Недавно знакомый директор показал мне переписку с подрядчиком. Три месяца назад ему обещали «умного бота, который закроет 80% обращений». Сейчас бот работает, технически всё окей. Только вот он путает цены, выдумывает несуществующие акции и однажды посоветовал клиенту «обратиться к конкурентам, у них дешевле». Подрядчик разводит руками: «Ну, это же AI, он иногда ошибается».
Рынок AI‑автоматизации в Казахстане сейчас напоминает Дикий Запад. Каждый второй обещает «интеллектуальных ботов под ключ» и «окупаемость за месяц». По факту — 60% таких проектов не достигают заявленных результатов. И дело не в том, что технология плохая. Дело в том, что заказчики не знают, какие вопросы задавать до того, как подписали договор.
Я собрал вопросы, которые помогут отличить тех, кто реально умеет внедрять AI, от тех, кто умеет красиво презентовать. Можете копировать их прямо в свой запрос к подрядчикам.
Почему обычный тендер здесь не работает
Представьте типичный запрос: «Требуется чат‑бот с AI для обработки обращений. Срок 3 месяца, бюджет X тенге». На такой запрос откликнутся и команда с десятком успешных внедрений, и два студента, которые вчера узнали про ChatGPT API. И оба напишут примерно одинаковое коммерческое предложение.
С AI‑проектами всё сложнее, чем с обычной разработкой. Бот может «работать» — запускаться, отвечать, не падать — но при этом нести чушь в каждом третьем ответе. Как это проверить по коду? Никак. А ещё подрядчик может показывать вам только удачные диалоги и считать метрики так, как ему выгодно. Плюс куча скрытых расходов: интеграции, обучение команды, постоянный мониторинг — всё это обычно «забывают» включить в первоначальную смету.
Поэтому нужны правильные вопросы. Такие, которые заставят подрядчика раскрыть карты ещё до подписания договора.
Про опыт: был ли подрядчик в окопах?
Первое, что нужно понять — делал ли человек напротив что‑то похожее, или он будет учиться на вашем проекте за ваши деньги.
«Покажите 3 завершённых проекта, похожих на наш. Что конкретно делали, какие результаты получили?»
Если в ответ слышите «NDA, не можем показать» на все три проекта — это тревожный звоночек. Серьёзные подрядчики могут описать проект без названия компании: «Для банка из топ‑10 автоматизировали 70% обращений в колл‑центр». А вот «мы делали похожее, но в другой сфере» — это обычно значит «не делали, но очень хотим попробовать».
«Можем поговорить с кем‑то из ваших клиентов? Не отзыв на сайте — живой разговор.»
Письменные отзывы — это маркетинг. Вам нужен реальный человек, который расскажет, как было на самом деле. Какие были проблемы, как их решали, сделали бы они этот проект ещё раз с этим подрядчиком. Если вам отказывают без внятной причины или говорят «все клиенты заняты» — задумайтесь, почему.
«Какой процент ваших AI‑проектов достиг заявленных целей? А что делали, когда не получалось?»
Вот тут самое интересное. Если вам говорят «100% проектов успешны» — вас обманывают. Или занижали цели настолько, что промахнуться было невозможно. В реальном мире случаются неудачи, и хороший подрядчик это признаёт: «2 из 15 проектов не вышли на плановые показатели, потому что данные оказались хуже, чем ожидали — вот что мы сделали, чтобы исправить ситуацию».
Хороший знак, когда подрядчик говорит конкретными цифрами: «снизили время ответа с 4 часов до 15 минут», «автоматизировали 70% типовых обращений». И когда не боится дать контакт клиента — это показывает уверенность в своей работе.
Про методологию: как они вообще работают?
Есть подрядчики с системой, а есть те, кто «как‑нибудь разберётся по ходу». Вторые обычно разбираются за ваш счёт и на ваших нервах.
«Расскажите, что будет происходить в первые две недели? Какие данные вам нужны от нас, кто должен участвовать?»
Если ответ «мы сразу начнём разработку» — бегите. Серьёзный AI‑проект начинается с диагностики: изучить ваши процессы, посмотреть на данные, понять, что реально можно автоматизировать. Это занимает не день и не два. Когда вам говорят «discovery за пару часов» — это значит, что его просто не будет, а проблемы всплывут позже.
«По каким критериям мы поймём, что проект успешен?»
«Успех — это работающий бот» — так говорят те, кто не хочет отвечать за результат. Нормальный ответ звучит иначе: «70% обращений решаются без участия оператора, среднее время ответа падает с 4 часов до 10 минут, оценка клиентов не ниже 4.2 из 5». Конкретные цифры, которые можно измерить и проверить.
