AI-аудит автоматизации бизнеса
Если в компании много ручных операций, но непонятно, где начинать с ИИ, мы разбираем процессы и собираем карту пилота с понятными метриками.
Знакомые проблемы?
Этот блок помогает быстро узнать свой процесс: где теряется время, какие данные уже есть и какой контур можно проверить без большого внедрения.
Ручной процесс
интерес к AI есть, но нет ясного первого сценария
Разрозненный контекст
подрядчики предлагают демо, а бизнесу нужен измеримый эффект
Риск ошибки
данные разбросаны по CRM, таблицам, документам, чатам и внутренним системам
Данные уже есть
На входе используем: описание процессов, примеры данных, системы и интеграции.
Нужен проверяемый результат
Фиксируем выход пилота: карта AI-сценариев, оценка данных, матрица рисков.
Важен безопасный запуск
Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.
Что умеет AI-решение
Понимает запрос и контекст
быстрая инвентаризация процессов, данных и ограничений
Работает с источниками
приоритизация сценариев по ценности, сложности и риску
Готовит проверяемый результат
карта пилота: результат, метрики, данные, команда, срок и следующий шаг
Встраивается в рабочий процесс
Передаёт результат в понятном формате: карта AI-сценариев, оценка данных, матрица рисков.
Что измеряем на пилоте
Не обещаем абстрактную экономию. Считаем метрики на вашем процессе: где стало быстрее, где выросло качество и где человеку всё ещё нужен контроль.
Как это работает
5-10 дней на аудит, затем 2-6 недель на выбранный пилот. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.
Демо и разбор
Фиксируем процессы, роли, системы, данные и точки ручного труда.
Настройка решения
Оцениваем, где подходят RAG, OCR, CV, AI-агент, интеграция или классическая автоматизация.
Проверка на данных
Собираем карту пилота с метриками, рисками, входными данными и честным списком неподходящих задач.
Метрики и выводы
После аудита понятнее, что запускать первым, что отложить, где нужна подготовка данных и где AI вообще не является лучшим инструментом.
Частые вопросы
Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.
Нужно ли уже знать, какую модель или технологию использовать?
Нет. Аудит нужен как раз до выбора технологии. Сначала смотрим процесс и данные, потом решаем, нужен ли LLM, OCR, CV, интеграция или более простой инструмент.
Что будет, если сценарий не подходит для AI?
Скажем прямо и объясним причину: мало повторяемости, нет данных, высокая цена ошибки или выгоднее решить задачу регламентом и интеграцией.
Можно ли провести аудит без доступа к чувствительным данным?
Да. На первом шаге часто достаточно описания процесса, обезличенных примеров и схемы систем. Для пилота отдельно фиксируем NDA, доступы и хранение.
Попробуем на вашем процессе?
Пришлите пример данных или коротко опишите задачу. Вернём 2-3 варианта пилота, оценку сроков и список того, что нужно подготовить.
ИИ-ассистент технической поддержки
ИИ-ассистент технической поддержки
Разработка ИИ-ассистента технической поддержки: ответы по базе знаний с источниками, интеграция с CRM, Telegram, чатом или внутренней системой поддержки.
RAG чат-бот для базы знаний
RAG чат-бот по базе знаний
Создаём RAG чат-ботов по корпоративной базе знаний: семантический поиск, ответы с источниками, права доступа и интеграции.
компьютерное зрение для строительной техники
Компьютерное зрение для строительной техники
CV-системы для строительной техники: детекция, сегментация, трекинг, контроль погрузки, зон и событий на видео.