# Диагностика готовности к ИИ

Источник: https://kurzemnek.ru/method/diagnosis
Автор: Валерий Курземнек
Опубликовано: 2026-10-23
Обновлено: 2026-10-23


## Что проверяем у бизнеса

Готовность к ИИ-автоматизации определяем для одной задачи. Например, ежедневного разбора рекламы или проверки нового сценария воронки. Для неё разбираем шесть условий.

| Условие | На какой вопрос отвечаем |
| --- | --- |
| Повторяющаяся задача | Какое решение принимаем, как часто и что должно измениться после него? |
| Данные | Где лежат исходные события, что означают показатели и как проверить расчёт? |
| Правила | Когда продолжаем работу, меняем действие или останавливаемся? Какие есть исключения? |
| Доступ и полномочия | Что система может прочитать и изменить? Какие действия требуют решения человека? |
| Проверка результата | Что считаем успехом, за какой период и с чем сравниваем? |
| Ответственность | Кто разбирает исключения, меняет правила и обслуживает систему после запуска? |

Если задача ещё не описана, сначала наблюдаем и фиксируем порядок решений. Если не хватает данных, восстанавливаем их. Если данные проверены, а право действовать ещё не подтверждено, начинаем с анализа и предложений человеку.

Результат диагностики — список пробелов и план первой проверяемой петли: что подготовить, кто отвечает и по каким признакам можно переходить дальше. Состояние аналитики и полномочия агента оцениваем отдельно.


<h2 id="diagnosis">Диагностика: четыре состояния аналитики</h2>

Я бы начинал с двух вопросов: **что маркетинг видит сейчас и кто может работать с этими данными?** Для диагностики выделяю четыре состояния.

<table class="diagnosis-table"><thead><tr><th scope="col">Состояние</th><th scope="col">Что доступно</th><th scope="col">Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Нет аналитики</th><td data-label="Что доступно">Нет устойчивой картины источников, поведения и результата</td><td data-label="Следующий шаг">Настроить сбор событий, цели и проверку поступления данных</td></tr><tr><th scope="row">Есть веб-аналитика</th><td data-label="Что доступно">Видны визиты, источники, действия и конверсии на сайте</td><td data-label="Следующий шаг">Связать события с людьми в CRM и оплатами</td></tr><tr><th scope="row">Есть сквозная аналитика</th><td data-label="Что доступно">Расходы связаны с привлечением, продажами и выручкой</td><td data-label="Следующий шаг">Дать агентам прямой доступ к данным, схемам и определениям; подключить расчётные инструменты и проверки</td></tr><tr><th scope="row">Есть машиночитаемая маркетинговая аналитика</th><td data-label="Что доступно">Агенты напрямую читают данные, строят и ведут свои процессы, готовят отчёты по запросу</td><td data-label="Следующий шаг">Открывать полномочия для проверенных петель, измерять исходы и обслуживать систему</td></tr></tbody></table>

Диагностируем конкретный канал, продукт или задачу. В одном бизнесе агенты уже могут разбирать рекламные данные, а у нового продукта — быть настроена только веб-аналитика. Поэтому состояние аналитики нужно определять отдельно для каждой задачи.

После диагностики должно быть понятно, **что уже работает, каких данных и проверок не хватает, что меняем дальше и как проверим готовность**. Одного доступа к таблице мало. Агенту нужны определения показателей, инструменты для воспроизводимого расчёта и проверки, которые обнаруживают неполные или противоречивые данные.

Когда данные и проверки подготовлены, агент собирает отчёт под вопрос маркетолога. Рабочий ориентир — **получить проверяемый отчёт нужной формы в пределах часа**: таблицу, сводку, разбор выбранной группы людей или сравнение гипотез. Есть нюанс: источники уже должны быть подключены, а нужная история — доступна. Подключение нового источника и восстановление недостающих событий требуют отдельной работы.

<h2 id="comparison">Чем это отличается от сквозной аналитики</h2>

**Сквозная аналитика связывает расходы на привлечение с заявками, продажами и выручкой.** Она помогает увидеть результат источников и кампаний в выбранной модели атрибуции. Для управления рекламными деньгами это основа машиночитаемого маркетинга.

**Машиночитаемый маркетинг задаёт устройство всей петли решения:** как агент получает данные, понимает определения, проверяет расчёт, выбирает допустимое действие и затем оценивает его результат. Связь клика с оплатой — первый слой этой работы.

<table class="method-table"><caption>Сквозная аналитика — одна из функций собственной системы</caption><thead><tr><th scope="col">Вопрос</th><th scope="col">Задача аналитики</th><th scope="col">Что достраиваем для агента</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Откуда пришли деньги?</th><td data-label="Задача аналитики">Связь источников, заявок и продаж; расчёт по выбранной атрибуции</td><td data-label="Что достраиваем для агента">Явные определения людей и оплат, состав аудитории и период рядом с каждым выводом</td></tr><tr><th scope="row">Можно ли доверять числу?</th><td data-label="Задача аналитики">Собранные данные и рассчитанные показатели</td><td data-label="Что достраиваем для агента">Проверки свежести, полноты и связей между событиями; независимая сверка значимых денежных расчётов; запрет действия при расхождении</td></tr><tr><th scope="row">Как ответить на новый вопрос?</th><td data-label="Задача аналитики">Расчёт нужного разреза данных</td><td data-label="Что достраиваем для агента">Доступ агента к событиям, схеме и определениям; инструменты воспроизводимого расчёта</td></tr><tr><th scope="row">Что делать с результатом?</th><td data-label="Задача аналитики">Основание для маркетингового решения</td><td data-label="Что достраиваем для агента">Записанные правила, пределы полномочий, критик, исполнение и журнал с последующим замером</td></tr></tbody></table>

Возьмём ту же ситуацию: у кампании есть расход, а лидов в отчёте нет. Перед остановкой система проверяет поступление данных и сверяет сведения из кабинета, аналитики и CRM. Если сломалась разметка, решение об остановке блокируется, а система сообщает о проблеме. Если данные исправны и условие остановки выполнено, агент может остановить кампанию в пределах своих полномочий. Причина и исходные числа останутся в журнале.

Для этого агенту нужны отдельные события и их определения: кого считаем новым человеком, из какого реестра берём оплаты, когда обновилась таблица. Тогда на вопрос «какие новые люди из этой кампании оплатили в следующем месяце?» можно ответить расчётом по тем же исходным данным и проверить ответ.

**Связь расходов с оплатами нужна и в собственной системе.** Берём готовые инструменты сбора и обработки данных, связываем их с источниками бизнеса и достраиваем расчёты под свои определения. Затем проверяем, может ли агент воспроизвести число, обнаружить сломанный источник, объяснить решение и остановиться там, где данных или полномочий недостаточно.

Так сквозная аналитика становится функцией нашей системы. Дальше на её основе можно делегировать агенту решения и действия, сохраняя доступ к данным, расчётам и правилам.