Проверяем ИИ на ваших данных до большого бюджета
Чат-боты, ИИ-агенты, RAG, OCR и компьютерное зрение: выбираем один процесс, собираем пилот и доводим до CRM, сайта, Telegram, 1C или производства.
Вернёмся с первым разбором в течение рабочего дня.
Сразу показываем, на чём держится решение: какие данные взяли, как проверили ответ, где нужен человек и какие метрики можно посчитать.
Не показываем абстрактную демку: берём обращения, документы, видео или заявки из вашего процесса.
До разработки согласуем, что считать хорошим ответом, ошибкой, спорным случаем и ручной проверкой.
На выходе не презентация, а таблица наблюдений: источники, ошибки, время, стоимость и готовность к внедрению.
Обсуждаем NDA, обезличивание, доступы, роли, логи и ограничения по моделям до старта пилота.
Начинаем с сценариев, где результат можно показать на ваших данных за 2-4 недели и принять решение без большого внедрения.
Проверяем, сможет ли ассистент отвечать по вашей базе знаний и оставлять оператору контроль.
Что даём на вход
Что получите через 2-4 недели
Запускаем извлечение полей, проверку правил и выгрузку результата в нужный формат.
Что даём на вход
Что получите через 2-4 недели
Берём видео или изображения и проверяем, что можно детектировать, считать и передавать в отчёт.
Что даём на вход
Что получите через 2-4 недели
Собрали кейсы по AI-автоматизации поддержки, RAG по базе знаний, OCR и анализу документов, Computer Vision для видео и AI SDR для заявок. В каждом сценарии видно, какие данные взяли, что проверили в пилоте и где результат можно повторить.
Сценарий: сократить ручной поиск ответа и оставить контроль оператору
Оператор вручную искал ответ в инструкциях и FAQ.
Ассистент находит источники, готовит черновик и показывает статус проверки.
Пилот показывает, какие темы можно закрывать быстрее и где нужна ручная эскалация.
Сценарий: превратить документы в проверяемые поля, статусы и замечания
Сценарий: фиксировать события на видео и отдавать их в журнал процесса
Не начинаем с дорогой разработки “на веру”. Сначала проверяем данные, метрики, ручной контроль и экономику на небольшом рабочем контуре.
После заявки проводим AI-аудит процесса: смотрим данные, выбираем сценарии для внедрения ИИ и оцениваем, что быстрее проверить на пилоте — RAG-ассистента, OCR документов, Computer Vision или AI SDR.
Коротко разбираем процесс, где теряется время, какие данные есть и что должно измениться.
Берём обращения, документы, видео или заявки и оцениваем качество входных данных.
Показываем быстрый пилот, аккуратный пилот и вариант под масштабирование.
Определяем входные данные, метрики, интеграции, сроки и точки ручной проверки.
Если задача не подходит для AI, говорим об этом до разработки и предлагаем проще.
Собираем вводные, ограничения, роли и критерии успеха.
Определяем источники данных, контур безопасности и формат результата.
Собираем решение, тестируем на ваших примерах и фиксируем ошибки.
Запускаем в контролируемом сценарии, обучаем команду и собираем обратную связь.
Считаем метрики, планируем внедрение, интеграции и поддержку.
Не коробка “для всех”, а стартовые контуры, которые можно адаптировать под ваши данные, роли и интеграции.
Ассистент для поддержки, заявок или внутреннего сервиса с контролем оператора.
Поиск и ответы по регламентам, инструкциям и документации с источниками.
Распознавание полей, проверка правил, статус auto/review и экспорт.
Квалификация лидов, объяснимый score, черновик follow-up и CRM-задача.
Детекция объектов, событий и дефектов на видео с журналом и алертами.
Это легче, чем заявка на большой проект: берём маленький фрагмент процесса и быстро понимаем, нужен ли чат-бот, ИИ-агент, OCR или computer vision.
Пришлите 10 обращений. Скажем, подойдёт ли чат-бот для сайта, Telegram или ИИ-ассистент.
Оценим поля, правила проверки, спорные места и формат выгрузки в вашу систему.
Посмотрим, можно ли фиксировать дефекты, зоны, ошибки или события на производственном видео.
Соберём короткий план: данные, гипотеза, метрики, интеграции и решение о масштабировании.
Собрали популярные бизнес-задачи в понятные сценарии: чат-бот, ИИ-ассистент, агент, OCR, computer vision или производственный контроль. Внутри каждой страницы — что нужно для старта и какой результат можно проверить.
Заменили неподтверждённые проценты на метрики, которые можно посчитать на ваших данных и обсудить без маркетингового шума.
Сравниваем ручной путь и AI-черновик: где экономится время, где нужен оператор.
Проверяем, на какие документы опирается ответ и можно ли ему доверять.
Для OCR и CV считаем поля, объекты, спорные места и причины ошибок.
Не обещаем магию: считаем, что можно автоматизировать, а что лучше оставить человеку.
Оцениваем затраты на модель, инфраструктуру, оператора и поддержку процесса.
Смотрим доступы, интеграции, роли, логи, безопасность и ограничения данных.
Короткие выдержки из отзывов клиентов: проекты, сроки, точность и бизнес-эффект.
Команда разработала систему анализа КТ-снимков для стоматологической клиники: ML-модель, веб-интерфейс, 3D-визуализацию и интеграцию с PACS/1C.
Команда оперативно разработала RAG ИИ-агента для онлайн-магазина на 1C: Telegram/VK-бот и веб-чат для рекомендаций и обработки запросов.
Команда создала и внедрила Telegram-бота для автоматизации записи клиентов и управления заказами в сети салонов оптики.
Вопросы, которые обычно появляются перед покупкой AI-пилота.
Обычно достаточно 5-20 реальных примеров: обращения, документы, видео, карточки лидов или описание процесса. Если данные чувствительные, работаем с обезличенными примерами и фиксируем ограничения заранее.
Да. Подписываем NDA, обсуждаем контур хранения, роли доступа и ограничения по моделям. Для части задач можно запускать обработку внутри инфраструктуры клиента или готовить архитектуру под on-prem.
Сначала смотрим повторяемость процесса, наличие данных, цену ошибки и критерии качества. Если AI не нужен или не окупится, скажем прямо и предложим более простую автоматизацию.
Типовой пилот занимает 2-4 недели. Стоимость зависит от данных, интеграций и требований к безопасности: после короткой диагностики даём 2-3 варианта с разной глубиной.
Это не блокер. Можно начать с обращений, документов, переписок и экспертных правил. Часто первый результат пилота как раз показывает, какие статьи, регламенты и шаблоны нужно собрать.
Да. На пилоте можно показать один рабочий сценарий: входящее событие, AI-обработка, проверка человеком и запись результата в нужную систему.