«Как вы контролируете, что бот не начнёт нести чушь?»
Галлюцинации — когда AI уверенно врёт — это главная боль таких проектов. Если подрядчик отмахивается «это редко случается» или вообще не понимает, о чём речь — он не готов к серьёзной работе. Ищите тех, кто говорит про тестовые наборы, регулярные прогоны, мониторинг качества ответов.
«Покажите, как будет устроена интеграция с нашими системами. Что будет, если 1С или CRM упадёт?»
Интеграции — это где обычно всё ломается. Если вам говорят «интеграции — это просто API» без упоминания обработки ошибок, повторных попыток, запасных сценариев — скорее всего, при первом же сбое всё встанет колом. Хороший подрядчик сразу рисует схему: вот так данные идут туда, вот так обратно, вот что делаем, если что‑то падает.
Про команду: кто реально будет работать?
На встрече с вами сидит харизматичный сейлз, который всё знает и во всём разбирается. А работать над проектом будет стажёр Ваня, которого наняли на прошлой неделе. Классика.
«Кто конкретно будет работать над нашим проектом? Покажите резюме этих людей.»
«Команду сформируем под проект» — это красивый способ сказать «у нас сейчас никого нет, будем искать». Вам нужны конкретные имена и опыт: этот человек делал вот такие проекты, этот — вот такие. И желательно, чтобы они уже работали с языковыми моделями, а не изучали их по ходу вашего проекта.
«Эти люди будут работать только на нас или параллельно на пяти проектах?»
Один специалист на 2–3 проекта — нормально. На пять и больше — значит, вашим проектом будут заниматься по остаточному принципу. «У нас гибкое распределение ресурсов» обычно означает «перекинем людей туда, где горит, а вы подождёте».
«С кем мы будем общаться? Как быстро вы отвечаете на вопросы?»
Если вашим единственным контактом будет менеджер, который не отличает API от PDF — готовьтесь к игре в испорченный телефон. В идеале у вас должен быть прямой доступ к техническому руководителю проекта. И чёткие договорённости: «на срочное отвечаем за час, на обычное — за 4 часа».
Нужна помощь с выбором подрядчика?
Проведём независимый аудит предложений и поможем выбрать исполнителя под ваши задачи.
Получить консультациюПро деньги: где прячутся скрытые расходы
Самая низкая цена в тендере часто оказывается самой дорогой. Потому что в неё не включено половину того, без чего проект не взлетит.
«Разбейте стоимость по пунктам: диагностика, разработка, интеграции, обучение, поддержка. Что входит, а что — за отдельные деньги?»
Когда вам говорят «всё включено» одной суммой — это почти гарантия сюрпризов. Особенно смотрите на интеграции — они всегда стоят дорого и занимают больше времени, чем кажется. Если в смете нет отдельной строки на интеграцию с вашей CRM или 1С — либо её забыли, либо вас ждёт неприятный разговор через месяц.
«Сколько будет стоить поддержка и работа системы через год?»
AI‑бот — это не сайт, который можно сделать и забыть. Он требует постоянного внимания: мониторинг качества, обновление базы знаний, оплата API‑вызовов к языковым моделям. Если вам говорят «поддержка не нужна» или называют смешную сумму вроде $100 в месяц — вас либо обманывают, либо не понимают, что продают.
«Что может пойти не так? Какие вы видите риски?»
«Рисков нет, мы профессионалы» — это ответ человека, который либо врёт, либо не делал ничего серьёзного. В любом AI‑проекте есть риски: данные могут оказаться хуже, чем казалось, интеграция может затянуться, команда клиента может саботировать внедрение. Хороший подрядчик об этом говорит открыто и объясняет, что будет делать, если что‑то пойдёт не по плану.
«А если через год мы захотим уйти к другому подрядчику — что заберём с собой?»
Это вопрос про vendor lock‑in, и он важнее, чем кажется. Код ваш или их? Данные можно выгрузить? Настройки, промпты, обученные модели — всё это принадлежит вам или остаётся у подрядчика? «Код наш, вы получаете лицензию» — это значит, что вы платите за аренду, а не за владение.
Про гарантии: как не остаться с нерабочим ботом
Договор — это ваша страховка. Всё, что не зафиксировано на бумаге, можно трактовать как угодно.
«Какие конкретные результаты вы готовы прописать в договоре? С какими последствиями, если не достигнем?»
«Гарантии в AI невозможны» — любимая отговорка тех, кто не уверен в себе. Конечно, нельзя гарантировать, что бот ответит правильно на каждый вопрос. Но можно зафиксировать: «70% обращений закрываются без оператора» или «время первого ответа не больше 10 секунд». Если подрядчик готов только на «система будет работать» (то есть не падать) — он не верит в качество своего решения.
