Обсудить

02 / Внедрение ИИ в бизнес

Внедрение ИИ. С понятной пользой.

Помощники, которые находят знания, разбирают документы и готовят ответы. Начинаем с конкретной задачи и проверяем качество на ваших примерах.

  • AI-ассистенты
  • Поиск по базе знаний
  • Обработка документов
Обсудить AI-задачуПосмотреть сценарии
Путь проектаНажмите или поверните куб
ЭТАПЫ РАБОТЫ01 / 04
Поверните объект.
Нажмите на куб или стрелку.
01 / Разбираемся

Выбираем задачу и определяем, какой результат будет полезен.

  • Пилот перед масштабированием
  • Проверка на ваших данных
  • Участие человека там, где нужно

01 / Сценарии

Где ИИ снимет часть нагрузки?

Выберите сценарий. В каждом заранее определяем, что делает модель, откуда берёт данные и когда передаёт задачу человеку.

Знания компанииДокументыОбращения клиентов

Пример сценария / 01

Ответ есть. Найти его сложно.

Регламенты лежат в папках, инструкции — в переписке. Сотрудники отвлекают коллег одними и теми же вопросами.

  1. Подключить

    Индексируем согласованные документы с учётом прав доступа.

  2. Найти

    Ассистент ищет нужные фрагменты и составляет ответ со ссылками на источники.

  3. Проверить

    Если информации не хватает, сообщает об этом и предлагает обратиться к специалисту.

Что меняется

Сотрудник получает отправную точку и может проверить первоисточник.

Как оценить пользу

Корректность ответов · качество ссылок · время поиска

Пример сценария / 02

Прочитать. Выписать. Перенести.

Команда вручную извлекает реквизиты, суммы и условия из документов. Поток растёт быстрее, чем время на проверку.

  1. Разобрать

    Распознаём документ и извлекаем нужные поля в согласованный формат.

  2. Проверить

    Проверяем обязательные значения и передаём сомнительные результаты сотруднику.

  3. Передать

    После проверки отправляем данные в учётную систему или рабочий процесс.

Что меняется

Сотрудник проверяет подготовленные данные вместо повторного ввода с нуля.

Как оценить пользу

Точность полей · доля ручных исправлений · время обработки

Пример сценария / 03

Вопросы повторяются. Люди устают.

Поддержка тратит время на поиск инструкций, классификацию обращений и одинаковые первые ответы.

  1. Понять

    Определяем тему обращения и находим подходящие материалы.

  2. Подготовить

    Собираем черновик ответа с учётом контекста и правил компании.

  3. Подтвердить

    Сотрудник проверяет ответ. Сложный случай сразу идёт нужному специалисту.

Что меняется

У поддержки есть готовая основа ответа, а контроль остаётся у команды.

Как оценить пользу

Время подготовки ответа · число исправлений · качество маршрутизации

02 / Результат работы

Полезный помощник. Проверяемое качество.

Встраиваем AI-функции в рабочие инструменты и определяем границы, в которых им можно доверять.

  1. Пилот на вашей задаче

    Один сценарий, подготовленные примеры и понятный способ сравнить результат с текущей работой.

  2. Проверка качества

    Набор обычных и сложных примеров, критерии приёмки и разбор ошибок до масштабирования.

  3. Данные и права доступа

    Согласованный список источников, правила обновления и ограничения на доступ к информации.

  4. Контроль после запуска

    Учёт расходов на модель, журнал ошибок, обратная связь и порядок обновления решения.

03 / Начать проще, чем кажется

Сначала докажем пользу на одной задаче.

Выберем операцию, которую действительно стоит ускорить. Подготовим примеры и критерии: какой ответ полезен, какой неприемлем и где нужен человек.

Обсудить AI-задачу

Для первого разговора

  • Кто будет пользоваться помощником
  • Примеры вопросов или документов
  • Как вы определяете хороший результат

Что будет дальше

План пилота, критерии качества и оценка разработки. Расходы на модель и инфраструктуру считаем отдельно.

На оценку влияют состояние данных, интеграции, права доступа и объём проверки качества.

04 / Вопросы

До начала работы

Про бюджет, данные и то, что важно обсудить заранее.

Нужно обучать собственную нейросеть?

Не всегда. Часто достаточно готовой модели, поиска по вашим материалам и продуманной проверки ответов. Выбор модели или дообучения делаем после разбора задачи, данных и ограничений.

Куда попадут документы компании?

Это решается до подключения данных. Обсуждаем допустимых провайдеров, места хранения, сроки хранения и права доступа. При необходимости рассматриваем размещение в вашей инфраструктуре и оцениваем его требования.

Можно добавить ИИ в действующий продукт?

Да: например, поиск, подсказки или подготовку черновиков. Начнём с отдельного сценария, согласуем интеграцию и проверим влияние на скорость, стоимость и пользовательский опыт.

Как проверить ИИ-ассистента до внедрения?

Соберите типовые и сложные вопросы сотрудников, добавьте ожидаемые ответы и примеры, где ассистент должен сказать, что информации не хватает. На пилоте оцените корректность, ссылки на источники и долю ответов, которые пришлось исправить вручную.

От чего зависит стоимость внедрения ИИ?

От числа источников данных, их состояния, правил доступа, интеграций и объёма проверок. Для оценки эксплуатации отдельно учитывают расходы на модель и инфраструктуру при ожидаемой нагрузке.

Какие данные нужны для первого обсуждения?

Опишите, кто будет пользоваться решением и какое действие оно должно ускорить. Для обсуждения достаточно обезличенных примеров вопросов, документов или обращений и критериев полезного ответа.

Хорошие проекты
начинаются с «привет».

Пара слов о задаче и контакт для ответа.
Всё остальное обсудим вместе.

Обсудить задачу
КОРОТКОЕ ЗНАКОМСТВО

Что вы хотите
сделать?

Оставьте контакт и пару слов о задаче.

Выберите услугу
Что нужно сделать
Добавить бюджет, срок или ссылку Необязательно +

Демо: заявка не отправится. Используйте вымышленные данные.