Качество не измерено
Нет тестовых наборов и метрик, ответы нестабильны.
Команда AI · Корпоративные ИИ-агенты и решения
Команда AI. ИИ-агенты, которые выходят на работу.
Проектируем, интегрируем и выводим в эксплуатацию агентов, которые работают с корпоративными данными и выполняют задачи в действующих бизнес-процессах. Пилот заканчивается — агент остаётся работать.
С чем к нам приходят
Найдите свой запрос — у каждого есть понятный первый шаг со сроком и результатом.
| Запрос | Что обычно за ним стоит | Что делаем | Первый шаг |
|---|---|---|---|
| «Хотим внедрить ИИ-агентов» | Поручение руководства, непонятно, с чего начать | Находим 2–3 процесса с измеримым эффектом, доводим первого агента до эксплуатации | Аналитика 2–3 недели |
| «Хотим RAG / ИИ по базе знаний» | Регламенты и документация разбросаны, поиск занимает часы | RAG над вашими источниками: ответы со ссылками, с учётом прав доступа | Пилот за 3–4 недели |
| «Хотим автоматизировать процессы» | Ручная работа с документами, сверками, заявками | Разбираем процесс: где хватит интеграции, а где нужен агент | Аудит процесса |
| «Хотим ИИ-ассистента» | Перегружен сервис-деск или контакт-центр | Ассистент с доступом к системам заявок и базе знаний, сложные случаи — человеку | Анализ обращений |
| «Хотим спрашивать данные на обычном языке» | Отчёты ждут аналитиков днями | ИИ-интерфейс к DWH, витринам и 1С с безопасной генерацией SQL | Пилот на одной витрине |
| «Пилот есть, но не доходит до прода» | Нестабильное качество, нет интеграций и согласования ИБ | Аудит, доработка или пересборка, ввод в эксплуатацию | Аудит пилота 2–4 недели |
| «Сотрудники уже пользуются ИИ сами» | Данные уходят во внешние сервисы | Инвентаризация, полезное — в эксплуатацию, остальное — в контур и обучение | Инвентаризация |
Почему AI-пилоты не доходят до эксплуатации
Почти все крупные компании уже пробуют языковые модели, но до рабочей эксплуатации доходит примерно половина.
Нет связи с данными
Пилот не подключён к реальным системам и источникам.
Не решены вопросы ИБ
Доступы, аудит и хранение данных не согласованы.
Нет владельца
У решения нет владельца процесса и плана эксплуатации.
От пилота до эксплуатации
Одна линейка с контрольными точками вместо трёх отдельных договоров.
- 01
Аналитика или аудит
2–4 недели: данные, ограничения, целевая архитектура, критерии качества и бизнес-метрики.
- 02
Пилот
До 6 недель: работа на реальных данных, набор тестов качества с первого дня.
- 03
Тестовая эксплуатация
Около 2 недель: нагрузка, доступы, обратная связь пользователей.
- 04
Промышленная эксплуатация
Документация, обучение пользователей, передача.
- 05
Сопровождение по SLA
Контроль качества ответов, обновление моделей, новые сценарии.
Пилота ещё нет? Начнём с аналитики и выберем сценарий с измеримым эффектом.
Качество и безопасность
Измеряем точность и держим её по SLA — без обещаний «нуля ошибок».
- Ролевая модель доступа
- Аудит обращений
- Тестовые наборы и автоматические оценки
- Подтверждение человеком на критичных шагах
- Смена модели без переработки решения
- Российские и open-weight модели
15 лет инженерии. Теперь — со скоростью ИИ
200+ проектов для госсектора, банков, энергетики и ритейла. Работаем в контуре заказчика, проходим требования ИБ и аккредитованы Минцифры РФ.
Частые вопросы
Что такое RAG и зачем он нужен?+
Модель отвечает не «из головы», а на основе ваших документов и показывает, откуда взят ответ. Это снижает число ошибок и позволяет проверить каждый ответ.
Можно взять наш существующий пилот?+
Да. Начнём с аудита и предложим план: доработать или пересобрать.
Какие модели используете?+
Подбираем под задачу и требования ИБ: российские и open-weight модели, в вашем контуре или гибридно.
ИИ заменит сотрудников?+
Нет. Агент снимает рутину, решения на критичных шагах остаются за людьми.
Подготовим ваш AI-пилот к промышленному запуску
Проведём аудит, определим ограничения и предложим архитектуру, сроки и план перехода в эксплуатацию. Пилота ещё нет — начнём с аналитики.
Почта
mailbox@komanda-a.ruТелефон
+7 (495) 726-27-09