Перейти к содержанию
CRM Business Partner

Внедрение ИИ в компании: база знаний и AI-ассистенты

Внедряем ИИ поверх существующих систем компании: корпоративная база знаний с AI-поиском, ассистенты для сотрудников, обработка документов и анализ коммуникаций. Начинаем с одной задачи и прототипа на ваших данных, требования к данным согласуем с IT и ИБ до начала разработки.

От 120 000 ₽ · прототип на реальных данных · согласование с ИБ

Обсудить задачуНаш опыт

Какие задачи решает ИИ в компании

Ответы по базе знаний

Сотрудник задаёт вопрос обычными словами и получает ответ по регламентам и инструкциям компании со ссылками на источник.

Поиск с учётом прав доступа

Ассистент отвечает только по тем материалам, к которым у сотрудника есть доступ.

Обработка документов

Извлечение данных из документов, проверка по правилам, подготовка черновиков.

Анализ коммуникаций

Оценка переписок и звонков с клиентами, причины отказов, сделки, которые требуют внимания.

Подготовка материалов

Инструкции, ответы клиентам и статьи базы знаний — черновик готовит AI, проверяет человек.

Повторяющиеся операции

Разбор входящих обращений, заполнение карточек и другие рутинные шаги в существующих системах.

Как проходит внедрение

  1. 1

    Выбираем задачу

    Берём одну задачу, у которой понятны результат и источники данных.

  2. 2

    Создаём прототип

    Первая версия на реальных данных компании, как можно раньше.

  3. 3

    Проверяем с пользователями

    Сотрудники пользуются прототипом, мы измеряем качество ответов и правим.

  4. 4

    Внедряем

    Подключаем к рабочим системам, настраиваем права, обучаем команду.

Можем взять отдельный проект или работать над портфелем AI-инициатив вместе с внутренней командой.

Данные и безопасность

  • Поверх существующих систем

    Ничего не заменяем: ассистент подключается к вашим системам через API и интерфейсы, которые вы предоставляете.

  • Согласование с IT и ИБ

    Требования к доступу, размещению и передаче данных обсуждаем со службами заказчика до начала разработки.

  • Маскирование данных

    Персональные данные и реквизиты можно скрывать перед отправкой текста в языковую модель.

  • Выбор модели

    Модель подбирается под задачу и требования к данным, в том числе российские — например, GigaChat.

Где мы уже применяем ИИ

Собственные продукты и инструменты компании, которыми пользуемся каждый день.

Внутренний проект

TaskControl: система управления студией

Одна система для управления студией: проекты и часы, финансы, документы, лицензии, переписка с клиентами и база знаний.

Подробнее: TaskControl: система управления студией

Собственный продукт

Аналист: анализ переписок и звонков отдела продаж

Анализ переписок и звонков отдела продаж: руководитель видит воронку, работу менеджеров и сделки, требующие внимания.

Подробнее: Аналист: анализ переписок и звонков отдела продаж

Внутренний проект

Инструкции из записи экрана

Из записи экрана — пошаговая инструкция со скриншотами, которую можно отредактировать и выгрузить.

Подробнее: Инструкции из записи экрана

RAG — это способ, при котором языковая модель сначала находит нужные фрагменты в документах компании, а потом отвечает по ним. Так ответы опираются на ваши регламенты, а не на общие знания модели, и к ним можно приложить ссылки на источник.

Корпоративный AI-ассистент — это помощник для сотрудников, который отвечает на вопросы и выполняет задачи по данным и правилам конкретной компании с учётом прав доступа.

Стоимость

от 120 000 ₽ за проект. Точная сумма — после оценки задачи, источников данных и интеграций.

Кто делает

Айдар Буляков, основатель

Десять лет в автоматизации бизнеса, из них шесть — в СИБУРе в области эффективности процессов. Команда создаёт AI-инструменты для собственной компании и для клиентов: поиск по базе знаний, анализ коммуникаций, подготовку инструкций.

О компанииПроекты

Вопросы и ответы

Как внедрить ИИ в компании и с чего начать?

С одной задачи, где понятны результат и источники данных: например, ответы сотрудникам по регламентам или разбор входящих обращений. Делаем прототип на реальных данных, проверяем с пользователями и только потом подключаем к рабочим системам и расширяем.

Сколько стоит внедрение ИИ?

От 120 000 ₽ за проект. Точная стоимость зависит от задачи, источников данных и интеграций и называется после оценки.

Что такое RAG и когда он нужен?

RAG — это когда модель сначала находит фрагменты в документах компании, а потом отвечает по ним. Он нужен, если ответы должны опираться на ваши регламенты, инструкции и базу знаний и сопровождаться ссылками на источник.

Как не допустить утечки данных в ИИ?

Требования к данным согласуем с IT и ИБ до разработки. Персональные данные и реквизиты маскируются перед отправкой в модель, ассистент видит только разрешённые сотруднику материалы, модель выбирается под требования к размещению данных.

Можно ли использовать российские языковые модели?

Да. Модель подбирается под задачу и требования компании, в том числе российские — например, GigaChat.

Нужно ли менять текущие системы?

Нет. AI-инструменты работают поверх существующих систем — CRM, базы знаний, документов — и подключаются через API и интерфейсы, которые вы предоставляете.

Обсудить задачу для ИИ

Опишите задачу и где лежат данные — предложим первый шаг и оценку прототипа.