«Какой гарантийный период? Что в него входит?»
Меньше трёх месяцев — это несерьёзно. Многие проблемы вылезают только когда система поработала какое‑то время под реальной нагрузкой. И важно договориться: что считается багом (исправляют бесплатно), а что — новыми требованиями (за дополнительные деньги). Иначе любая правка превратится в торг.
«Если всё упадёт в пятницу вечером — как быстро вы отреагируете?»
Нужны чёткие договорённости: критичная проблема (бот не работает вообще) — реакция за час. Серьёзная проблема (бот работает, но с ошибками) — за 4 часа. Мелочь — на следующий рабочий день. «Ответим в течение рабочего дня» для критичных систем — это не SLA, это отписка.
«Как мы будем принимать работу? По каким критериям поймём, что готово?»
Размытые критерии приёмки — источник 90% конфликтов. «Работает нормально» — это не критерий. Нужен конкретный чек‑лист: вот такие сценарии проверяем, вот такие метрики должны быть достигнуты. И отдельно — что делаем, если не договоримся: эскалация, независимый арбитр, возврат части оплаты.
Про безопасность: куда утекут ваши данные
Ваш бот будет общаться с клиентами. Клиенты будут писать ему номера телефонов, адреса, иногда — данные карт. Куда всё это полетит?
«Где будут храниться данные наших клиентов? Куда они передаются?»
Многие подрядчики используют ChatGPT или другие облачные API, не задумываясь о последствиях. Ваши данные летят на сервера в США, там обрабатываются, возможно сохраняются для обучения моделей. Если подрядчик не может чётко объяснить, где хранятся данные и есть ли соглашение об обработке данных с провайдером API — это серьёзная проблема. Особенно если у вас есть требования по локализации данных.
«Что происходит с персональными данными клиентов? Номера телефонов, адреса — вы их как‑то защищаете?»
«Мы просто передаём всё в языковую модель» — это ответ человека, который не думал о безопасности. Нормальная практика — маскировать персональные данные до отправки в AI: вместо «+7 777 123 45 67» модель видит «[ТЕЛЕФОН]», вместо ИИН — «[ИИН]». Это не rocket science, но об этом нужно позаботиться заранее.
«Можем ли мы проверить безопасность вашего решения до запуска?»
Если подрядчик отказывается от тестирования на проникновение (pentest) или говорит «наш код безопасен» без доказательств — это плохой знак. Хорошие команды не боятся проверок. Ещё лучше, если у них уже есть результаты аудитов безопасности или сертификации.
«Что если кто‑то попытается взломать бота через хитрые запросы?»
Prompt injection — это когда пользователь специальным образом формулирует запрос, чтобы заставить бота делать то, что он не должен. Например, выдать конфиденциальную информацию или сказать что‑то неуместное. Если подрядчик не знает этот термин или отмахивается «языковые модели сами защищены» — он не понимает, с чем работает.
Особые случаи: дополнительные вопросы
Если вам нужно интегрироваться с 1С, Kaspi или какими‑то древними системами — это отдельная головная боль. Спросите: «Покажите проекты с такой интеграцией. Какие были проблемы?» И обязательно: «Если 1С упадёт — что будет делать бот? Кто отвечает за баги на стыке систем — вы или мы?»
Для голосовых ботов главное — скорость. Попросите демо живого диалога и засеките, сколько бот «думает» перед ответом. Больше двух секунд — клиенты будут класть трубку. И спросите про работу с акцентами, шумом, когда человек перебивает бота — это всё сложные кейсы, и не все с ними справляются.
Если вам нужно быстро — спросите: «Что мы можем получить через две недели? А через месяц? Чем придётся пожертвовать ради скорости?» Честный подрядчик скажет: «За две недели — базовый бот на 20% сценариев, за два месяца — полное решение». Тот, кто обещает всё и сразу — либо не понимает scope, либо врёт.
При ограниченном бюджете важно понять: «Какой минимальный проект имеет смысл? Что можно вырезать без критичной потери ценности?» Иногда лучше сделать одну вещь хорошо, чем три — плохо. И узнайте про поэтапный подход: сначала MVP, потом наращиваем функционал.
Как сравнить несколько подрядчиков
Когда у вас три-четыре предложения, легко запутаться. Вот простая система: оцените каждого по шести параметрам от 1 до 5 баллов.
Опыт (самое важное — 25% от итоговой оценки). Пятёрка — три и больше релевантных кейса с цифрами, готовы дать референс. Единица — «делали похожее, но в другой сфере» и никаких контактов клиентов.
