ИИ в процессах
Внедряем ИИ туда, где он даёт измеримый эффект: начинаем с пилота, считаем экономику и риски и только потом масштабируем.
Задачи, которые решаем
- Хочется использовать LLM, но непонятно, с чего начать и где будет эффект
- База знаний большая, а сотрудникам сложно найти в ней ответ
- Разработчики тратят время на рутину: документацию, ревью, разбор старого кода
- Служба ИБ опасается утечки данных в модели
Что входит в работу
01Поиск сценариев
Где ИИ сэкономит время или деньги — с оценкой эффекта до старта.
02Ассистент по базе знаний (RAG)
Поиск по документации с учётом прав доступа: векторный и полнотекстовый поиск, ответы со ссылками на источники.
03ИИ в разработке
Генерация документации, анализ и рефакторинг кода, помощь в код-ревью.
04Безопасность данных
Фильтрация по правам доступа до передачи в модель, человек в контуре критичных решений.
05Оценка качества
Тестовые наборы вопросов, доля эскалаций, обратная связь пользователей.
06Выбор моделей
GigaChat, YandexGPT, Claude и открытые модели — под требования к данным и бюджет.
Результат для бизнеса
Опыт
Основатель запускал различные ИИ-сценарии: RAG-ассистент по базе знаний Confluence (pgvector, гибридный поиск BM25 + векторный, фильтрация по правам доступа до LLM, участие человека в контуре), генерация документации, анализ и рефакторинг кода с помощью Claude и GigaChat.
Мы честно называем это пилотами: начинаем с малого, измеряем эффект и масштабируем только то, что его доказало.
Форматы
- Экспресс-аудит — поиск сценариев и оценка эффекта
- Пилот — по задаче
- CTO на часть времени — сопровождение внедрения
Технологии и методики
Расскажите о задаче
Ответим в течение рабочего дня и предложим формат: аудит, стратегия или сопровождение.