ИИ-автоматизация процессов на базе языковых моделей
Внедряем LLM в документооборот, поддержку и аналитику. Начинаем с процессов, где эффект измерим в часах и деньгах, а не с «чат-бота ради чат-бота».
Кому и какие задачи решаем
Что входит
Считаем текущую стоимость операций и выбираем процесс с измеримым эффектом.
Рабочий прототип на реальных данных и сравнение с базовыми показателями.
Ответы по документации, регламентам и базе проектов — со ссылками на источник.
Встраиваем в ERP, CRM, тикет-систему и почту — туда, где работают люди.
Границы автономии, проверка человеком, метрики точности и стоимости.
Регламенты работы с ИИ, разбор ошибок, передача владения процессом.
Процесс
Сроки — ориентир для средней компании, точные фиксируем после аудита.
Выбираем процесс, фиксируем базовые показатели в часах и деньгах.
Прототип на реальных данных, сравнение с базовыми метриками.
Интеграции, контур качества, постепенное расширение автономии.
Контроль точности и стоимости, развитие процесса.
Стек и инструменты
Вопросы
Наши данные попадут в обучение моделей?
Нет. Используем API с запретом обучения на ваших данных, при необходимости — маскирование или локальные модели в вашем контуре.
Как понять, что это окупается?
До пилота фиксируем стоимость процесса в часах и деньгах, после — сравниваем. Решение о продакшне принимаете на цифрах.
Модель ведь ошибается?
Ошибается. Поэтому строим контур: критичные шаги подтверждает человек, точность измеряется постоянно, границы автономии заданы явно.
С какого процесса начать?
С массового и рутинного: разбор входящих документов, первичные ответы поддержки, подготовка регулярных отчётов.