Инженерный подход
Подход к ИИ: не “волшебство”, а система
Мы внедряем ИИ там, где он даёт измеримый эффект, и строим контуры, которые остаются устойчивыми: метрики, безопасность, контроль качества, понятная архитектура и поддержка после запуска.
✅ Где ИИ уместен
- Классификация заявок/писем/тикетов
- OCR и извлечение полей из документов
- Поиск по базе знаний (RAG) и подсказки операторам
- Суммаризация звонков/чатов и протоколирование
- Контроль качества и комплаенс
❌ Где ИИ не нужен
- Когда простое правило/SQL решает быстрее и надёжнее
- Когда нужна 100% точность без контроля результата
- Когда нет данных/процесса и хочется “ИИ ради ИИ”
- Когда риск выше потенциальной выгоды
- Когда нет метрик успеха и владельца процесса
Контур данных
Источники → нормализация → хранение → доступы → логи.
Контур ИИ
Промпты/модели → RAG/индексация → кэш → лимиты → fallback.
Контур процесса
Триггеры → правила → SLA → интеграции → уведомления.
Как мы проверяем качество
Точность
Precision/Recall, доля правильных маршрутов, ошибки по классам.
Скорость
Время обработки, SLA, время ответа, время до решения.
Экономика
Снижение ручных часов, стоимость обработки, окупаемость.
Готовы описать задачу?
Оставьте вводные и получите план MVP + оценку.