AI-ассистенты и приложения
Диалоговые и прикладные интерфейсы, которые помогают пользователю работать с задачей и данными.
Разработка ИИ-решений для бизнеса
Проектируем прикладные AI-системы вокруг задачи бизнеса, его данных, правил, процессов и существующих программ — с понятными границами ответственности и контролем человека.
Когда готового AI-инструмента недостаточно
Готовые инструменты полезны для общих задач. Но если решение должно учитывать собственные данные, бизнес-правила, специализированный процесс или интерфейс для конкретных ролей, нужен прикладной продукт, спроектированный вокруг вашей ситуации.
- Работа с данными и контекстом конкретной компании.
- Специализированные правила и последовательность действий.
- Несколько сервисов или внутренних систем в одном рабочем контуре.
- Интерфейс и права доступа для разных ролей.
- Проверка результата и участие команды там, где решение нельзя полностью отдать автоматике.
Какие решения мы создаём
Подбираем состав системы под задачу, а не под заранее выбранную технологию.
RAG и базы знаний
Поиск по корпоративным материалам и ответы с проверяемым контекстом — отдельное направление разработки.
Узнать о RAG и базах знанийAI-автоматизация процессов
Связанные этапы, правила и действия, где AI применяется там, где это соответствует процессу.
Узнать об AI-автоматизацииВнутренние системы с AI
Инструменты, CRM и рабочие интерфейсы, в которых AI становится частью общей системы.
Как устроена прикладная AI-система
Полезный продукт — это не модель сама по себе. Вокруг бизнес-задачи соединяются данные, AI-обработка, правила, сервисы, интерфейс и необходимые точки человеческого контроля.
- 01
Бизнес-задача
Что должна изменить или упростить система.
- 02
Данные
Информация и контекст, необходимые для работы.
- 03
AI-слой
Обработка, классификация, извлечение, диалог или генерация.
- 04
Бизнес-логика
Правила, ограничения и следующий шаг процесса.
- 05
Сервисы
Существующие системы и точки взаимодействия.
- 06
Интерфейс
Рабочее приложение для нужных ролей.
- 07
Контроль человека
Проверка и решение там, где это необходимо.
Примеры прикладных AI-систем
Эти проекты показывают разные варианты AI-приложений, которые можно собрать вокруг конкретной задачи.
Как проходит разработка
- 01
Разбор задачи
Уточняем участников, текущий процесс и ожидаемый результат.
- 02
Границы решения
Определяем данные, правила, интерфейсы и ограничения.
- 03
Прототип или MVP
Проверяем архитектуру и основной пользовательский сценарий.
- 04
Проверка сценариев
Сверяем качество результата и места человеческого контроля.
- 05
Production-реализация
Доводим проверенный рабочий контур до готового приложения.
Custom AI и специализированные направления
Custom AI отвечает на вопрос, какую полную прикладную AI-систему нужно спроектировать под бизнес-задачу. RAG отвечает за поиск и использование корпоративных знаний. AI-автоматизация — за соединение повторяющихся действий и этапов процесса.
Частые вопросы
Нужно ли обучать собственную модель?
Не обязательно. Состав решения определяется задачей: иногда достаточно подходящей модели, данных, правил и интерфейса; в других случаях нужны дополнительные методы обработки и проверки.
Можно ли работать с данными компании?
Да, архитектура может учитывать необходимые источники данных и ограничения доступа. Конкретный способ подключения определяется после изучения системы и процесса.
Чем Custom AI отличается от RAG?
RAG — специализированный подход к поиску по знаниям и формированию ответов с контекстом. Custom AI шире и может включать RAG как один из компонентов полной системы.
Чем Custom AI отличается от AI-автоматизации?
AI-автоматизация сосредоточена на повторяющихся действиях рабочего процесса. Custom AI может включать автоматизацию, но также охватывает приложение, данные, правила и пользовательский интерфейс.
Где остаётся человек?
Там, где решение неоднозначно, важно для бизнеса или требует ответственности команды. Такие точки проверки проектируются вместе с остальным рабочим контуром.