Декомпозиция сложных запросов: как AI-bot помогает составить бизнес-план

Ключом к ясному и предельно четкому плану выступает не вдохновение, а логически выверенная структура. Современный AI-подход способен превратить монолитную задачу в своего рода интерактивный сценарий. Входными данными, например, может быть ваше видение, а алгоритм, прошедший глубокую подготовку, помогает оформить его в связанную финансовую историю будущего бизнеса.

!- Тему разберу на условном примере маркетингового агентства, которое специализируется на глубоком изучении рынков (и в том числе на составлении бизнес-планов для компаний из разных сегментов | выведение продукта на новые рынки). Рассмотрю такую ситуацию, когда данное маркетинговое агентство использует такое AI-решение как один из инструментов, который позволяет проработать все возможные "грани" и ракурсы исследуемого вопроса (ситуации). А вообще данный ИИ-подход возможно ориентировать, естественно, и под иную любую задачу.

1. Структурный диалог: как ИИ готовит данные для аналитиков

Рассматриваемое мною агентство может вполне себе активно использовать интеллектуальную систему на начальной (и последующих) стадии взаимодействия с клиентом (после получения от него исходных данных). Её роль в таком "диалоге" будет связана с проведением содержательной беседы, с помощью которой можно будет выявить и затем детальнее классифицировать все возможные ключевые аспекты конкретного прорабатываемого проекта (кроме того, данное взаимодействие стоит рассматривать и как обучение ИИ-системы).

 Примеры вопросов, которые задает система

● При заявке на запуск нового сервиса ИИ, допустим, будет спрашивать о его основной цели: повысить лояльность текущих клиентов или привлечь совершенно новую аудиторию.

● Если клиент говорит о расширении географии, система сразу уточняет про способ выхода: создание филиала, поиск дистрибьюторов или чисто онлайн-присутствие.

● Обсуждая продукт, бот интересуется этапом его готовности: есть только идея, работающий прототип или начальное производство.

1.1 Как формируется техническое задание для экспертов

● Ну вот, скажем, ответ «привлечение новой аудитории» автоматически помечает в проекте необходимость анализа демографии и поведения возможных новых целевых групп (которым будут свойственны определенные признаки).

● Выбор «поиск дистрибьюторов» создает задачу для аналитиков изучить существующие дистрибьюторские сети в нужном регионе более основательно.

● Стадия «работающий прототип» указывает экспертам на необходимость оценить затраты на доводку продукта и сертификацию.

1.2 Динамическое моделирование: основа для финансовых расчетов

На основе структурированного диалога AI-система сможет построить первичную финансовую схему (первые штрихи). Которая будет представлять собой не какой-то там статичный документ, а скорее будет напоминать интерактивную модель, где изменение одного показателя (параметра, величины) будет влиять на совокупность иных характеристик. Что в итоге послужит отправной точкой для проведения последующих углубленных расчетов финансовой части.

 2. Создание взаимосвязанных сценариев

●  Вводные о планах по найму команды сразу сформируют в модели статьи расходов на фонд оплаты труда и станут влияьт на расчет точки безубыточности.

● Вопрос о цене конкретного продукта связывается с прогнозируемым объемом продаж, показывая потенциальную выручку в разных условиях.

● Пожелания по вопросу масштабирования напрямую определяют график необходимых финансовых вложений (инвестиций), что станет автоматически предметом детальной и весьма многофакторной проработки.

2.1 Результат для этапа глубокой аналитики

В итоге суммарно проведенных уточнений эксперты (нашего условного маркетингового агентства) по рынку смогут получить четко сформулированные гипотезы.

Смотрим выгоды далее. Допустим, маркетологи передают работу финансовым аналитикам, и те начинают работать уже не с нуля, а на основании параметризированной модели, которую нужно уже оттачивать (за счет конкретизации) на основе конкретных рыночных данных.

Таким образом, тот же бизнес-план клиент сможет увидеть во всем многообразии возможных нюансов.

Эффективность подобного ИИ-инструмента- результат длительной «тренировки». Чтобы достичь высокого результата (высокой отдачи), важно обучать систему на основе обширной базы материала, информации по уже завершенным проектам, различным отчетам по рынкам и отраслевым исследованиям.

Со временем алгоритм сможет научиться выявлять причинно-следственные связи, типичные пробелы в информации и критически важные для планирования параметры. Каждый вопрос в диалоге будет выступать своего рода следствием выявленной закономерности, которая может (самыми разными способами) повлиять на успех итогового результата.

P/S. Таким образом, агентство, используя подобный ИИ-инструментарий, вовсе не подменяет труд и профессионализм эксперта своего дела, а использует AI-продукт для того, чтобы подготовить максимально качественно проработанное и структурированное «сырье» для его сложной (в последствии) творческой аналитической проработки

В конечном итоге в собственности маркетингового агентства или консалтинговой компании будет эффективный инструмент, с помощью которого возможно будет решать задачи любого уровня сложности.

Не правда ли, впечатляющие возможности открывает ИИ, потенциал которых можно использовать в полную силу уже сегодня.