Внедряем ИИ и LLM
в реальные бизнес-процессы
Помогаем превращать языковые модели, AI-агентов и контекстный поиск в работающие инструменты — для сотрудников, клиентов, руководителей и операционных команд.
- AI-агенты под задачи бизнеса
- RAG-поиск по корпоративным знаниям
- LLM-ассистенты для сотрудников и клиентов
- Интеграция с CRM, ERP, DWH, BPM
- Безопасность, роли, аудит и контроль качества
Что мы называем ИИ-внедрением
Мы внедряем ИИ не как отдельный чат-бот, а как часть корпоративного контура: с доступом к данным, ролями, регламентами, интеграциями, контролем качества и понятной бизнес-метрикой.
- 01
LLM-модель
Понимает запросы, генерирует ответы, анализирует документы, помогает принимать решения.
- 02
Контекст компании
Базы знаний, регламенты, договоры, инструкции, CRM, ERP, DWH, документы.
- 03
Бизнес-логика
Роли, сценарии, маршрутизация, правила, ограничения, согласования, SLA.
- 04
Интеграции и действия
Создание заявок, заполнение карточек, подготовка документов, отправка уведомлений, аналитика.
Какие задачи решаем
Четыре аудитории — четыре сценария применения ИИ внутри корпорации.
-
Для сотрудников AI-ассистенты для внутренних команд
- Ответы по регламентам и базе знаний
- Помощь в подготовке писем, документов, КП, отчётов
- Поиск информации по корпоративным системам
- Сопровождение новых сотрудников
- Автоматизация рутинных операций
-
Для клиентов AI-агенты первой линии
- Консультации в чатах и мессенджерах
- Обработка обращений
- Классификация и маршрутизация заявок
- Ответы на типовые вопросы
- Поддержка операторов контакт-центра
-
Для руководителей ИИ-помощник для управления
- Сводки по ключевым метрикам
- Аналитика по продажам, операциям, сервису
- Подготовка управленческих отчётов
- Поиск причин отклонений
- Контроль задач, SLA и рисков
-
Для операционных процессов ИИ внутри бизнес-процессов
- Анализ документов
- Проверка соответствия регламентам
- Автоматическое заполнение карточек
- Скоринг заявок, обращений, кандидатов
- Выявление аномалий и отклонений
Основные услуги
Восемь продуктовых направлений — от корпоративных ассистентов до аудита безопасности ИИ-решений.
-
01 LLM-ассистенты для бизнеса
Корпоративные ассистенты, которые работают с внутренними знаниями компании, отвечают сотрудникам и клиентам, помогают выполнять задачи и соблюдать регламенты.
- HR-ассистент
- Юридический ассистент
- Ассистент продаж
- Поддержка
- Ассистент руководителя
- Ассистент по регламентам
-
02 RAG и контекстный поиск
ИИ отвечает не «из головы», а на основе документов, инструкций, договоров и базы знаний компании — со ссылками на источник.
- Подключение документов
- Семантический поиск
- Ответы со ссылками
- Доступ по ролям
- Контроль актуальности
- Аудит ответов
ИИ отвечает только на основе разрешённого корпоративного контекста и показывает, откуда взял информацию.
-
03 AI-агенты и многошаговые сценарии
Агенты, которые не просто отвечают, а выполняют действия: собирают данные, проверяют условия, обращаются к системам, создают заявки, формируют документы.
- Заявки в CRM / Service Desk
- Проверка клиента или документа
- Подготовка проекта ответа
- Назначение ответственного
- Сводки по задаче
- Запуск согласования
-
04 AI-копилоты для сотрудников
Встраиваем ИИ в рабочее место, чтобы ускорить типовые операции и снизить нагрузку. Сотрудник остаётся в контуре принятия решений.
- Копилот оператора
- Копилот менеджера продаж
- Копилот юриста
- Копилот HR
- Копилот аналитика
- Копилот закупщика
-
05 Анализ документов с помощью ИИ
Автоматизируем работу с договорами, резюме, заявками, актами, технической документацией, регламентами и перепиской.
- Извлечение ключевых данных
- Сравнение документов
- Поиск рисков и несоответствий
- Краткие выжимки
- Классификация
- Заключения и рекомендации
-
06 Голосовой ИИ и аналитика коммуникаций
Подключаем ИИ к звонкам, встречам и голосовым каналам — расшифровка, резюме, контроль качества и поиск рисков.
- Расшифровка звонков
- Резюме встреч
- Договорённости и задачи
- Контроль скриптов
- Оценка качества
- Поиск жалоб и конфликтов
-
07 Интеграция LLM с корпоративными системами
Соединяем ИИ с существующей ИТ-инфраструктурой: CRM, ERP, Service Desk, DWH/BI, BPM, телефонией, мессенджерами и базами данных.
