняты онлайн-школы