Методология (20%). Пятёрка — понятный процесс от диагностики до запуска, говорят про бизнес‑метрики, показывают как тестируют качество. Единица — «начнём сразу с разработки», успех измеряют тем, что «система работает».
Команда (15%). Пятёрка — резюме конкретных специалистов, не больше трёх проектов на человека, технический лид как основной контакт. Единица — «соберём команду под вас», общаться только через менеджера.
Стоимость (15%). Пятёрка — детальная смета по пунктам, расчёт на год вперёд, честный разговор о рисках. Единица — одна сумма «под ключ», «поддержка не нужна», «рисков не видим».
Гарантии (15%). Пятёрка — конкретные бизнес‑результаты в договоре, гарантия 3–6 месяцев, SLA по уровням срочности. Единица — гарантируют только что «не упадёт», гарантийный срок меньше месяца.
Безопасность (10%). Пятёрка — понятная схема движения данных, маскирование персональной информации, готовность к проверкам. Единица — «не знаем, где данные», «просто передаём в ChatGPT».
Посчитайте средневзвешенный балл. Выше 4 — можно работать. От 3 до 4 — нужна дополнительная проверка. Ниже 3 — слишком рискованно. Ниже 2 — однозначный отказ, сколько бы они ни обещали.
Хотите готовый шаблон RFP?
Отправим шаблон запроса с этими вопросами + форму для оценки ответов.
Получить шаблонПять способов всё испортить
Даже с правильными вопросами можно сделать неправильный выбор. Вот на чём обычно обжигаются.
Погоня за дешевизной. Самое дешёвое предложение почти всегда оказывается самым дорогим. Подрядчик занижает объём работ, чтобы выиграть тендер. А потом начинается: «это не входило в scope», «за интеграцию отдельно», «поддержка — это допработы». В итоге платите в два раза больше, чем планировали.
Вера в магию технологий. «У них GPT‑4, значит всё будет работать» — это примерно как «у них отвёртка Phillips, значит дом построят хороший». Технология — это 20% успеха. Остальное — правильные процессы, грамотная интеграция, качественные данные и то, как вашу команду научат всем этим пользоваться.
Пренебрежение референсами. Красивые кейсы на сайте — это маркетинг. Реальная картина — в разговоре с клиентом. Если вы не позвонили хотя бы одному человеку, который работал с этим подрядчиком — вы играете в рулетку.
Размытые требования. «Сделайте нам хорошего бота» — это приглашение к конфликту. Чем точнее вы описали, что хотите получить и как будете это измерять — тем меньше разочарований. «Хороший» для вас и «хороший» для подрядчика — это часто разные вещи.
Иллюзия «под ключ». AI‑проект требует вашего участия. Данные для обучения — от вас. Доступы к системам — от вас. Тестирование — с вашей стороны. Обучение команды — тоже. Если вы думаете, что подрядчик всё сделает сам, а вы через три месяца получите готовое решение — готовьтесь к разочарованию.
Главное
Выбор подрядчика — это не про поиск «самых умных» или «самых технологичных». Это про минимизацию рисков. Про то, чтобы через три месяца не оказаться с неработающим ботом и пустым бюджетом.
Несколько вещей, которые стоит запомнить.
Абстрактные вопросы — абстрактные ответы. Спрашивайте конкретно, требуйте конкретные ответы. «Расскажите про опыт» — плохо. «Покажите три похожих проекта с цифрами результатов» — хорошо.
Один серьёзный красный флаг перевешивает пять зелёных. Если команды нет, но зато красивая презентация — это не компенсация. Если NDA на все проекты и никаких референсов — неважно, какую технологию они используют.
Без звонка клиенту — не подписывайте договор. Это правило без исключений. Письменные отзывы можно подделать, живой разговор — нет.
Считайте на год вперёд. Цена проекта — это не то, что вы заплатите. Поддержка, API, обновления — всё это стоит денег. Спросите про полную стоимость владения.
Если подрядчик не готов фиксировать результат в договоре — он сам не верит, что достигнет его. Зачем тогда верить вам?
И последнее: хороший подрядчик не обижается на сложные вопросы. Он рад, что вы задаёте их до начала работы, а не после провала. Если на ваши вопросы реагируют с раздражением или уклончиво — это сам по себе ответ.
Что ещё почитать
Если собираетесь запускать AI‑проект, эти статьи помогут подготовиться:
Скрытые расходы AI‑внедрения — про то, что обычно не включают в коммерческие предложения, но за что всё равно придётся платить.
Workslop и качество AI — как контролировать, чтобы бот не генерил ерунду, и не платить за исправления дважды.
Как написать ТЗ на AI‑бота — что должно быть в техническом задании, чтобы потом не было «а мы думали, что вы это имели в виду».