AI-аудит и диагностика

Большинство AI‑проектов не проваливается громко

Они проваливаются тихо.

• принятие (adoption) остаётся низким
• выводы непоследовательны
• автоматизации ломаются на крайних случаях
• стоимость незаметно растёт
• руководство теряет доверие

Аудит нужен, чтобы отделить симптомы от причин.

Что мы диагностируем

• реальность процесса: что происходит на самом деле vs что задокументировано
• целостность данных: можно ли доверять сигналам
• управление (governance): ограничения, права, аудитируемость
• интеграции: может ли ИИ действовать внутри операций
• логика решений: определены ли результаты и повторяемы ли они
• режимы отказов: где система ломается в реальных условиях

Почему типичные «фиксы» не работают

Добавить больше промптов — не значит создать управление.

Сменить вендора — не значит исправить отсутствие определений.

Сделать больше автоматизаций не помогает, если фундамент нестабилен.

Большинство команд улучшает поверхность, пока инфраструктуры всё так же нет.

Что вы получаете

• ясный диагноз, почему текущие ИИ/автоматизации не дают результата
• приоритизированный список исправлений (что должно быть сначала)
• план на уровне архитектуры: стабилизировать или пересобрать

Для кого это

Для команд, которые уже пробовали ИИ и теперь имеют хрупкость, недоверие или неясный ROI.

Для основателей, которым нужна честная оценка вместо новых обещаний.

Для кого это не подходит

Если вам нужен поверхностный обзор, чтобы «подтвердить» уже принятое решение, мы вряд ли будем полезны.

Точка входа

Если вы подозреваете, что система хрупкая, и устали гадать почему — начните с диагностики.