Внедряем ИИ
в работу компании
Создаем ИИ-агентов, корпоративных ассистентов и RAG-системы под процессы и данные компании. Интегрируем их с внутренними сервисами и разворачиваем в облаке или закрытом контуре.
Разбор задачи — 15 000 ₽
1–2 рабочих дня
Прошли проверку ИБ у наших клиентов
33 вещи, которые мы делаем с ИИ
Слева то, что получает бизнес. Справа термин, по которому вашему IT будет проще с нами говорить.
Ассистенты
3- Чат-помощник под роль сотрудникаrole-based copilot
- ИИ внутри портала и личного кабинетаembedded AI features
- Расшифровка и итоги звонков и совещанийASR, diarization
Поиск по знаниям
5- Ответ со ссылкой на документ и пунктRAG, citations
- Ищет по смыслу и по точным артикулам и номерам ГОСТhybrid search, BM25 + векторы
- Поднимает самое точное наверх выдачиreranking
- Показывает только документы, доступные сотрудникуpermission-aware retrieval
- Видит связи оборудования, договоров и инцидентовGraphRAG
Документы
3- Читает сканы, чертежи и печатиOCR, VLM
- Переносит таблицы и поля в структуру для 1Сstructured output, JSON schema
- Сверяет документ с регламентом или чек-листомLLM compliance check
Агенты и MCP
4- Модель сама вызывает функции ваших системtool calling
- Один стандартный разъем между системами и любой модельюMCP-серверы и клиенты
- Несколько агентов делят задачу по ролямmulti-agent orchestration
- Рискованное действие ждет подтверждения человекаhuman-in-the-loop, approval gates
Интеграции и данные
2- 1С, SAP, CRM, СЭД, Jira, Confluence, почтаAPI, MCP-серверы
- Вопрос на русском превращается в запрос к хранилищу данныхtext-to-SQL, semantic layer
Инфраструктура
4- Модель на ваших серверахon-prem inference, vLLM
- Сжатие модели под имеющиеся видеокартыquantization: AWQ, GPTQ, FP8
- Расчет железа до закупкиGPU sizing
- Единый шлюз к моделям: лимиты, учет затрат, резервная модельLLM gateway, fallback
Дообучение
2- Учим модель отраслевой терминологииfine-tuning, LoRA
- Переносим навык большой модели в маленькую и дешевуюdistillation
Качество и ИБ
4- Эталонные вопросы и автопроверка каждого релизаevals, golden set, LLM-as-judge
- Фильтры персональных данных и вредных запросовguardrails, PII masking
- Атакуем систему сами до запускаred-teaming, OWASP LLM Top 10
- Видим качество, скорость и цену каждого ответаLLM observability
ИИ в разработке
4- Агенты пишут код по спецификацииspec-driven development
- Проверяем сгенерированный код до слиянияAI code review, CI gates
- Измеряем эффект на командуDORA, DX Core 4
- Восстанавливаем спецификацию по старому кодуcode-to-spec
Стратегия
2- Карта сценариев с оценкой эффектаAI strategy, use-case portfolio
- Обучение команд работе с ИИAI enablement
Как устроен
агент
LLM понимает запрос, RAG находит данные во внутренних материалах, API передает результат в рабочую систему. Права доступа ограничивают действия агента.
Что находится под капотом
- 01Оркестрация
State machine, routing, tool calling, детерминированные шаги
- 02Retrieval
Hybrid search, reranking, ACL-aware RAG, ссылки на источники
- 03Надежность
Evals, tracing, retries, fallbacks, контроль latency и стоимости
- 04Безопасность
RBAC, secrets vault, audit log, изолированный контур
Данные остаются
в вашем периметре
Модель, хранилище и логи можно развернуть на ваших серверах. Что уходит наружу и уходит ли вообще, решает ваша служба ИБ.
Модели
Не привязаны к одному вендору. Российские облачные модели, открытые модели на ваших серверах, зарубежные только с разрешения ИБ. Модель выбираем по тестам на ваших данных.
Закрытый контур
Развертывание без выхода в интернет. Персональные данные обрабатываются по 152-ФЗ.
КИИ и ФСТЭК
Учитываем приказ ФСТЭК № 117 и методический документ для значимых объектов КИИ: фильтрация и журнал запросов, контроль целостности весов модели, безопасные форматы весов.
Доступ и логи
Документ, закрытый для сотрудника в СЭД, ассистент ему не покажет: права проверяются при поиске. Персональные данные маскируются до отправки в модель.
В каких отделах
полезны агенты
Цифры показывают возможный эффект для каждого отдела. Результат проверяем на данных компании.
