ЗАКАЗНАЯ РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ ПОД КЛЮЧ
Разрабатываем и внедряем ИИ-системы для бизнеса — от работы с документами и клиентами до аналитики и производства
Внедрение ИИ в бизнес под ключ — это разработка и подключение ИИ к рабочим процессам компании: документам, продажам, производству и аналитике. Работа идёт по этапам: разбор задачи и данных, проверка на материалах компании, разработка и интеграция. Состав работ, сопровождение и стоимость зависят от задачи, данных и систем.
Как проверяем решение в пилоте · Когда достаточно обычной автоматизации · Из чего складывается стоимость · Локальный и облачный контур
Когда объём работы растёт, часть операций можно передать системе — с понятными границами и контролем результата.
ИИ помогает сокращать ручную работу и расходы, повышать производительность и эффективность продаж. Но преимущество появляется, когда технология встроена в процессы компании.
На подготовку данных, проверку решения и обучение команды нужно время. Начав сейчас, компания раньше поймёт, где ИИ приносит результат, и накопит опыт, для дальнейшего развития процессов.
Поиск по документам и подготовка материалов могут занимать время специалистов каждый день. ИИ помогает находить нужные сведения и готовить черновики.
Освободить время специалистов от поиска и подготовки однотипных материалов, чтобы справляться с большим объёмом работы.
ИИ-ассистент для поиска по корпоративной базе знаний и подготовки документов.
Посмотреть кейсПри выборочном прослушивании часть разговоров остаётся без разбора. ИИ помогает анализировать звонки и находить ситуации, требующие внимания руководителя.
Быстрее выявлять ситуации в продажах, требующие внимания, и использовать реальные разговоры для развития команды.
Анализ разговоров и рекомендации для обучения сотрудников на основе реальных звонков.
Посмотреть кейсОтветьте на короткие вопросы. Покажем, какие направления стоит рассмотреть и что потребуется уточнить.
Выберите направление. Агенты, ассистенты и автоматизация — возможные способы решения внутри него.
ИИ-планирование производства
Цифровой двойник экструзионной линии
Контроль укупорки бутылок
Посмотреть задачи и примерыСистемы, которые анализируют изображения и видео: для контроля продукции, измерений, подсчёта и наблюдения за процессами.
Контроль укупорки бутылок камерой технического зрения.
Подробный кейсМодель бизнес-процессов и их взаимосвязей: чтобы оценивать решения, находить потери и сравнивать сценарии развития компании.
Связанный опыт: цифровой двойник производственного процесса.
Подробный кейс
Данные, инструменты и действия — в одной системе, построенной под вашу задачу.
Разрабатываем ИИ-агентов и ИИ-ассистентов для бизнеса, внедряем языковые модели (LLM) и автоматизируем бизнес-процессы. Выбираем формат под задачу: ответы по корпоративной базе знаний, помощь сотруднику или выполнение согласованных действий в CRM и 1С.
Систему для согласованной задачи и её подключение к рабочему процессу компании.
До начала разработки определяем состав работ, критерии приёмки и границы ответственности.
Согласованные функции: какие операции выполняет система и где остаётся участие сотрудника.
Интеграции с 1С, CRM, базами данных или оборудованием, предусмотренные проектом.
Проверка на ваших данных по согласованным критериям, настройка доступов и порядка работы.
Разрабатываем корпоративных ИИ-агентов и ИИ-ассистентов под процессы компании. Подключаем знания и рабочие системы, определяем доступные действия и проверяем результат на конкретной задаче.
ПодробнееВнедряем искусственный интеллект в бизнес-процессы: обработку обращений и документов, подготовку отчётов и планирование. Начинаем с конкретной операции, доступных данных и способа оценить пользу для компании.
ПодробнееОбсудим применение ИИ в HR: подготовку материалов подбора, адаптацию новых сотрудников и поиск по внутренним правилам. Начинаем с конкретного процесса и ограничений работы с данными персонала.
ПодробнееВ наших проектах — работа с корпоративными знаниями, производственными данными и оборудованием. Покажем, как решали задачи, близкие к вашей.
Поиск по материалам компании и подготовка документов в проекте YurZen.
Посмотреть проект
Мониторинг оборудования, прогноз времени изготовления и поддержка планирования.
Посмотреть проектКонтроль укупорки бутылок камерой технического зрения.
Посмотреть проектПроцесс, ограничения, доступные данные и ожидаемый результат.
Состав решения, интеграции и объём работ. Пилот — если требуется проверка гипотезы.
Проверяем качество, подключаем системы и настраиваем работу пользователей.
