Обсудить проектОбсудить
Обсудить проект
Услуги

AI, который делает конкретную работу внутри ваших систем.

Мы строим агентов вокруг конкретного процесса, а не вокруг модели. Задача формулируется одним предложением, интеграция идёт в те инструменты, которыми команда уже пользуется, а граница, где решение переходит к человеку, проектируется до написания кода.

С какой задачей к нам приходят

Обычно проблема не в модели, а в отсутствии границ. К компании прикручивают универсального ассистента: у него нет владельца, нет доступа к реальным данным, его ответы невозможно проверить — и через квартал его тихо выключают. При этом настоящие издержки сидят в конкретном, скучном и массовом процессе, который никто не описал.

  • Массовая ручная операция, объём которой растёт строго вместе с численностью команды.
  • Ответы лежат в документах, которые невозможно найти достаточно быстро.
  • Заявки лежат неквалифицированными, пока до них не дойдут руки.
  • Пилоты, которые так и остались демо, потому что ничего не интегрировали.

Что мы делаем

  • Квалификация заявок

    Входящие заявки обогащаются, оцениваются по вашим критериям и попадают нужному менеджеру с кратким обоснованием, которое читается за пять секунд.

  • Поддержка клиентов

    Первая линия отвечает на основе вашей задокументированной базы знаний и явно передаёт диалог человеку, как только этого требует уверенность модели или регламент.

  • Внутренние ассистенты по базе знаний

    Поиск по вашим документам со ссылками на источники, с учётом прав доступа и честным «не знаю» вместо уверенных выдумок.

  • Обработка документов

    Структурированное извлечение данных из счетов, договоров и форм в проверенные записи, с порогом уверенности, ниже которого запись уходит на проверку человеку.

  • Оркестрация процессов

    Многошаговые сценарии, которые читают и пишут в CRM, ERP, тикет-систему и мессенджеры — с повторными попытками, идемпотентностью и полным журналом действий.

  • Оценка качества и мониторинг

    Тестовый набор на ваших реальных кейсах, отслеживаемые метрики качества и оповещения при деградации. Без этого агента невозможно поддерживать.

Как устроена работа

  1. Выбор процесса

    Разбираем процессы-кандидаты по объёму, повторяемости и цене ошибки и выбираем один. Начать сразу с нескольких — самый надёжный способ не закончить ни один.

  2. Аудит данных и доступов

    Какие данные есть, в каком они состоянии и под чьими правами. Большинство AI-проектов ломается именно здесь, и выяснить это на первой неделе кратно дешевле.

  3. Проектирование границ

    Определяем, что агент решает сам, что предлагает на утверждение и чего не касается вообще, — письменно и до начала реализации.

  4. Пилот на реальных кейсах

    Узкий срез на настоящих исторических данных, который сравнивается с тем, как сегодня работает команда, а не с демонстрацией.

  5. Интеграция и вывод в работу

    В реальные системы — с журналированием, ограничением частоты, контролем расходов и задокументированным откатом. Вывод поэтапный, а не одним переключателем.

Чего стоит ожидать

Результаты описаны качественно намеренно. Мы не публикуем цифры, которые не можем подтвердить конкретным клиентом с его согласия.

  • Конкретный процесс, который больше не растёт линейно с численностью команды.
  • Более быстрый первый ответ в той очереди, которую вы решили автоматизировать.
  • Проверяемые решения: каждое действие записано вместе с обоснованием.
  • Чёткая задокументированная граница между действием машины и решением человека.
  • Набор тестов, с которым будущие изменения безопасно выкатывать.

Связанные решения

Связанные сценарии

Частые вопросы

Будет ли агент принимать решения без нас?

Только там, где вы это прямо разрешили, и по умолчанию мы выбираем консервативный вариант. Всё, что имеет финансовые, договорные или юридические последствия, проектируется как предложение, которое утверждает человек. Эта граница фиксируется письменно на этапе проектирования и проверяется тестами, а не принимается на веру.

Что происходит с нашими данными?

Порядок обращения с данными согласуется до любой интеграции: какие системы читаются, что уходит поставщику модели, что и сколько хранится и что исключается полностью. Если требование — не выпускать данные за периметр, это ограничивает выбор модели, и мы скажем об этом сразу, а не после подписания.

Какую модель вы используете?

Ту, которая подходит по задаче, требованиям к данным и бюджету, — и проектируем так, чтобы её можно было заменить. Модели меняются быстрее, чем идут проекты, поэтому заменяемость модели — техническое требование, а не вкусовое предпочтение.

Как понять, что это действительно работает?

Потому что мы договариваемся об измерении до разработки. Обычно это сравнение с вашим текущим процессом на тех же кейсах: сколько обработано без эскалации, сколько с ошибкой и сколько времени заняло. Если для процесса такую метрику сформулировать не получается — это веский довод пока его не автоматизировать.

Следующая услуга

SaaS-продукты

От архитектуры и MVP до мультиарендной платформы, которую реально эксплуатировать.