Ольга Карповаредактор CyberBrain

Как выбрать подрядчика по внедрению AI

Ошибка в выборе подрядчика по внедрению AI легко оборачивается потраченным временем, замороженными бюджетами и недоверием к любым дальнейшим AI-проектам. В этом материале — простой и структурированный чек-лист вопросов, который поможет трезво оценить потенциального подрядчика по внедрению AI до старта работ.

Кратко: о чём эта статья

Подрядчика по AI нужно оценивать по тому, как он собирает, очищает и объединяет данные.
Безопасность данных — обязательный фильтр. Если у подрядчика нет чётких ответов про хранение, доступы и работу с конфиденциальной информацией, к проекту лучше не переходить.
Без интеграции в ваши системы эффекта не будет. AI-решение должно встраиваться в текущие отчёты, планирование, BI и процессы команд.
Понятная методология. Сильный подрядчик сразу объясняет, какие модели использует, какие метрики будут меняться и как планирует проверять эффект.
Нужен внутренний владелец AI-проекта. Без человека, который отвечает за цель, архитектуру и результат, даже хороший подрядчик превратит AI в цепочку пилотов без масштабирования.
Правильный выбор экономит время и снижает риски. Этот чек-лист позволяет быстро сравнить предложения, задать нужные вопросы и понять, кто действительно готов работать с вашим уровнем сложности.

Кто такой подрядчик по внедрению AI в маркетинге

Речь про партнёра, который помогает использовать AI в управлении маркетингом и продуктом на уровне данных и процессов. Его зона ответственности обычно включает:

подключение источников данных: рекламные платформы, веб-аналитика, аналитика приложений, CRM, колл-центр, офлайн-продажи
настройку процесса сбора и обработки данных: регулярные выгрузки, очистку, нормализацию, объединение данных о пользователях и кампаниях
внедрение AI-модулей: атрибуция, прогнозирование, оптимизация бюджета, поиск аномалий
интеграцию результатов в привычные инструменты: отчёты, дашборды, планеры, системы принятия решений

Почему бизнесу важно грамотно подойти к выбору AI-подрядчика

Проекты по внедрению AI в маркетинге и продукте:

затрагивают стратегические данные о клиентах и выручке
меняют подход к планированию и распределению рекламных бюджетов
требуют участия маркетинга, аналитики, IT, безопасности и юристов

На этом фоне нужна понятная рамка, по которой можно:

Снизить риск неудачного пилота. Чёткие вопросы по данным, безопасности и интеграциям позволяют заранее понять, есть ли у подрядчика реальный опыт, а не только презентация.
Согласовать ожидания внутри компании. Когда маркетинг, аналитика и IT опираются на единый список запросов, проще говорить на одном языке и избегать взаимных претензий.
Сократить время на отбор. Вместо десятков созвонов и общих разговоров можно быстро пройти по ключевым блокам и оставить ключевых кандидатов для дальнейших этапов.

Как обычно устроен проект по внедрению AI

Чтобы понять, насколько подрядчик понимает тему, полезно смотреть не только на кейсы, но и на то, как он описывает этапы проекта.

Уровень данных

На первом уровне стоит архитектура данных:

Источники. Рекламные системы, веб-аналитика, аналитика мобильных приложений, CRM, колл-центры, офлайн-точки продаж, лог-файлы.
Сбор данных. Регулярные выгрузки, интеграции по API, коннекторы, загрузка исторических данных.
Обработка. Очистка, фильтрация технического трафика, нормализация показателей, приведение к единому формату.
Объединение. Связка данных из разных источников по идентификаторам пользователей, сессий, заказов, звонков.

Без стабильного процесса сбора и обработки данных любая AI-модель будет работать на несовместимых или неполных данных.

Уровень AI-моделей

На втором уровне появляются AI-инструменты, которые работают поверх данных:

модели атрибуции, в том числе data-driven
модели прогнозирования отклика на кампании и сценарии
алгоритмы оптимизации бюджетов и ставок
модели, которые помогают находить аномалии, сегменты и нетривиальные закономерности

Задача этого уровня — расширить аналитику: быстро считать сложные вещи, которые вручную делать невозможно или слишком дорого.

