Внедрение искусственного интеллекта в бизнес
Не «внедрить нейросеть, потому что все внедряют», а найти процессы, где AI окупается, — и довести их до производственной эксплуатации. Точка входа — Discovery-аудит.
За 2-3 недели разбираем процессы и данные, считаем эффект в деньгах и отдаём roadmap. Законченный результат: дальше можно идти с нами, самим или ни с кем.
Понять, где в компании AI даст эффект деньгами, а где это хайп. Roadmap с цифрами вместо презентаций. По запросу — воркшоп для топ-менеджмента.
Архитектура, безопасность, интеграции, TCO — взрослый инженерный подход без магии.
Конкретный процесс становится быстрее и дешевле, метрики — до и после.
Discovery → Пилот → Production
Созвон с вашей командой: карта точек AI-эффекта — где автоматизация даст максимум. Без обязательств и без счёта.
Аудит процессов и данных, выбор точек эффекта, расчёт ROI, roadmap. Понятный ориентир по цене.
Рабочий прототип на одном процессе. Метрики качества согласовываем заранее.
Промышленный контур: безопасность, нагрузка, интеграции, обучение команды.
SLA, мониторинг качества, дообучение и развитие сценариев.
Частые вопросы
С чего начать, если мы вообще не понимаем, нужен ли нам AI?+
С Discovery-аудита — это точка входа во внедрение: за 2-3 недели разберём процессы, посчитаем потенциальный эффект в деньгах и отдадим roadmap. Понятный ориентир по цене и законченный результат: на руках карта процессов с точками эффекта, расчёт ROI и презентация для руководства. Дальше можно работать с нами, самим или ни с кем.
Какие гарантии эффекта?+
До пилота — честный расчёт, а не гарантии. На пилоте — согласованные метрики: если договорились про «80% типовых вопросов без оператора», то меряем именно это. В production идём только с подтверждёнными цифрами.
Можно подготовить руководителей к решению про AI?+
Да, в рамках внедрения проводим воркшоп для первых лиц: стратегическая сессия плюс практикум, где топ-менеджеры сами работают с AI на своих задачах. Без абстрактных «трендов» — что реально, а что хайп, где в вашем бизнесе деньги и как управлять внедрением без провалов. Полезно перед защитой AI-бюджета.
Какие модели используете?+
Подбираем под задачу и бюджет: open-source (Qwen, Llama, Mistral) для закрытых контуров, российские (GigaChat, YandexGPT) там, где нужны их юрисдикция и поддержка, облачные frontier-модели — где данные это позволяют. Мы не привязаны к вендору.
Как это соотносится со 152-ФЗ и безопасностью?+
Закрытый контур — это и есть ответ: модель и данные живут на вашей инфраструктуре, наружу ничего не уходит. Прорабатываем роли и права доступа, журналирование, изоляцию сегментов. Подписываем NDA до начала Discovery.
Внедрение AI: обсудим задачу
30 минут с архитектором: что реально, что нет, с чего начинать.