AI-ассистент
Когда пользователю нужен диалоговый интерфейс и действия в контексте.
AI для реальных процессов
AI-решения для бизнеса
Внедряем AI в те процессы, где есть повторяемая задача, доступные данные и понятный критерий качества. Начинаем не с выбора модели, а с бизнес-сценария: что человек делает сегодня, что можно передать AI и как измерить результат. После этого собираем ограниченный пилот и только при подтверждённом эффекте расширяем решение.
ПроектРазбор задачи
AI для бизнеса
- Заявка
- Разбор задачи
- Объём и оценка
- Прототип
- Разработка
- QA и запуск
- Развитие
Что получите
- Обработка обращений и подготовка ответов
- Поиск по корпоративным знаниям
- Извлечение данных из документов
Смета — до стартаЭтапы — с приёмкой
Где AI действительно помогает
- Обработка обращений и подготовка ответов.
- Поиск по корпоративным знаниям.
- Извлечение данных из документов.
- Классификация и маршрутизация заявок.
- Рекомендации и подсказки сотруднику.
- Суммаризация и подготовка черновиков.
- AI-функции внутри существующего продукта.
- Каждый сценарий требует собственного набора данных, ограничений и метрик качества.
Когда лучше обычная автоматизация
AI не нужен, когда задача полностью описывается жёсткими правилами, объём слишком мал для экономического эффекта, нет качественных данных или цена ошибки недопустима без человеческой проверки. В таких случаях обычная автоматизация, интеграция или простой алгоритм часто надёжнее, дешевле и легче контролируется.
Автоматизация процессовКакой формат выбрать
RAG
Когда важны ответы по собственным документам с источниками.
AI-функция продукта
Когда модель решает отдельную задачу внутри существующего интерфейса.
AI-автоматизация
Когда AI становится этапом workflow: извлекает, классифицирует, готовит черновик и передаёт результат дальше.
Формат выбирается по процессу, а не по термину.
Что нужно от данных
До пилота определяем источники данных, их качество, права доступа, актуальность и владельца. Отдельно учитываем персональные и чувствительные данные. Если база знаний быстро меняется, проектируем обновление и удаление. Если данные неполные или противоречивые, это фиксируется как риск качества, а не маскируется настройкой модели.
AI должен работать внутри процесса
AI приносит ценность, когда работает внутри существующего процесса: получает контекст из CRM/1С/helpdesk/документов, помогает пользователю и при разрешении возвращает действие в систему. Интеграция должна иметь понятные границы: что модель может читать, что может менять и какие действия требуют подтверждения человека.
Права, данные и контроль
Проектируем права доступа, логирование запросов и действий, human review для рискованных случаев и отдельное управление секретами/API. Требования к размещению данных и облаку выбираются по фактической политике компании. Не обещаем «полную конфиденциальность» без конкретной архитектуры и юридических условий поставщиков.
Как измеряем качество AI
Качество измеряется на заранее собранном eval-наборе. В зависимости от задачи оцениваем точность/полезность, наличие подтверждающих источников, долю отказов и ошибок, успешность действий, эскалации человеку и бизнес-KPI. Один красивый демо-диалог не считается доказательством качества.
Как запускаем первый пилот
- Этап 1Выбираем один процесс и baseline.
- Этап 2Собираем небольшой набор реальных данных.
- Этап 3Делаем прототип без глубокой интеграции.
- Этап 4Формируем eval set и измеряем качество.
- Этап 5Подключаем нужные системы и права.
- Этап 6Проводим pilot.
- Этап 7Принимаем решение о production и расширении.
Что уже делали и как оцениваем
Все кейсы
Вопросы и ответы
Выбор зависит от задачи, данных, качества и инфраструктуры.
Только после определения поставщика, архитектуры, прав и юридических условий.
Зависит от модели и объёма использования; стоимость считается в модели эксплуатации.
Нет. Качество измеряется, а рискованные случаи эскалируются.
Если это оправдано требованиями и выбранным стеком.
Решение о production принимается по результатам eval и бизнес-метрик.