Оцінка ШІ – це структурований процес, який допомагає вам визначити варіанти використання з найбільшим впливом, оцінити готовність вашої організації та створити конкретний план розробки та розгортання агентів ШІ в AWS.
Зрештою, у вас буде чіткий напрямок: що варто впроваджувати, з яким пріоритетом, на якій платформі та з яким очікуваним впливом на бізнес.
Джерело: Capgemini – «Використання цінності генеративного штучного інтелекту», 2024
Джерело: Інфографіка IDC, спонсорована AWS – «Зростання агентного ШІ», листопад 2025 р.
Джерело: Аналітичні служби Harvard Business Review, 2025
Джерело: Gartner, 2025
Оцінювання ШІ повністю координується спеціалістами NENOS Software, тому вашій організації потрібно лише зареєструватися та подати запит на початок процесу.
Під час оцінювання наші експерти допоможуть вам визначити можливості, оцінити рівень вашої готовності та визначити чітку дорожню карту для впровадження рішень на основі штучного інтелекту.
Участь не передбачає реєстраційних витрат чи комерційних зобов'язань і не вимагає технічної експертизи чи виділених ресурсів від організації.
Ви приносите бізнес-цілі. Ми дбаємо про процес.
До 2028 року приблизно 15% щоденних операційних рішень прийматимуться автономно за допомогою технологій агентного типу на основі штучного інтелекту.
Організації, які починають зараз, можуть перетворити штучний інтелект з ізольованої ініціативи на реальний інструмент для підвищення продуктивності, автоматизації процесів та пришвидшення прийняття рішень.
Оцінювання допомагає вам відповісти на важливі питання:
- Де ШІ може мати найбільший вплив?
- Які процеси можна безпечно автоматизувати?
- Чи готова організація до використання агентів зі штучним інтелектом?
- Яка платформа AWS підходить для кожного випадку використання?
- Які інвестиції потрібні та яку віддачу вони можуть принести?
Агенти штучного інтелекту можуть взяти на себе такі завдання, як дослідження, централізація, узагальнення, аналіз та повторювані рішення. Ваші команди можуть зосередити свій час на завданнях, що вимагають експертних знань, креативності, ведення переговорів та бізнес-судження.
Процеси, що включають кілька кроків, заявок та затверджень, можуть виконуватися комплексно за допомогою агентів, здатних використовувати дані, інструменти та бізнес-правила.
Не всі процеси потребують штучного інтелекту, і не всі ідеї принесуть цінність. Оцінювання відділяє реальні можливості від ініціатив з низьким рівнем впливу та допомагає вам інвестувати у варіанти використання з найкращим балансом цінності, зусиль та ризику.
Перш ніж створювати підтвердження концепції, ви проаналізуєте доступність даних, архітектуру, безпеку, управління та здатність організації впровадити рішення.
Ми визначаємо процеси та дії, де агенти штучного інтелекту можуть генерувати вимірну цінність. Кожна можливість оцінюється на основі впливу на бізнес, складності впровадження, доступності даних та рівня ризику.
Ми аналізуємо, чи має організація дані, архітектуру, правила управління та навички, необхідні для впровадження рішень на основі агентів зі штучним інтелектом.
Ви отримуєте поетапний план, який може включати:
- пріоритети впровадження;
- етапи та ключові етапи проекту;
- обов'язки команди;
- критерії успіху;
- технічні та організаційні вимоги;
- кроки, необхідні для переходу від підтвердження концепції до виробництва.
Для кожного випадку використання ми оцінюємо, чи є рішення більш придатним для:
- Amazon Bedrock AgentCore, для користувацьких агентів та складних потоків;
- Швидкий набір Amazon, для швидкої автоматизації роботи зі знаннями, аналізу та співпраці.
Ми оцінюємо вартість поточних процесів, потенційні вигоди від автоматизації, необхідні інвестиції та період, протягом якого проект може генерувати цінність.
Це актуально для:
- Генеральні директори та члени виконавчої команди;
- керівники бізнесу та операцій;
- Директори з інформаційних технологій, технічні директори та менеджери з цифрової трансформації;
- менеджери з продуктів та інновацій;
- керівники відділів, які керують повторюваними процесами або великими обсягами інформації;
- організації, які вже використовують AWS або розглядають можливість розробки рішень на основі штучного інтелекту на AWS.
