Корпоративная база знаний
Поиск по инструкциям, проектам и регламентам. Ответы со ссылками на документы и учётом прав доступа.
Разворачиваем локальный ИИ, подключаем ваши документы и помогаем команде тратить меньше времени на рутину.
ИИ становится полезным, когда знает контекст вашей компании.
Подключаем инструкции и регламенты. Сотрудник получает ответ и видит, из какого документа он взят.
Иллюстрация сценария на вымышленных документах. Это не подключённая ИИ-модель.
По внутреннему регламенту подготовьте:
Передайте пакет ответственному за договоры. Порядок согласования зависит от суммы и типа закупки.
Выбираем процесс, где можно измерить пользу. Масштабируем то, что прошло проверку.
Поиск по инструкциям, проектам и регламентам. Ответы со ссылками на документы и учётом прав доступа.
Сравнение версий, извлечение условий, сводки и черновики. Специалист проверяет результат и принимает решение.
Подсказки сотрудникам, классификация обращений и подготовка ответов на основе вашей базы знаний.
Связываем ИИ с рабочими системами. Начинаем с одного действия и проверяем качество перед расширением.
Локальное размещение — основа. Защиту обеспечивают настройки доступа, архитектура и правила работы команды.
Обсудить требованияДля локального сценария настраиваем обработку внутри согласованного контура. Внешние сервисы подключаем только по вашему решению.
Подбираем систему по модели, длине документов и числу одновременных запросов. Покупка сервера — после теста.
Учитываем, какие документы доступны каждому сотруднику. Проверяем разграничение доступа до запуска.
Обновляем базу знаний и модели, отслеживаем ошибки, помогаем команде и проверяем качество изменений.
Сколько времени команда сможет вернуть, если ИИ сократит рутинную работу? Измените вводные, а затем проверим гипотезу на пилоте.
Расчёт иллюстративный: 20 рабочих дней в месяц. Экономия времени не равна сокращению расходов. Реальный эффект измеряем на ваших задачах.
на задачи, до которых
раньше не доходили руки
Начинаем с небольшого пилота. Решение о дальнейшем внедрении принимаем по результатам.
Обсуждаем задачу, данные, ограничения и ожидаемый результат. Определяем, нужен ли здесь локальный ИИ.
ЗНАКОМСТВОСогласуем критерии качества и проводим пилот на ограниченном наборе данных. Измеряем точность и время выполнения.
ПИЛОТ · ОРИЕНТИР 2–4 НЕДЕЛИРазворачиваем систему, подключаем источники и настраиваем доступ. Обучаем сотрудников и передаём инструкции.
ВНЕДРЕНИЕПомогаем пользователям, обновляем базу знаний и проверяем изменения. Добавляем новые сценарии по согласованному плану.
СОПРОВОЖДЕНИЕОбъём работ и критерии приёмки согласуем до начала проекта.
Проверим, какую пользу ИИ может принести вашей команде.
Развёртывание, интеграции, доступы, обучение и передача системы.
Контроль работы, обновления и помощь сотрудникам в согласованном объёме.
Предварительные ориентиры для базового проекта. Итоговая стоимость, сроки и состав работ фиксируются в индивидуальном предложении.
Мы начинаем с рабочего процесса: подключаем нужные источники, настраиваем права доступа и проверяем ответы на ваших примерах. Интерфейс чата может быть частью решения, но сам по себе он не решает задачу внедрения.
Нет. Сначала определяем модель, объём данных и нагрузку, затем проверяем сценарий. Для пилота можно использовать подходящее имеющееся оборудование или согласованный тестовый контур. Комплектацию для постоянной работы подбираем по результатам.
Сценарий можно настроить для работы без внешних ИИ-сервисов после установки моделей. Зависимость от сети определяется интеграциями, лицензиями и обновлениями. Требования к полностью автономной работе обсуждаем до пилота.
Полностью исключить ошибки нельзя. Используем поиск по документам, ссылки на источники и проверку на контрольных примерах. Для важных решений оставляем проверку человеком и настраиваем отказ от ответа, когда данных недостаточно.
Возможность подключения зависит от версии системы, доступных интерфейсов и ваших правил доступа. На первом этапе проверяем техническую возможность и отдельно согласуем объём интеграции.
На старте фиксируем исходное время выполнения задачи и требования к качеству. На пилоте сравниваем результаты, учитываем стоимость оборудования, эксплуатации и поддержки. Если эффект не подтверждается, пересматриваем сценарий до масштабирования.
Расскажите, как всё устроено сейчас. Обсудим, где поможет ИИ и с чего лучше начать.