Продажи
- Собирает историю клиента перед звонком
- Выделяет договоренности из разговора
- Обновляет CRM и ставит задачу
ВыгодаДо 15%больше сделок переходят на следующий этап
Маркетинг
- Собирает показатели рекламы и CRM
- Объясняет отклонения в отчете
- Готовит брифы и варианты сообщений
ВыгодаДо 20%экономии рекламного бюджета
Сбыт
- Принимает заказ из письма или файла
- Проверяет наличие и комплект документов
- Готовит запись и уведомление клиенту
ВыгодаДо 4 разбольше заказов обрабатывает та же команда
Тендеры
- Находит подходящие закупки
- Разбирает сроки и требования
- Готовит чек-лист участия и риски
ВыгодаДо 4 разбольше закупок проверяет один специалист
Снабжение
- Собирает предложения поставщиков
- Сравнивает цены, сроки и ограничения
- Готовит сводку и вопросы
ВыгодаДо 2 часовэкономии на каждом сравнении поставщиков
Поддержка
- Определяет тему и срочность обращения
- Ищет ответ в базе знаний
- Готовит ответ или передает специалисту
ВыгодаДо 50%меньше нагрузки на первую линию
Как агент
выполняет задачу
Разбираем один процесс на конкретных данных, действиях агента и результате в рабочей системе.
После разговора с клиентом
Материалы встречи
- RECЗапись звонка18:42
- CRMКарточка клиентаООО «Вектор»
- MAILПереписка3 сообщения
5 действий
- 01 Расшифровал разговор
- 02 Выделил договоренности
- 03 Определил следующий шаг
- 04 Обновил поля CRM
- 05 Создал задачу менеджеру
Готовая карточка
Что вы получите
До запуска фиксируем текущие показатели процесса, а на пилоте измеряем реальный эффект на ваших данных
Потока под контролем
ИИ анализирует все звонки, обращения или документы вместо небольшой ручной выборки
Быстрее обработка
Агент находит данные, разбирает запрос и возвращает готовый результат в рабочую систему
Меньше времени на рутину
Сотрудники проверяют спорные случаи, а не переносят и сверяют данные вручную
Ниже операционная нагрузка
Типовые обращения и повторяемые операции переходят к ИИ, сложные задачи остаются у команды
Изменения в показателях бизнеса
Скорость ответа, конверсия, удержание, ошибки и жалобы становятся метриками проекта
Показаны ориентиры из опубликованных внедрений. Целевые значения для вашего процесса определяем до пилота и подтверждаем на реальных данных
Начинаем
с одной задачи
Разбор определяет задачу и метрики. Пилот проверяет результат. Интеграции подключаем после проверки.
Разбор задачи
Разбираем процесс и данные, выбираем сценарий агента, определяем показатели и границы пилота.
На выходе Карта процесса, сценарий и метрики проверки
Пилот
Проверяем один сценарий на реальных данных и сравниваем показатели до и после.
На выходе Работающее решение и отчет по результатам пилота
Внедрение
Подключаем системы, настраиваем права и контроль, тестируем и запускаем агента в рабочем процессе.
На выходе Агент в рабочей системе, документация и план сопровождения
Что мы измеряем до запуска и после
Эталонный набор вопросов собираем с вашими экспертами из реальных документов. Каждый релиз прогоняем через него, и если качество просело, выкладка блокируется.
ответ подтверждается документом, на который ссылается
faithfulness, citation accuracyнужный документ попадает в найденное
recall@kмодель отказывается отвечать, когда в документах ответа нет
abstention rateдоля полей из документа, перенесенных без ошибок
field-level accuracyсколько ждет сотрудник в 95% случаев
p95 latencyво сколько обходится один ответ на вашем объеме
cost per requestСчитаем не только разработку
- Расходы на модель или серверы при вашем объеме запросов
- Обновление базы знаний, мониторинг качества и доработки
- Возможность заменить модель без перестройки всего решения
- Документация и передача системы внутренней команде
Когда ИИ не нужен, мы так и скажем
Часть задач надежнее и дешевле закрывается правилами, обычной автоматизацией или изменением процесса. На разборе отделяем такие задачи от тех, где ИИ действительно дает измеримый эффект.
Перед стартом
Что именно мы
разрабатываем
Четыре типа решений для работы с данными, документами и корпоративными системами.
ИИ-агент
для отдела
Получает данные из CRM и других систем, готовит сводку, обновляет поля и ставит задачи.
На выходе — заполненная карточка, документ или задача в рабочей системе Агент для
документов
Извлекает реквизиты из счетов, договоров и заявок, сверяет условия и переносит данные.
На выходе — проверенные поля и запись в учетной системе Агент по
базе знаний
Ищет по регламентам, инструкциям и проектным материалам с учетом ролей и прав доступа.
На выходе — ответ со ссылками на исходные документы Агент внутри
системы
Подключается к CRM, ERP, порталу или личному кабинету и выполняет разрешенные операции через API.
На выходе — действие внутри системы, которой уже пользуется команда
