Тема оформления
Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы
Встраиваем языковые модели туда, где ошибка стоит дёшево, а выигрыш очевиден: проверка данных, подготовка контента, разбор обращений, внутренние помощники. Решение принимает человек, машина снимает механическую работу.
Ситуации, с которыми приходят
С чем к нам обращаются
- Каталог или база выросли настолько, что проверить их руками уже невозможно.
- Контент-команда пишет однотипные описания и тратит на это дни.
- Обращения клиентов приходят потоком, и их надо разобрать по темам до того, как за них возьмётся человек.
- Сотрудники ищут ответы в разрозненных документах и регламентах.
- Хочется попробовать AI, но нужен участок, где ошибка не стоит клиента.
Что вы получаете на выходе
- Сервис, встроенный в ваш процесс, а не отдельный чат сбоку
- Контроль качества: человек утверждает результат, модель готовит черновик
- Прозрачный учёт расходов на модель и ограничение по бюджету
- Возможность сменить провайдера модели без переписывания сервиса
- Исходный код и доступы
OpenAIClaudeOpenRouterGoPython
Понятный порядок работы
Этапы и сроки
1
Поиск участка
Ищем работу, где механики много, а цена ошибки низкая. С неё и начинаем.
2
Пилот на реальных данных
Прогоняем модель на вашем массиве и показываем, что она реально даёт.
3
Встраивание
Подключаем к рабочей системе, добавляем шаг проверки человеком.
4
Настройка и контроль
Дошлифовываем промпты, ставим лимиты по расходам и логирование.
Ориентиры, чтобы не гадать
Сколько стоит
| Что | От | Срок |
|---|---|---|
| CRM под бизнес-процесс | 300 000 ₽ | от 1,5 месяцев |
| Почасовая работа | 4 500 ₽/час | — |
Точная стоимость — после разговора о задаче. Оценка бесплатная и ни к чему не обязывает.
Отвечаем заранее
Вопросы по услуге
Поэтому мы начинаем с задач, где результат проверяет человек: модель готовит список или черновик, решение остаётся за сотрудником. Там, где выдумка недопустима, ограничиваем модель данными из вашей системы.
Напишите в удобном канале
Обсудить задачу
Может быть полезно