Прикладной уровень

Третий уровень — это то, что видит бизнес:

дашборды для маркетинга, продукта и руководства
отчёты по каналам, кампаниям и сегментам
рекомендации по перераспределению бюджета и изменениям в медиапланах
сигналы и уведомления о проблемах или возможностях

Здесь важно, чтобы решения, которые предлагает AI, были встроены в привычные форматы работы: планер кампаний, еженедельные сверки, встречи по результатам.

Основные этапы проекта

У большинства проектов по внедрению AI можно выделить ряд ключевых этапов:

Диагностика. Анализ текущих данных, отчётности, стека и процессов.
Постановка задач. Формулировка бизнес-цели: что именно должно измениться и как это будет измеряться.
Проектирование архитектуры. Описание источников, хранилища, процессов обработки и интеграций.
Пилот. Запуск на одной части бизнеса: бренде, регионе, продуктовой линии.
Масштабирование. Расширение на другие продукты и каналы, настройка автоматизации.
Поддержка и развитие. Сопровождение, обновление моделей, подключение новых источников и сценариев.

Если подрядчик не может внятно описать эти шаги на примере ваших задач, это тревожный сигнал.

Что нужно узнать у подрядчика по внедрению AI перед началом работы

Вопросы про данные и работу с ними

С какими источниками данных вы уже работали?
Попросите перечислить конкретные рекламные платформы, системы аналитики, CRM и офлайн-источники. Обратите внимание, есть ли среди них те, которыми пользуетесь вы.
Как вы обеспечиваете качество данных?
Спросите, какие проверки делаются на полноту, дубли, выбросы, технический трафик. Пусть подрядчик приведёт примеры типичных проблем и того, как они решались.
Как вы объединяете данные из разных систем?
Важно понять, какие подходы используются для связки веба, приложений, CRM и офлайна: какие идентификаторы используются, как решаются конфликты и несовпадения.
Есть ли у вас опыт работы с неполными и несогласованными данными?
Пусть подрядчик расскажет, как он справляется с отсутствующими полями, разными форматами и расхождениями.
Кто владеет архитектурой и документацией по данным?
Уточните, будет ли у вас доступ к описанию схем, таблиц и витрин, сможете ли вы передать эту архитектуру другим подрядчикам или внутренней команде.

Вопросы про безопасность и юридические риски

Где и как будут храниться данные проекта?
Нужно чётко понимать: данные лежат в вашем контуре, в инфраструктуре подрядчика или в облаке. Какие есть варианты для разных классов данных.
Как организован доступ сотрудников к данным?
Спросите про разделение ролей, уровни доступа, учётные записи, аудит действий. Важно, чтобы подрядчик мог описать это конкретно, а не общими словами.
Какие данные не покидают периметр компании?
Полезно заранее зафиксировать, какая информация не должна уходить во внешние сервисы и в каких случаях используется анонимизация или агрегирование.
Как вы используете внешние AI-сервисы и крупные языковые модели?
Попросите объяснить, какие данные могут быть переданы наружу, какие проходят обезличивание и какие сценарии принципиально исключены.
Какие у вас есть внутренние регламенты по работе с данными клиентов?
Хороший подрядчик может описать свой процесс: кто утверждает использование данных, как фиксируются и разбираются инциденты, какая практика у него уже сложилась.

Вопросы про интеграции и стек технологий

С какими хранилищами и BI-системами вы уже интегрировались?
Пусть подрядчик приведёт примеры: какие хранилища использовались, какие визуализаторы, как решались ограничения по производительности и доступам.
Как результаты AI-моделей попадают в наши рабочие процессы?
Важно понять, как вы будете видеть и использовать результаты: в текущих дашбордах, в отдельных отчётах, в медиапланах, в системах задач.
Как вы обеспечиваете стабильность интеграций?
Спросите про мониторинг, оповещения и регламенты при сбоях: что происходит, если меняется API, формат данных или структура таблиц.

