ИИ автоматизация бизнес-процессов
Находим ручные операции, где ИИ даёт измеримый эффект, и запускаем пилот без перестройки всей IT-инфраструктуры.
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
много ручных действий между системами
Разрозненный контекст
данные приходится копировать и проверять вручную
Риск ошибки
сложно понять, какой AI-пилот даст быстрый эффект
Данные уже есть
На входе используем: описание процесса, примеры данных, список систем.
Нужен проверяемый результат
Фиксируем выход пилота: варианты решения, оценка сроков, архитектура пилота.
Важен безопасный запуск
Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.
Что умеет AI-решение
Понимает запрос и контекст
аудит процесса и карты данных
Работает с источниками
выбор подхода: RAG, OCR, CV, агент или классическая ML-модель
Готовит проверяемый результат
пилот с логами, метриками и точками контроля
Встраивается в рабочий процесс
Передаёт результат в понятном формате: варианты решения, оценка сроков, архитектура пилота.
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
2-6 недель: от диагностики и прототипа до интеграции одного процесса. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.
Демо и разбор
Разбираем процесс на входы, решения, исключения и ответственных.
Настройка решения
Выбираем подход: агент, RAG, OCR, CV, интеграция или классическая ML-модель.
Проверка на данных
Запускаем пилот на одном участке и фиксируем метрики до масштабирования.
Метрики и выводы
Вместо большой абстрактной трансформации бизнес получает конкретный пилот: где сэкономили время, где снизили ошибки и что масштабировать дальше.
Частые вопросы
Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.
С чего начать, если непонятно, где применять ИИ?
Начинаем с AI-аудита: смотрим повторяемость процесса, доступность данных, стоимость ручного труда и риски ошибки.
Обязательно ли внедрять LLM?
Нет. Иногда лучше подходят OCR, компьютерное зрение, правила, классическая ML-модель или интеграция между системами.
Как не уйти в бесконечный эксперимент?
Фиксируем критерии успеха до пилота: время, точность, стоимость обработки, SLA, доля автоматических решений или экономия часов.
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.