Разрабатываем и внедряем AI-системы для автоматизации процессов, работы с корпоративными данными, документами и внутренними системами компании. Помогаем определить, где искусственный интеллект действительно может дать практический результат, подобрать архитектуру AI-решения и встроить его в существующий рабочий процесс.
Создаём AI-агентов, которые не только отвечают на вопросы, но и выполняют задачи: работают с данными, используют API и MCP, обращаются к внутренним системам и запускают необходимые действия.
Подходит, если: системе нужно самостоятельно выполнять многоэтапные задачи и взаимодействовать с другими сервисами.
Автоматизируем процессы, в которых сотрудники вручную обрабатывают информацию, проверяют данные, переносят их между системами или регулярно выполняют однотипные операции.
ИИ может анализировать входящие данные, выполнять отдельные этапы процесса и подключать сотрудника там, где требуется его решение.
Автоматизация бизнеса с помощью ИИ может объединять несколько механизмов — от простых сценариев до AI-агентов и интеграции с корпоративными системами.
Подходит, если: процесс уже существует, но требует слишком много ручной работы.
Автоматизация бизнес-процессов с ИИ →
Подключаем AI-функции к CRM, 1С, ERP, сайтам, корпоративным порталам, базам данных и другим внутренним бизнес-системам.
Используем API, MCP и другие интеграционные механизмы, чтобы ИИ мог получать необходимые данные и выполнять действия внутри существующей инфраструктуры компании.
Подходит, если: AI-функции должны работать с вашими данными и системами, а не существовать в отдельном сервисе.
Создаём корпоративные AI-системы, которые находят информацию во внутренних источниках компании и формируют ответы на основе найденных данных.
К системе можно подключить базы знаний, регламенты, инструкции, техническую документацию, каталоги и другие корпоративные материалы.
Подходит, если: сотрудники тратят много времени на поиск нужной информации или работают с большим объёмом внутренних знаний.
Корпоративный AI-поиск и RAG →
Автоматизируем распознавание, извлечение данных, классификацию, проверку и сопоставление информации из документов.
Система может работать с договорами, счетами, спецификациями, заявками, технической документацией и передавать полученные данные в CRM, 1С или другие сервисы.
Подходит, если: компания регулярно обрабатывает большой поток документов или неструктурированной информации.
Одному бизнес-процессу не обязательно соответствует одна технология. В сложных решениях AI-агенты, RAG, обработка документов и интеграции могут работать вместе в едином контуре.
Система анализирует описание и характеристики товара, сопоставляет их с классификаторами и справочной информацией и предлагает наиболее вероятный код ТН ВЭД.
В нашем проекте точность определения достигала 90% на тестовой выборке.
Система разбирает спецификации и состав изделия, сопоставляет компоненты, характеристики и документы, помогает находить аналоги и проверять соответствие заданным требованиям.
Такое решение может объединять обработку документов, корпоративный поиск, внутренние справочники и внешние источники данных.
Сотрудник задаёт вопрос обычным языком, а система ищет информацию во внутренних документах, инструкциях и регламентах компании.
Ответ формируется на основании найденных материалов с возможностью показать использованные источники.
ИИ получает контекст из CRM, анализирует данные и историю взаимодействия с клиентом, обращается к корпоративной базе знаний и выполняет необходимые действия через подключённые инструменты.
В таком сценарии AI становится частью рабочего процесса менеджера, оператора или другого сотрудника, а не отдельным чатом.
ИИ особенно полезен там, где бизнес-процесс уже существует, но значительная часть времени сотрудников уходит на операции с информацией.
Типовые ситуации:
Сначала мы разбираем сам процесс, его ограничения и ожидаемый результат. После этого определяем, что подходит для задачи: AI-агент, автоматизация, RAG, обработка документов, интеграция или комбинация нескольких подходов.
В большинстве проектов для этого не требуется полностью менять существующую инфраструктуру. AI-слой можно подключить к действующей CRM, 1С, базе данных, корпоративному порталу и другим системам.
1 этап внедрения
Изучаем текущую логику работы, используемые данные и системы, ручные операции и ограничения.
Это позволяет определить, что действительно имеет смысл передавать ИИ, а что лучше оставить без изменений.
2 этап внедрения
Определяем состав AI-системы, источники данных, модели, интеграции и логику взаимодействия компонентов.
3 этап внедрения
Подключаем необходимые модели, базы данных, API, MCP и корпоративные сервисы. AI-модуль становится частью существующего рабочего контура.
4 этап внедрения
Тестируем качество результата, скорость, стабильность и пограничные сценарии.
Если ошибка может иметь критические последствия, предусматриваем контроль результата, пороги уверенности и передачу задачи сотруднику вместо полностью автоматического решения.
5 этап внедрения
После запуска контролируем работу системы, анализируем ошибки и фактические результаты, корректируем логику и постепенно расширяем возможности.
Цель — не просто подключить AI-функцию, а создать систему, которой можно стабильно пользоваться в реальном бизнес-процессе.
Если у вас уже есть процесс, который занимает много времени, требует ручной обработки информации или плохо масштабируется, его можно начать разбирать без готового технического задания.
Опишите, как процесс работает сейчас, какие сотрудники и системы в нём участвуют и какой результат хотелось бы получить.
Мы поможем определить, где применение ИИ имеет практический смысл и какое решение подходит для задачи.
Техническое задание на первом этапе не требуется.
Дополнительно:
Рассчитать стоимость внедрения ИИ (скоро)→