Вопросы про методологию и метрики эффекта

Какие методы вы используете для оценки вклада каналов и кампаний?
Пусть подрядчик объяснит это простым языком: какие модели применяются и в каких случаях, чем одна лучше другой, как они проверяются.
Как вы формулируете цель и метрики успеха проекта?
Важно увидеть, как общая цель (например, «сделать медийку продающей») превращается в набор измеримых показателей: CPA, ROMI, доля бренд-поиска, скорость реакции на аномалии, время подготовки отчётов.
Как вы оцениваете влияние медийных кампаний?
Спросите, как подрядчик учитывает отложенный эффект, бренд-поиск, прямой трафик и другие индикаторы, если прямых конверсий мало.

Вопросы про команду и роли

Какие специалисты с вашей стороны будут участвовать в проекте?
Обычно нужны архитектор или инженер данных, аналитик, специалист по моделям и менеджер проекта. Важно понять, насколько команда сбалансирована и как долго она работает вместе.
Какие роли нужны с нашей стороны?
Спросите, какой профиль человека нужен и сколько времени он должен уделять проекту.

Вопросы про модель проекта и поддержку

Что происходит после пилота?
Уточните, как выглядит этап сопровождения: кто следит за моделями и отчётами, как часто проводятся ревью, как подключаются новые источники и сценарии.
Как вы распределяете ответственность при ошибках моделей или данных?
Важно заранее проговорить, какие проверки делаются перед запуском, как ограничивается влияние ошибок, какие есть договорённости по реакции и исправлению.

Пример сценария: что меняется, когда подрядчик выбран правильно

Финансовый сервис с длинным циклом сделки

У финансовой компании путь клиента может выглядеть так: реклама, сайт, консультации, приложение, офлайн-офис. Данные о контактах и конверсиях разбросаны по системам, медийные кампании кажутся неэффективными.

Подрядчик, который понимает, как объединять данные по пользователям, настраивает сбор событий, очищает и связывает данные из веба, приложения и CRM. На этой основе строится сквозная аналитика и используются AI-модели атрибуции и оптимизации бюджета.

Результат: компания видит реальный вклад медийных кампаний, отказывается от части затратных и неэффективных активностей, усиливает недооценённые каналы и снижает стоимость привлечения целевого клиента.

Хотите оптимизировать затраты на рекламу и сделать медийку инструментом продаж? Обращайтесь на hello@cybrain.io — подберём для вас лучшее решение и повысим эффективность маркетинга. Убедиться в этом можно, посмотрев наши Кейсы.

Типичные ошибки при выборе AI-подрядчика

Ошибка 1. Оценивать только по демо и интерфейсу

Красивые дашборды и презентации легко сделать. Сложность в обработке и объединении данных. Если подрядчик делает акцент на интерфейсе и почти не говорит про архитектуру и качество данных, это риск.

Ошибка 2. Начинать обсуждение без безопасности и юридического блока

Если IT-безопасность и юристы подключаются в последний момент, проект часто тормозится или откатывается. Лучше сразу включить их в обсуждение требований по хранению, доступам и использованию данных в AI-сценариях.

Ошибка 3. Не назначать внутреннего владельца AI-проекта

Когда нет человека, который отвечает за цели, архитектуру и результат, весь проект останавливается. Подрядчик ждёт входные данные, IT ждёт техзаданий, заявок в сервис-деск, согласований по инфраструктуре и безопасности, без которых по внутренним процессам оно не может двигаться дальше. В итоге проект превращается в бесконечный пилот.

Ошибка 4. Ожидать, что AI всё сделает самостоятельно

Недостаточно один раз внедрить AI: после этого модели нужно проверять, калибровать, перезапускать, вырабатывать правила применения.

Ошибка 5. Не думать о передаче компетенций

Если вся логика остаётся внутри команды подрядчика, каждая доработка или смена партнёра превращается в сложный и затянутый процесс. На старте стоит договориться о документации, обучении и возможностях для постепенной передачи части задач внутренней команде.

Итоги: как подойти к выбору подрядчика по внедрению AI

Правильный выбор AI-подрядчика — это последовательная проверка по нескольким блокам: данные, безопасность, интеграции, методология, команда и модель работы.