- CRM, ERP, SAP
- Service Desk
- DWH / BI
- BPM, RPA
- Корпоративные порталы
- Мессенджеры и почта
ИИ должен работать там, где уже работают сотрудники, а не становиться ещё одной отдельной системой.
-
08 Аудит, безопасность и контроль качества
Внедряем ИИ безопасно: с учётом прав доступа, корпоративных политик, персональных данных, журналирования и проверки качества ответов.
- Разграничение доступа
- Журналирование действий
- Контроль источников
- Human-in-the-loop
- Защита персональных данных
- Мониторинг качества
Типовые решения
Готовые продуктовые направления, проверенные у клиентов разного масштаба.
-
AI-ассистент поддержки
Для контакт-центров, служб поддержки, клиентского сервиса и внутренних сервисных команд.
Результат: Быстрее ответы, меньше ручной нагрузки, единое качество коммуникаций.
-
AI-ассистент продаж
Помогает менеджерам готовить КП, анализировать клиента, фиксировать итоги встреч и вести CRM.
Результат: Меньше рутины, выше скорость обработки лидов, лучше контроль воронки.
-
AI-ассистент HR
Помогает создавать вакансии, анализировать резюме, сравнивать кандидатов и адаптировать сотрудников.
Результат: Быстрее найм, меньше ручной первичной обработки, прозрачное сравнение кандидатов.
-
AI-ассистент юриста
Анализирует договоры, ищет риски, сравнивает версии, готовит краткие заключения и проверяет шаблоны.
Результат: Ускорение типовых проверок и снижение нагрузки на юридическую функцию.
-
AI-ассистент руководителя
Собирает управленческие сводки, объясняет отклонения, помогает контролировать задачи, метрики, риски.
Результат: Меньше ручных отчётов, быстрее понимание ситуации, больше прозрачности.
-
AI-база знаний компании
Единая точка поиска по регламентам, инструкциям, документам, методологиям и внутренним материалам.
Результат: Сотрудники быстрее находят ответы и меньше отвлекают экспертов.
Как проходит внедрение
Понятный путь из пяти этапов — от диагностики до промышленного запуска.
- 01
Диагностика задач
Определяем процессы, где ИИ даст измеримый эффект: экономию времени, снижение нагрузки, рост качества или ускорение операций.
- 02
Проектирование сценария
Описываем роли, источники данных, ограничения, точки контроля, интеграции и целевые метрики.
- 03
Быстрый прототип
Собираем рабочий MVP на реальных или тестовых данных, чтобы быстро проверить ценность решения.
- 04
Пилот в бизнес-процессе
Подключаем ограниченную группу пользователей, собираем обратную связь, измеряем эффект и дорабатываем сценарии.
- 05
Промышленное внедрение
Интегрируем решение в ИТ-контур, настраиваем безопасность, мониторинг, поддержку и масштабирование.
Что получает заказчик
На выходе компания получает не просто прототип, а работающий инструмент с поддержкой.
- Рабочий ИИ-инструмент, встроенный в бизнес-процесс
- Понятные сценарии использования
- Подключённые корпоративные источники данных
- Интеграции с нужными системами
- Контроль доступа и журналирование
- Метрики качества и эффективности
- Документация и обучение пользователей
- Поддержка и развитие решения
Технологический контур
Подбираем архитектуру под ограничения заказчика: от быстрого облачного прототипа до закрытого корпоративного контура с локальными моделями и строгими требованиями безопасности.
-
LLM-модели
Облачные, локальные или гибридные. Подбираем под ограничения заказчика.
-
RAG-контур
Поиск по корпоративным знаниям с цитированием источников.
-
Векторные БД
Qdrant, Weaviate, Milvus, pgvector — индексация и семантический поиск.
-
Оркестрация AI-агентов
LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Pydantic AI.
-
API-интеграции
С CRM, ERP, Service Desk, DWH, BPM, мессенджерами.
-
Слой бизнес-правил
Роли, ограничения, SLA, согласования, сценарии.
-
Мониторинг качества
Метрики ответов, контроль галлюцинаций, тестирование промптов.
-
Журналирование действий
Аудит-лог, защита персональных данных, соответствие 152-ФЗ.
Где ИИ даёт максимальный эффект
Признаки процесса, в котором ИИ окупается быстрее всего.
-
Много текстовой рутины
Документы, письма, заявки, договоры, инструкции, резюме, обращения.
-
Много повторяющихся вопросов
Поддержка, HR, IT Helpdesk, обучение, база знаний.
-
Много неструктурированных данных
Чаты, звонки, переписка, файлы, отчёты, комментарии.
-
Много ручной проверки
Договоры, заявки, карточки клиентов, анкеты, соблюдение регламентов.
