Подключаем ИИ там, где он экономит часы, а не там, где это модно. Начинаем с пилота на ваших данных: если эффект не подтвердился — вы не платите за внедрение, которое не работает.
ИИ окупается на повторяющихся операциях с текстом и данными. Достаточно одного признака из списка:
Сотрудники ищут информацию по документам и регламентам вручную
Поддержка отвечает на одни и те же типовые вопросы
Данные из счетов, заявок и писем переносят в системы руками
Документов больше, чем людей, которые успевают их читать
Нужна персонализация и аналитика на больших объёмах данных
Хотите пилот ИИ, но не понимаете, с чего начать и как считать эффект
«Лучшие результаты ИИ даёт там, где процесс уже оцифрован. Мы начинаем с данных и ограничений — и только потом подключаем модели.»
Шесть направлений, которые закрывают большую часть запросов на ИИ. В каждом — что это и что вы получаете на выходе.
Подключаем GPT, Claude или модели с открытым кодом к вашим продуктам и внутренним системам — через API или в вашем контуре.
Результат
Модель работает с вашим контекстом: документами, базами и правилами, а не с общими знаниями из интернета.
Для клиентов, сотрудников, поддержки и продаж — со сценариями диалогов, базой знаний и панелью аналитики.
Результат
Ассистент закрывает типовые обращения сам, а сложные передаёт живому оператору с полным контекстом.
Поиск с подтверждением по договорам, инструкциям, тикетам и внутренним документам — с ссылкой на источник ответа.
Результат
Сотрудник получает ответ со ссылкой на документ за секунды вместо получаса поиска по папкам.
Извлечение и классификация данных из счетов, актов, заявок, писем и анкет с проверкой результата.
Результат
Данные попадают в учётную систему без ручного переноса, а спорные случаи уходят человеку на проверку.
Сводки, отчёты и разбор обращений на больших массивах данных — в формате, который читает руководитель, а не аналитик.
Результат
Картина по клиентам, обращениям и процессам обновляется сама, без сборки отчётов вручную.
Ограниченный по срокам эксперимент на вашем реальном процессе с заранее согласованными метриками успеха.
Результат
Честный ответ, работает ли ИИ на вашей задаче, до того как вы вложились во внедрение.
Шесть этапов от разбора процесса до сопровождения. Решение о полном внедрении принимается после пилота, а не до него.
Где именно теряется время и сколько это стоит
Что есть, в каком виде и чего не хватает
Модель, контур размещения и метрики успеха
Прототип на реальных данных и замер эффекта
Интеграция в системы и обучение команды
Контроль качества ответов и развитие
Для корпоративного ИИ важнее не сама модель, а качество данных, разграничение доступа и предсказуемость результата. Размещение выбираем под ваши требования безопасности.
Часть ИИ-проектов идёт под NDA, поэтому в публичном каталоге их меньше, чем в работе.
Rosetta
Клиентский портал для юридической компании: управление товарными знаками и контроль их защиты
Просмотреть проект
OKKIA
Подбор очков по форме лица на основе ИИ и онлайн-примерка для итальянского бренда оптики
Просмотреть проект
VAAAU
Мобильное приложение для семьи мигранта: документы, их сроки, участники с аккаунтом и без
Просмотреть проектС одного процесса, где потери времени видны и измеримы: поиск по документам, ответы поддержки, перенос данных из счетов. Мы разбираем процесс, считаем текущие затраты времени и запускаем пилот с заранее согласованными метриками. Так решение о внедрении принимается по цифрам, а не по впечатлению.
Зависит от выбранного контура, и это решение принимаете вы. Мы разворачиваем модели с открытым кодом на ваших серверах или в частном облаке, когда данные нельзя передавать наружу. Если внешний API допустим — настраиваем разграничение доступа, аудит запросов и маскирование чувствительных полей.
Исходим из того, что модель ошибается — вопрос в том, где это допустимо. В чувствительных сценариях оставляем человека в цепочке принятия решений, в поиске по базе знаний даём ссылку на документ-источник, чтобы ответ можно было проверить. Качество ответов замеряем на реальных примерах и дорабатываем.
Стоимость зависит от объёма и качества данных, контура размещения и числа интеграций. Пилот считается отдельно от внедрения — это ограниченный по срокам этап с понятной ценой. Оценку по срокам и бюджету даём после разбора процесса.
Обычно несколько недель: разбор процесса, подготовка данных, прототип и замер эффекта. Точный срок зависит от того, в каком виде у вас лежат данные — это чаще всего и оказывается самой долгой частью.
Нет. Со стороны заказчика нужен человек, который знает процесс и может принимать решения по нему, и доступ к данным. Модели, инфраструктуру и оценку качества берём на себя.
Расскажите о процессе, который отнимает время. Разберём его и скажем честно, поможет ли здесь ИИ.