Практический план может выглядеть так:

Собрать внутреннюю группу. Включить IT, безопасность, аналитику, маркетинг.
Адаптировать чек-лист. Пройтись по этой статье и добавить специфические для вашей отрасли вопросы.
Провести первичные интервью. Для каждого потенциального подрядчика использовать один и тот же список вопросов и фиксировать ответы.
Сузить круг до нескольких кандидатов. Оставить тех, кто даёт понятные ответы, не уходит от сложных тем и готов обсуждать детали архитектуры и безопасности.
Провести небольшой тест на понимание архитектуры. Попросить предложить схему работы именно с вашей текущей системой и аналитикой.
Назначить внутреннего владельца AI-проекта. Это человек, который следит, чтобы цели проекта, технические решения и запросы подрядчика не конфликтовали друг с другом и с другими инициативами.

FAQ: короткие ответы на частые вопросы

Как подготовить данные, чтобы подрядчик мог быстрее запустить AI-проект?

Начните с самой базы: определите, какие задачи вы хотите решить с помощью AI, разберите текущие источники данных, выберите ключевые системы (CRM, веб-аналитика, рекламные платформы), выровняйте справочники и идентификаторы и настройте регулярный сбор данных. Без этого подрядчик будет тратить время на исправление проблем, а не на модели и интеграции. Подробный разбор — в статье Очистка и подготовка данных для AI: что делать, если у вас хаос в Excel и CRM.

Почему AI-проекты часто зависают на этапе пилотов?

Главная причина в том, что AI внедряют поверх инфраструктуры, которая не рассчитана на ежедневное принятие решений: отчёты собираются вручную, данные фрагментированы, процессы не описаны, цели не связаны с экономикой бизнеса. Добавьте к этому разрозненность функций и отсутствие ответственности — и пилоты перестают масштабироваться. Эти барьеры подробно разобраны в статье Почему компании не могут внедрить ИИ: главные препятствия и что нужно изменить, чтобы AI работал.

Можно ли полностью делегировать внедрение AI подрядчику — без внутренней команды?

Нежелательно: это создаёт долгосрочную зависимость и ограничивает масштабирование. Внешний подрядчик ускоряет старт, но без внутреннего владельца AI-проекта компания теряет контроль над задачами, экономикой и процессом принятия решений. Гораздо надёжнее работать по гибридной модели: подрядчики закрывают экспертизу и скорость, а внутренние роли — стратегию и интеграцию в бизнес. Эту разницу подробно разбирали в статье AI-офис: строить команду внутри или покупать готовое решение.

Если мы хотим развивать AI внутри компании, с чего начать и кто должен этим заниматься?

Оптимально начать с роли, которая может связать бизнес-цели, данные и техническую часть: человек, который понимает и задачи маркетинга, и ограничения инфраструктуры, и экономику AI-проектов. В терминологии — это AI-энтузиаст: внутренний интегратор, который умеет отбирать ценные сценарии, формулировать метрики, запускать пилоты и масштабировать успешные решения. Полный разбор роли и требований смотрите в статье Как определить в команде AI-энтузиаста: кто способен внедрять искусственный интеллект.

Когда нужно думать о приватных LLM и действительно ли они нужны для бизнеса?

Приватные модели становятся необходимы, когда компания работает с чувствительными данными, ограничена требованиями 152-ФЗ, внедряет AI в сложные бизнес-процессы или не может передавать данные во внешние облака. В таких условиях публичные LLM подходят только для экспериментов, а производственные сценарии требуют контролируемой среды. Подробные причины, особенности российских компаний и примеры архитектур разбирали в материале Зачем российским компаниям строить приватные LLM-решения и будут ли они конкурентоспособными.

Самое главное: что сделать заранее, чтобы не провалить проект с подрядчиком?

Навести базовый порядок в данных, определить цели AI в терминах бизнес-метрик, договориться о правилах работы с данными и доступах, назначить внутреннего владельца проекта и описать ожидаемый эффект. А если у вас остались какие-то вопросы, пишите нам: hello@cybrain.io — подготовим маркетинг к внедрению AI и сделаем его по-настоящему эффективным.