Прикладная автоматизация: ИИ как операционный слой

Операционный слой — это состояние, когда ИИ-инструмент не дополняет процесс, а несёт его: через него проходит поток работы, и от него зависят сроки и качество. Направление ИПИИР по прикладной автоматизации разбирает, где такой переход оправдан, а где ИИ должен остаться вспомогательной утилитой рядом с человеком.

Направление ведёт открытый каталог паттернов интеграции готовых ИИ-инструментов, включая большие языковые модели: как поток работы делится между моделью, правилами и человеком, где нужен обязательный контроль, что это меняет в инфраструктуре данных и в SLA процесса. Рядом с паттернами описываются анти-паттерны — конфигурации, которые устойчиво не работают.

Потому что неудачные внедрения почти никто не описывает, и организации повторяют одни и те же ошибки. Постмортем в ИПИИР — это разбор конкретного проекта: что планировалось, что произошло, какое решение оказалось причиной. Такие разборы дают отрасли материал, которого нет в маркетинговых кейсах поставщиков.

Те, что описывают сам процесс: стоимость операции, время цикла, доля переделок, полная стоимость владения решением (TCO). Направление отделяет их от vanity-метрик — числа обращений к модели или количества формально внедрённых инструментов, — которые растут независимо от того, стало ли процессу лучше.