AI-системы для бизнеса
Разрабатываем AI-системы, которые берут на себя рабочий процесс
Система принимает обращение, документ или данные, работает по правилам компании и передаёт сотруднику готовый результат либо выполняет следующее действие.
Проектируем решение под данные, правила и сервисы конкретной компании.
Не чат ради чата
Система получает контекст,
думает по правилам и действует
Документы
Базы знаний
Обращения
Данные и отчёты
Поиск по знаниям
Память и контекст
Правила и роли
AI-анализ
Ответ и документ
Рекомендация
Задача сотруднику
Действие в системе
Пять задач — пять входов
Что именно
нужно усилить?
Не начинаем с названия технологии. Смотрим, где теряется время, информация или клиент — и собираем вокруг этой точки рабочую систему.
AI-агент для продаж
Отвечает по данным компании, уточняет запрос и передаёт менеджеру подготовленную заявку.
- Сайт
- Telegram
- CRM
AI-автоматизация
Извлекает данные, проверяет их по правилам и выполняет следующий шаг в процессе.
- Документы
- Заявки
- Интеграции
Персональный AI
Работает с документами, данными и историей решений руководителя или команды.
- Знания
- Память
- Анализ
AI для коммерческих предложений
Разбирает запрос или ТЗ и собирает подготовленный черновик предложения по данным компании.
- ТЗ
- Расчёт
- Документ
Корпоративная AI-база знаний
Отвечает по внутренним документам с источниками, ролями доступа и актуальными версиями.
- Документы
- Доступы
- Источники
Ваш рабочий актив
Система строится
под вашу компанию
Вы получаете спроектированное решение: базу знаний, бизнес-логику, интерфейс, интеграции и документацию для дальнейшей работы.
- 01Ваши данные и база знаний
Определяем источники, правила обновления и уровни доступа.
- 02Ваша логика работы
Фиксируем сценарии, ограничения и точки контроля человеком.
- 03Ваша инфраструктура
Разворачиваем в согласованном контуре и подключаем нужные сервисы.
- 04Передача и развитие
Фиксируем устройство системы, доступы и порядок поддержки после запуска.
Инженерная основа
Мы строим системы,
где AI работает с логикой и данными
Поиск по собственным знаниям, память контекста, оценка вариантов, структурированный результат и управляемые действия — это реальные компоненты разработки, а не декорация вокруг формы чата.
Как запускаем
От процесса
до рабочего контура
Сначала определяем решение и критерий готовности. Только потом выбираем модели, интерфейсы и интеграции.
- 01
Разбор задачи
Описываем текущий процесс, данные, ограничения и ожидаемый результат.
- 02
Архитектура
Проектируем знания, логику, роли, интеграции и контрольные точки.
- 03
Разработка
Собираем рабочую систему и проверяем её на реальных сценариях компании.
- 04
Запуск
Подключаем пользователей, наблюдение и правила дальнейшего развития.
Формат проекта
Сначала один процесс —
потом расширение системы
Фиксируем текущую цепочку, данные, исключения и критерий готовности.
Запускаем один законченный контур, подключаем сервисы и проверяем на сценариях компании.
Настраиваем доступы, документацию, контроль и порядок дальнейшего развития.
Смету готовим после разбора процесса: на стоимость влияют источники данных, количество интеграций, роли и требования к размещению.
Следующий шаг
Разберём один процесс —
покажем схему внедрения
На первой встрече определим входные данные, правила, результат и системы, с которыми должен работать AI.