Мониторинг, поддержка и дальнейшее развитие в рамках проекта.
Оценка зависит от задачи, данных, интеграций и требований к работе системы.
После уточнения вводных определяем состав работ и оцениваем проект по этапам.
Внедрение технологий искусственного интеллекта — это не покупка готовой программы, а проект внедрения искусственного интеллекта в работу конкретной компании. Мы разрабатываем ИИ-решения для бизнеса под задачу: от внедрения систем ИИ для документов и обращений до ИИ-агентов, аналитики и производства.
Внедрение ИИ в компании начинаем с одного процесса и понятного показателя пользы. Использование ИИ в бизнесе расширяем после проверки на данных: так интеграция ИИ в бизнес идёт без остановки привычной работы. Внедрение ИИ в организацию включает подключение к 1С, CRM и базам, правила доступа и обучение сотрудников; внедрение ИИ в управление — отчёты, прогнозы и подсказки руководителю.
Технологии искусственного интеллекта в бизнесе мы подбираем под задачу: языковые модели (внедрение LLM — больших языковых моделей, которые понимают и пишут текст), компьютерное зрение, машинное обучение на данных компании. Если хотите внедрить ИИ в бизнес, но не знаете, с чего начать, — опишите ситуацию своими словами.
Да. Начать можно с описания текущего процесса и того, что хочется улучшить.
Возможность интеграции оцениваем по вашим системам и требованиям. Это часть разбора задачи.
Размещение, доступы и допустимые сервисы согласуем с учётом требований проекта.
Начнём с текущих затрат и конкретного результата: времени на операцию, качества обработки, потерь обращений или расходов. До разработки согласуем критерии оценки. Если эффект неочевиден, сначала проверим гипотезу на ограниченном пилоте.
ИИ может ошибаться. Для каждого сценария определим проверки, допустимые ошибки и случаи передачи человеку. Ответы по документам можно сопровождать источниками, а критичные действия — выполнять только после согласования. Качество проверим на примерах из реальной работы.
До подключения определим, какие данные можно использовать, кто получит доступ и где будет работать система. Возможность размещения в инфраструктуре компании или использования внешнего сервиса оценим с учётом задачи и требований безопасности. Доступ ко всем данным компании по умолчанию не нужен.
Сначала проверим доступность и качество данных. Определим, что нужно объединить, очистить или начать собирать. Если данных недостаточно, предложим подготовительный этап или задачу, которую можно проверить на доступных материалах.
План интеграции согласуем с командой. Можно начать в режиме рекомендаций или на отдельном процессе, проверить работу параллельно с существующим подходом и расширять использование после проверки. Порядок отключения и возврата к прежнему процессу определим заранее.
Включим пользователей в разбор задачи и проверку прототипа. Встроим решение в привычный рабочий процесс, подготовим инструкции и обучение. На пилоте проверим не только качество ИИ, но и удобство ежедневной работы.
Для первого обсуждения — нет. Со стороны компании нужны люди, которые знают процесс, данные и критерии результата. Распределение задач по разработке, эксплуатации и сопровождению определим под проект.
Да. Выберем ограниченный процесс с понятным результатом и проверим решение на нём. Расширение на другие подразделения имеет смысл после оценки пользы, затрат и необходимых изменений.
До запуска согласуем мониторинг качества, поддержку, обновление данных и моделей, а также порядок доработок. Условия сопровождения и регулярные расходы обсудим отдельно — они зависят от архитектуры и режима работы системы.
Разбор процесса и данных, проектирование решения, разработка, интеграции, проверка качества и запуск в работу. Состав сопровождения и обучение пользователей согласуем отдельно. До начала разработки определим критерии результата и границы проекта.
ИИ-ассистент помогает человеку: ищет информацию, готовит ответы и черновики. ИИ-агент может выполнять последовательность действий в подключённых системах. Права доступа, допустимые действия и случаи подтверждения человеком задаём под процесс компании.
Стоимость зависит от сценария, качества данных, интеграций, требований к безопасности и объёма проверки. Отдельно учитываем разработку, расходы на модели и инфраструктуру, сопровождение. Предварительную оценку подготовим после уточнения задачи.
Возможность локального размещения оценим по модели, вычислительным ресурсам и требованиям компании. До выбора архитектуры определим, какие данные разрешено обрабатывать, где они хранятся и кто получает доступ. Вместе с размещением настраиваем управление доступом и проверки безопасности.
Расскажите, что сейчас происходит и что хотелось бы улучшить. Можно своими словами, без технического задания.