-
Много управленческих сводок
Отчёты, статусы, метрики, риски, протоколы встреч.
Мы не предлагаем ИИ там, где достаточно простой автоматизации
Не каждый процесс нужно решать через LLM. Если задачу эффективнее закрыть классической интеграцией, BI-отчётом, RPA-сценарием или изменением процесса — мы честно скажем об этом.
- Естественный язык в задаче
- Документы и неструктурированные данные
- Неоднозначные запросы
- Много контекста
- Необходимость объяснять решение
- Работа с неструктурированной информацией
Отрасли
Отраслевая специфика — в терминологии, источниках данных и регламентах.
-
Финансы и банки
- Юридические и клиентские ассистенты
- Анализ документов
- Поддержка сотрудников
- Контроль регламентов
- Скоринг и аналитика
-
Промышленность
- Анализ технической документации
- Предиктивная аналитика
- Помощники инженеров
- Контроль заявок и инцидентов
-
Ритейл
- Поддержка магазинов
- Аналитика продаж
- Автоматизация обращений
- Ассистенты категорийных менеджеров
-
Госсектор
- Обработка обращений
- Поиск по нормативной базе
- Аналитика документов
- Внутренние ассистенты
-
Недвижимость и ЖКХ
- Мониторинг чатов
- Классификация обращений
- Контроль SLA
- Автоматизация диспетчеризации
Примеры кейсов
Все кейсы- ИИ-АГЕНТЫ
Юридический ассистент
ИИ помогает искать информацию в документах, анализировать договоры и готовить первичные заключения для сотрудников юридического блока.
- КОНТАКТ-ЦЕНТР
Ассистент контакт-центра
Подсказывает оператору ответы, резюмирует диалог, проверяет соблюдение скрипта и фиксирует результат обращения.
- HR
HR-ассистент
ИИ помогает создавать вакансии, анализировать резюме, сравнивать кандидатов и готовить обоснование по каждому.
- ML
Предиктивная аналитика
Модель анализирует производственные данные и помогает заранее выявлять риски поломок или отклонений.
- МОНИТОРИНГ
AI-мониторинг чатов
Анализирует сообщения, выделяет обращения, определяет срочность, создаёт заявки и контролирует исполнение.
Форматы работы
Три формата — под разные стадии готовности заказчика.
- 01
AI-аудит
Для компаний, которые хотят понять, где ИИ действительно даст эффект.
- Карта процессов
- Список AI-сценариев
- Приоритизация по эффекту и сложности
- Оценка MVP
- Дорожная карта внедрения
- 02
Быстрый прототип
Для проверки гипотезы на реальных данных.
- Рабочий прототип
- Подключённые тестовые данные
- Базовый интерфейс
- Демонстрация бизнес-сценария
- Оценка эффекта перед пилотом
- 03
Пилот и внедрение
Для запуска решения в ограниченном контуре с пользователями.
- Промышленная архитектура
- Интеграции
- Безопасность
- Обучение пользователей
- Метрики качества
- План масштабирования
Почему мы
Мы понимаем не только ИИ, но и корпоративный ИТ-контур
ИИ-проект в крупной компании — это не только модель. Это данные, доступы, интеграции, безопасность, процессы и пользователи. Именно здесь опыт системного интегратора становится критичным.
- Более 10 лет в комплексной цифровизации бизнеса
- Опыт внедрения решений в сложных корпоративных системах
- Экспертиза в аналитике, DWH, BI, ETL, ML, RPA и интеграциях
- Работаем с требованиями безопасности, ролями, данными и регламентами
- Доводим решения до промышленной эксплуатации, а не только до демо
Частые вопросы
-
Можно ли подключить ИИ к нашим внутренним документам?
Да. Мы подключаем базы знаний, регламенты, инструкции, договоры, презентации, CRM-данные и другие разрешённые источники.
-
Будет ли ИИ придумывать ответы?
Мы проектируем решения так, чтобы ИИ опирался на корпоративный контекст, показывал источники и работал в заданных ограничениях.
-
Можно ли внедрить ИИ в закрытом контуре?
Да. Архитектура подбирается под требования заказчика: облачная, локальная или гибридная. Используем защищённые сертифицированные облачные контуры.
-
Сколько времени занимает первый прототип?
Обычно прототип собирается за 4–6 недель — быстрее полноценного промышленного внедрения, чтобы проверить ценность на конкретном сценарии.
-
Можно ли начать с одного процесса?
Да. Мы рекомендуем начинать с одного понятного сценария, где можно быстро измерить эффект, а дальше масштабировать.
Начните с одного процесса, где ИИ даст измеримый эффект
Покажите нам задачу, документы или процесс — мы предложим сценарий, архитектуру и формат пилота.