Оцінка може висвітлити такі варіанти використання, як:
- автоматизація досліджень та документування;
- формування та перевірка звітів;
- аналіз даних з кількох джерел;
- автоматизація внутрішніх процесів;
- помічники відділів продажів та підтримки клієнтів;
- обробка та класифікація документів;
- автоматизація процесів затвердження;
- підтримка прийняття рішень;
- запити до внутрішніх баз знань;
- автоматизація діяльності в таких застосунках, як CRM, BI або платформи для співпраці;
- координація складних потоків через кількох агентів штучного інтелекту.
Процес, структурований у 4 етапи
Кожен етап створює основу для наступного, щоб остаточні рекомендації були підкріплені даними, бізнес-цілями та реальними обмеженнями.
Етап 1 – Визначення та пріоритетність варіантів використання
Координація обговорення, зосередженого на бізнес-цілях, для визначення, оцінки та визначення пріоритетів найцінніших можливостей у сфері штучного інтелекту на основі даних та агентів.
розділ
- A: Профіль компанії та попередня оцінка рівня підготовки
- B: Аналіз бізнес-контексту
- C: Визначення закономірностей
- D: Визначення варіантів використання
- E: Оцінка варіантів використання
- F: Пріоритетність та вибір
Очікувані результати
Короткий список із 3–5 потенційних варіантів використання, річна дорожня карта/журнал робіт та початкове відображення шаблонів для кожного варіанту використання.
Етап 2 – Оцінка рівня готовності до агентного ШІ
Для кожного випадку використання, визначеного в Контрольному списку 1, проводиться цілеспрямована оцінка рівня готовності з точки зору даних, архітектури, управління та організації.
розділ
- A: Перегляд варіанту використання та визначення обсягу оцінювання
- B: Рівень підготовки даних
- C: Рівень підготовки архітектури та технічної інфраструктури
- D: Рівень готовності щодо управління, відповідності та безпеки
- G: Зведена оцінка готовності, аналіз прогалин та перерозподіл пріоритетів
Очікувані результати
Переглянута пріоритетність, якщо рівень готовності змінює початкову оцінку, та план дій для усунення виявлених прогалин.
Етап 3 – Рішення та дорожня карта
Для кожного пріоритетного варіанту використання визначаються цільова архітектура, поетапна дорожня карта впровадження та попередня оцінка витрат. Вони базуються на сервісах AWS, які вже пов'язані з визначеними шаблонами, а не на загальному шаблоні.
розділ
- Цільова архітектура — сервіси AWS для кожного архітектурного рівня та роль кожного з них
- Поетапна дорожня карта — швидкі результати, фундамент та розширені можливості
- Оцінка вартості — поточна ситуація порівняно з очікуваними витратами на AWS
- Подальша консультація — позначення варіанту використання для подальшого обговорення
Очікувані результати
Діаграма цільової архітектури, поетапна дорожня карта впровадження та оцінка вартості для кожного варіанту використання.
Етап 4 – Моделювання рентабельності інвестицій та обґрунтування бізнес-кейсу
Побудова кількісного бізнес-кейсу для кожного пріоритетного варіанту використання. Моделювання витрат, вигод, термінів та ризиків для підтримки інвестиційних рішень та отримання схвалення керівництва.
розділ
- A: Огляд варіантів використання та контрольні показники
- B: Моделювання витрат
- C: Кількісна оцінка переваг
- D: Розрахунок рентабельності інвестицій та аналіз чутливості
- E: Оцінка ризиків та їх пом'якшення
- F: Графік та етапи впровадження
- G: Короткий виклад та рекомендації
Очікувані результати
Для кожного варіанту використання: модель рентабельності інвестицій, період окупності, скоригована на ризик чиста приведена вартість, короткий виклад та інвестиційні рекомендації.
Ми починаємо не з питання «Де ми можемо використовувати ШІ?», а з питання «Який бізнес-результат ми хочемо покращити?».
Цінність агента штучного інтелекту зростає, коли він може використовувати внутрішні дані, процеси та експертизу організації контрольованим чином.
Безпека, управління, прозорість та контроль з боку людини є важливими для використання агентів штучного інтелекту в бізнес-процесах.
