Внедрение AI и LLM в бизнес
Не «чат-бот ради галочки», а нейросети, которые снимают измеримую долю рутины: ассистенты поддержки, отвечающие по вашей базе знаний, автоматическая обработка заявок и документов, генерация контента по гайдлайнам бренда.
Знакомая ситуация?
Половина обращений — вопросы, ответы на которые уже написаны в базе знаний. Ассистент закрывает их мгновенно, а людям оставляет сложное.
Регламенты в PDF, договоры в почте, детали у одного сотрудника. RAG-поиск отвечает по вашим документам и показывает источник ответа.
Модель без доступа к вашим данным честно фантазирует. Мы привязываем ответы к источникам и меряем точность на реальных вопросах, а не на ощущениях.
Разбираем, что можно отправлять в облачную модель, а что должно остаться в контуре, и при необходимости разворачиваем модель на вашем сервере.
Начинаем с пилота на одном процессе и считаем сэкономленные часы. Масштабируем, только если цифры сошлись.
Что входит в работу
Ассистент отвечает по вашим документам со ссылками на источники — без выдумок.
Снимают 60–70% типовых обращений и передают сложное операторам с резюме диалога.
Классификация заявок, извлечение данных из документов, черновики ответов.
Развёртывание в вашем контуре, обезличивание, контроль того, что уходит в модель.
Точность ответов измеряем до и после — вы видите эффект в цифрах.
Claude, GPT, YandexGPT, опенсорс — подбираем под задачу и бюджет.
Как мы работаем
Выбираем один процесс с измеримой рутиной и считаем, сколько времени он съедает сейчас.
Собираем и чистим документы, режем на фрагменты, строим векторный индекс.
Собираем ассистента и прогоняем на реальных обращениях в тестовом контуре.
Подключаем к каналам: сайт, Telegram, почта, CRM. Настраиваем передачу человеку.
Смотрим логи, дорабатываем на промахах, расширяем на соседние процессы.
Форматы работы
- Разбор процесса и метрика
- База знаний до 500 документов
- Ассистент в одном канале
- Отчёт по точности
- Решение о масштабировании
- База знаний без ограничений
- Несколько каналов сразу
- Передача сложного человеку
- Дашборд качества ответов
- Доработка на промахах
- Проектирование под ваш продукт
- Облачная модель или своя в контуре
- Контроль расходов на токены
- Оценка качества на ваших данных
- Развитие спринтами
Стоимость ориентировочная и не является публичной офертой (ст. 437 ГК РФ). Точную смету считаем после брифа — за 1 рабочий день.
Кому подходит
Ассистент отвечает на 60–70% типовых вопросов по вашей базе знаний мгновенно и круглосуточно, а операторам передаёт сложное — с резюме диалога.
Регламенты, инструкции, договоры, тысячи страниц вики: RAG-поиск отвечает на вопрос по смыслу и даёт ссылку на источник вместо «поищите в разделе».
Классификация заявок, извлечение данных из счетов и анкет, черновики ответов и отчётов — рутина уходит модели, контроль остаётся у людей.
Кейсы по этой услуге
Частые вопросы
Наши данные попадут в обучение чужих моделей?
Нет. Работаем через API с контрактной гарантией, что данные не используются для обучения; чувствительные поля обезличиваем до отправки. Для строгих требований разворачиваем опенсорс-модель в вашем контуре.
Российские или зарубежные модели?
Подбираем под задачу, бюджет и требования безопасности: Claude и GPT — для сложных рассуждений, YandexGPT и GigaChat — когда данные должны остаться в РФ, опенсорс — для полного контроля. Архитектуру строим так, чтобы модель можно было заменить.
Что делать с «галлюцинациями» модели?
Ассистент отвечает только по вашим документам и прикладывает ссылки на источники; на вопросы вне базы честно говорит «не знаю» и зовёт человека. Качество меряем на тестовом наборе вопросов до и после запуска.
Сколько стоит эксплуатация после внедрения?
Оплата токенов по факту использования: для типичного ассистента поддержки это тысячи рублей в месяц, не сотни тысяч. До запуска считаем юнит-экономику: стоимость AI-ответа против стоимости ответа оператора.
Мы не знаем, где именно AI нам поможет. С чего начать?
С аудита процессов: за неделю находим 3–5 точек, где нейросеть окупится быстрее всего, и оцениваем эффект в часах и деньгах. Начинаем с одной точки с измеримой метрикой — и масштабируем то, что сработало.
Обсудим вашу задачу?
Расскажите о проекте — вернёмся со сметой и планом за 1 рабочий день.