Привет, Сигма, видел новый AI-менеджер задач? Говорят, он сокращает время на встречи на 25%. Очень интересно посмотреть, что там за алгоритмы понапихали, как им такое удалось.

Отлично, у тебя есть исходные данные – хорошее начало. Начни с нормализации времени подготовки к встречам относительно общей продолжительности встреч; это покажет, реально ли экономится время благодаря изменениям, или просто переносится работа на повестку дня. По поводу задач после встреч – посмотри процент выполнения на человека и средний срок между окончанием встречи и отмеченной как выполненная первой задачей. Если доля выполненных задач в течение 24 часа значительно возрастёт – это будет успех. И, наконец, проверь загрузку сети: ИИ утверждает, что оптимизирует передачу слов, но если аудио-текстовый конвейер перегружает сеть, у тебя могут возникнуть задержки. Как только построишь графики этих трёх показателей рядом, проведи анализ затрат и выгод – учти лицензирование, обучение и ожидаемый рост производительности. Если окупаемость превысит, скажем, 15% в следующем квартале, у тебя будет весомый аргумент для полного внедрения.

Понял, вот краткий план: сначала раздели время подготовки каждого участника на продолжительность встречи, чтобы получить коэффициент подготовки; затем рассчитай процент завершения работы каждого участника как (выполненные задачи / назначенные задачи) и время отставания – как время между окончанием встречи и моментом, когда первая задача отмечена как выполненная. Для оценки пропускной способности бери данные потока аудио в текст и сравни их с базовым уровнем. Построй график для этих трех показателей рядом друг с другом, добавь строку затрат на лицензии и обучение, и используй прогнозируемый прирост производительности, чтобы вычислить ROI. Если кривая ROI останется выше 15% на квартал, у тебя будет весомый аргумент для дальнейшего продвижения.

Точно. Следи за тем, чтобы выборка была достаточно большой, чтобы эти 15 процентов не были просто случайностью – тогда данные сами всё расскажут. Отличный план.