Ми обираємо технології на основі реальних вимог, вартості, продуктивності та рівня ризику, а не популярності.
Складні процеси можна розділити між кількома спеціалізованими агентами, кожен з яких має чітку роль та контрольований доступ до даних та інструментів.
Підходить для: складних випадків використання, користувацьких агентів та корпоративних розгортань.
Орієнтовний час налаштування: від кількох днів до кількох тижнів.
Необхідний технічний рівень: високий, із залученням команд розробників.
Це правильний вибір, коли вам потрібно:
- розробка персоналізованих агентів;
- оркестрація бекенду через API;
- інтеграція агентів у додатки;
- розширений контроль над архітектурою;
- багатоагентні потоки;
- стійка пам'ять;
- обробка подій у режимі реального часу;
- інтеграція з сервісами та базами даних AWS;
- захисні огорожі та власні правила;
- впровадження в корпоративних середовищах.
Підходить для: роботи зі знаннями, аналізу, внутрішньої автоматизації та швидких інструментів для команд.
Орієнтовний час встановлення: від кількох годин до кількох днів.
Необхідний технічний рівень: низький або середній.
Це правильний вибір, коли вам потрібно:
- пошук у документах та даних компанії;
- розмовна взаємодія з внутрішньою інформацією;
- аналіз даних;
- автоматизація операційних потоків;
- дії в бізнес-додатках;
- інтеграція з такими платформами, як Salesforce або Slack;
- створення агентів на рівні команди;
- дослідницькі функції;
- реалізація без коду або з низьким кодом;
- швидке прототипування та запуск.
В кінці процесу ви отримаєте конкретні відповіді на такі питання, як:
- Які три найголовніші варіанти використання нам слід реалізувати?
- Який вплив на бізнес може мати кожен з них?
- Які дані та інтеграції потрібні?
- Якими ризиками потрібно керувати?
- Яка платформа AWS підходить саме вам?
- Що ми можемо перевірити за допомогою доказу концепції?
- Який бюджет, команда та графік потрібні?
- Як ми вимірюємо успіх?
- Як нам перейти від пілотного проекту до виробництва?
Багато організацій мають ідеї щодо штучного інтелекту, але у них немає чіткого процесу вирішення того, що варто впроваджувати.
Структурована оцінка зменшує невизначеність, узгоджує роботу бізнес-команди та технологічних команд, а також створює основу для обґрунтованих інвестицій.
Ви починаєте не з платформи. Ви починаєте з правильних можливостей для вашого бізнесу.
Чи обов'язково вже мати стратегію ШІ?
Ні. Оцінювання підходить як для організацій, які тільки починають свою діяльність, так і для компаній, які вже мають ініціативи у сфері штучного інтелекту та хочуть надати їм пріоритет.
Чи обов'язково вже мати інфраструктуру в AWS?
Це не є обов'язковим. Однак оцінювання спрямоване на створення дорожньої карти, готової до впровадження на платформах AWS, призначених для рішень на основі агентів штучного інтелекту.
Оцінювання технічне чи бізнес-?
Обидві перспективи важливі.
Процес починається з бізнес-проблем і цілей, потім аналізуються дані, архітектура, управління, технічна доцільність та рентабельність інвестицій.
Які результати я отримую врешті-решт?
Залежно від мети та обсягу оцінювання, результати можуть включати:
- пріоритетний список варіантів використання;
- оцінка готовності для кожної можливості;
- аналіз ризиків та залежностей;
- Рекомендація щодо платформи AWS;
- підтвердження концепції пропозиції;
- дорожня карта впровадження;
- критерії успіху;
- оцінка цінності та рентабельності інвестицій.
Які типи компаній можуть отримати вигоду від оцінювання?
Цей процес актуальний для організацій у будь-якій галузі, які керують великими обсягами даних, інформації, документів, рішень або повторюваних процесів.
Що відбувається після завершення оцінювання?
Організація може перейти до перевірки концепції для одного з пріоритетних випадків використання, а потім розробити та розгорнути рішення у виробництві.
Отримайте чіткий план впровадження агентів штучного інтелекту, побудований на основі цілей, даних та обмежень вашої організації.
Це починається зі структурованої оцінки. Далі йде розробка дорожньої карти для AWS.