Разработка ИИ
Разработка и внедрение ИИ для бизнеса
Разрабатываем ИИ-сервисы под рабочие задачи компании. Модель находит сведения в документах, разбирает обращения, готовит клиентские сообщения и передаёт результат в учётную систему. Начинаем с одного процесса и проверяем результат на ваших примерах.
Разобрать задачу для ИИЧто входит в работу
- Описание процесса, источников данных и результата, который нужен сотруднику
- Пилот на рабочих примерах с согласованной оценкой качества
- Сервис с интерфейсом, правами доступа и связями с 1С, CRM или внутренней системой
- Инструкции для команды, журнал операций и порядок обновления модели
С какой задачей можно начать
Поиск по знаниям компании
Сотрудник задаёт вопрос и получает ответ со ссылками на документы. При разработке учитываем версии файлов, доступ к разделам и обновление источников.
Документы и обращения
Сервис извлекает поля из документа, определяет тему обращения и предлагает следующий шаг. Проверка по справочникам и правила записи в 1С или CRM входят в состав проекта.
Клиентские сообщения
ИИ использует историю заказов и сведения компании для подготовки текста под ситуацию клиента. Согласуем источники фактов, стиль ответа и путь сообщения до отправки.
Прогнозы и рекомендации
Связываем расчёт с решением сотрудника: что заказать, какую заявку разобрать первой, на какие показатели обратить внимание. Сравниваем результат с текущим способом работы на одном наборе данных.
Сначала собираем процесс и данные
Разбираем путь одной операции: от заявки или документа до принятого результата. Фиксируем участников, рабочие системы, точки проверки и время на каждое действие.
Если часть работы идёт в переписке и таблицах, составляем план оцифровки: карточка заявки, статусы, справочники, ответственные и обмен данными. Этот этап даёт ИИ источники, с которыми можно работать и проверять ответы.
По итогам обследования вы получаете схему процесса, список источников, перечень задач по подготовке данных и состав пилота с оценкой работ.
Как проходит внедрение
1. Выбираем операцию
Определяем пользователя, входные данные и полезный результат. Вместе задаём критерии качества и допустимое время ответа.
2. Готовим примеры
Собираем рабочие документы и вопросы, отмечаем верные ответы, уточняем права и правила обработки. Откладываем отдельную выборку для приёмки.
3. Проверяем пилот
Сравниваем подходы на выбранной задаче. Показываем ответы, ошибки, время обработки и объём ручной проверки. Решение о следующем этапе опирается на эти результаты.
4. Запускаем сервис
Подключаем рабочие системы, настраиваем доступы, журнал и обновления. Передаём инструкции и согласуем сопровождение.
Где будет работать модель
Для локального размещения подбираем модель под оборудование, язык, документы и нагрузку. Проверяем качество и скорость на ваших примерах, затем определяем состав сервера.
Облачный API оцениваем по тем же сценариям. Место обработки, состав передаваемых данных и доступ сотрудников согласуем с вашей ИТ-командой.
Что влияет на стоимость и сроки
Оцениваем проект по составу работ: подготовка данных, качество поиска и ответа, число интеграций, интерфейс, нагрузка и требования к размещению. Пилот и запуск рабочего сервиса получают отдельные оценки.
Для первой оценки пришлите описание операции, перечень систем и несколько типичных примеров. В предложении укажем результат каждого этапа, срок, стоимость и данные, которые нужно подготовить вашей команде.
Опыт локального внедрения: BEGO
Завершили проект BEGO: локальный ИИ для персональных клиентских коммуникаций. В работе сервиса используются история заказов, данные 1С и база знаний компании.
Этот состав показывает связь ИИ с рабочими данными. Для вашего проекта отдельно определим операцию, источники и способ оценки результата.
Связанные кейсы
BEGO: локальный ИИ для клиентских коммуникаций
История заказов, данные 1С и база знаний компании в персональных клиентских коммуникациях. Проект завершён.
Разработали для BEGO локальный ИИ для персональных клиентских коммуникаций. В работе используются история заказов, данные 1С и база знаний компании.
Сервис управления дропзоной DZ Board
Комплексная автоматизация процессов
Мобильное приложение парашютиста, табло взлетов в реальном времени на большие экраны и мобильные устройства, удобный интерфейс Манифеста, окна для верификации данных и контроля прохождения Доктора и плановой, автоматизация Склада и Аренды.
Сервис аналитики продаж на маркетплейсах marketAI
Платформа аналитики для Wildberries: ОПИУ, DRR, SKU-аналитика и RecommendationEngine
Заказы, продажи, реклама, маржинальная прибыль, хранение, штрафы и SKU-аналитика в одном сервисе. ИИ, ОПИУ, DRR, рекомендации и математические методы для управления прибылью.
Аналитика отдела продаж строительной компании
BITRIX24 + ИИ для анализа сделок
Аналитический сервис поверх Bitrix24: динамика заявок по источникам, воронка продаж, автозадачи и реанимации, онлайн‑аналитика для РОП и менеджеров, разбор звонков и целевых действий.
Агросервис учета полей и урожая с ИИ
GIS + рекомендации для повышения урожайности
Система учёта полей, техники и урожая с ИИ-моделями для оптимизации работ и повышения эффективности хозяйств.
Управленческая аналитика и риск-скоринг
BI-платформа для руководства
Единый центр управленческих показателей: финансовая аналитика, риски и ИИ-ассистенты для принятия решений.
Аналитика и отчетность компьютерного клуба
BI-платформа для собственника
Центр управления сетью компьютерных клубов: ежедневные автоматические отчеты, загрузка, финансовая аналитика, ежедневные рекомендации ИИ на основе текущих данных.
Интеграции и источники данных
Выбрать состав работ
Развёртывание локальной языковой модели на сервере компании: выбор LLM, проверка на ваших задачах, расчёт оборудования, доступы и сопровождение.
Разработка RAG для компании: поиск по документам, ответы со ссылками на источники, права доступа, обновление базы знаний и проверка качества на рабочих вопросах.
Связываем ИИ с 1С и CRM: чтение данных, обработка документов, проверка результата и запись в рабочую систему. Разрабатываем обмен через API и журнал операций.
Подготовиться к проекту
Вопросы
Что подготовить к первой встрече?
Описание одной операции, список систем, примеры входных данных и желаемый результат. По этим материалам определим состав обследования и пилота.
Что делать, если данные хранятся в таблицах и переписке?
Начнём со схемы процесса и источников. Определим структуру заявки, статусы, справочники и правила обновления данных. План оцифровки станет отдельным результатом первого этапа.
Как проверить качество ИИ?
Заранее соберём набор рабочих примеров с верными ответами и критериями приёмки. Проверим качество по типам задач, скорость, доступы и участие сотрудника. Результаты оформим в протокол.
Можно ли разместить модель на сервере компании?
Да. Выберем модель и оборудование по вашей задаче, объёму данных и нагрузке. Проверим работу на примерах, согласуем доступы и порядок обновления.
Обсудим ИИ для вашей задачи
Опишите одно рабочее действие, приведите пример входных данных и результата. По ним обсудим состав пилота и способ проверки.
Разобрать задачу для ИИ