Внедрение ИИ · Автоматизация процессов · Интеграция

Внедрение ИИ в бизнес: начинаем с процесса, а не с модели

Проект по внедрению ИИ проваливается не на модели, а раньше: выбран процесс, который не считается в деньгах, или данных для него не существует. Поэтому мы начинаем с процесса и с проверки данных, а решение о технологии принимаем последним.

Для компаний, где ручная работа стала узким местом — обработка документов и заявок, поддержка, подбор, контроль качества, планирование — и где есть, чем измерить результат.

Что входит

Аудит процессов и выбор точки приложения

Разбираем, где именно уходит время и деньги, и выбираем процесс, эффект от которого можно посчитать. Часто выясняется, что половина задач решается автоматизацией без всякого ИИ — мы говорим об этом прямо.

Проверка данных

Смотрим, существуют ли данные, в каком они виде и можно ли на них учиться. Это самый честный этап: если данных нет, дальше идти нельзя, и лучше узнать это на второй неделе, а не на пятом месяце.

Пилот с измеримой гипотезой

Формулируем гипотезу так, чтобы её можно было опровергнуть: какой показатель, на сколько, за какой срок. Пилот делается на реальном участке процесса, а не на демонстрационных примерах.

Интеграция в рабочий контур

ИИ приносит пользу, когда живёт внутри существующих систем — 1С, CRM, ERP, почта, мессенджеры, внутренние сервисы. Отдельное окно, в которое надо ходить руками, обычно перестают открывать через месяц.

Закрытый контур и безопасность

Разворачиваем решения на локальных моделях, когда данные не могут покидать периметр компании. Разграничение доступа и журналирование действий проектируются вместе с системой, а не добавляются потом.

Передача команде

Документация, обучение сотрудников и понятная схема эксплуатации. Система, которую умеет поддерживать только подрядчик, — это не актив, а зависимость.

Как мы работаем

  1. Разговор о процессе

    Полчаса, чтобы понять задачу и назвать вещи своими именами: где эффект, где данные, где ограничения.

  2. Экспресс-диагностика

    Смотрим процесс и данные, отбираем 1–2 сценария с посчитанным эффектом и оцениваем реалистичность.

  3. Пилот

    Работающее решение на ограниченном участке, с метрикой и сравнением с тем, как было до него.

  4. Продакшен

    Интеграция, нагрузка, отказоустойчивость, стоимость эксплуатации, права доступа и аудит.

  5. Развитие

    Контроль качества на реальных данных и расширение на соседние процессы — по тому же принципу измеримости.

Почему мы

Мы строим и эксплуатируем свои системы

У нас есть собственные продукты и библиотеки в продакшене — с графами знаний, векторным поиском, телеметрией и агентами. Мы знаем цену эксплуатации, потому что платим её сами.

Исследовательская школа

Мы ведём собственные исследования и публикуем результаты. Это значит, что метод проверяется, а ограничения проговариваются вслух, а не прячутся за словом «нейросеть».

Честная остановка

Если ИИ в вашей задаче не окупится, мы скажем это до начала работ и предложим более дешёвое решение. Проект, который не выйдет на эффект, не нужен ни вам, ни нам.

Кейсы

Авиация — торговля авиационными компонентами и MRO

Пилот

Закупки авиазапчастей: от почты и таблиц к управляемому конвейеру

AI-агент читает входящие RFQ, сравнивает предложения поставщиков и проверяет документы. Рядом — операционная система, которая ведёт сделку по обязательным этапам.

Полный цикл
полный цикл AI-контура на живом процессе закупок — от входящего RFQ в почте до уведомления команды; подтверждено владельцем
3
типа сопроводительных документов проверял агент: FAA 8130-3, EASA Form 1, COC; подсчёт по брифу владельца

Дистрибуция · Партнёрские сети

В продакшене

Платформа продаж и сопровождения партнёрской сети на живых данных

Партнёр спрашивает, кто в команде неактивен и что мешает следующему уровню, — и получает цифры только по своей части сети. Доступ ограничен на уровне SQL.

20 из 21
проверок UAT пройдено на живой бэкофис-базе клиента (протокол сверки на дев-стенде); одна частично — в данных нет даты последней активности
10 из 10
категорий вопросов из эталона поведения ассистента (~25 сценариев) реализованы; один подпункт не закрыт (подсчёт по чек-листу)

Маркетплейсы · Аналитика продаж

В продакшене

Прибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах со сверкой 0,00 %

Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с расчётом заказчика — 0,00 %, прогноз спроса в 2,7 раза точнее наивного.

0,00 %
расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки — 1 %
в 2,7 раза
точнее наивного прогноза: недельный WAPE по SKU с 80 % выручки — 29,6 % против 81,4 %. Цель 25 % пока не взята: история есть по 66,9 % SKU

Музыкальная индустрия · SaaS

MVP в эксплуатации (закрытый запуск)

Музыкальный релиз без потерянных дедлайнов

SaaS для артистов и малых лейблов: 9-стадийный цикл релиза, дедлайны 12 площадок, AI-черновики с подтверждением человеком. От нуля до production-контура за 7 недель.

7 недель
от первого коммита до production-контура с Vault, шифрованными бэкапами, SLO и переездом в РФ-ДЦ (265 коммитов)
16 дней
от старта разработки до инвесторской презентации с живым демо продукта

EdTech · Мобильное приложение

Внутренний продукт

Мобильный клиент ИИ-платформы обучения без ожидания бэкенда

Flutter-клиент платформы подготовки школьников к экзаменам: адаптивные микроуроки, стриминговый ИИ-ассистент, карта знаний. UI собирали параллельно с бэкендом через mock-слой.

13 недель
от первого коммита до работающего приложения с аутентификацией, целями, уроками и ИИ-чатом
41 → 81 эндпоинт
покрытие серверного API клиентом выросло вдвое от MVP к расширенной версии — 14 → 31 модуль на той же архитектуре

ИТ-консалтинг · Квалификация лидов

Внутренний продукт

Посетитель сайта уходит с планом пилота, а продажи — с готовым лидом

Мы заменили форму заявки ИИ-консультантом: он расспрашивает посетителя о бизнесе, выдаёт план пилота с KPI и рисками, а в CRM попадает лид с бюджетом и сроками.

1 день
Рабочий MVP — фронтенд, бэкенд и конфиги деплоя — собран за один день
16 дней
От первого коммита до прод-контура с HTTPS и выпущенным сертификатом на собственном домене

Частые вопросы

Сколько стоит внедрение ИИ в компанию?

Стоимость определяется не «моделью», а состоянием данных, числом интеграций и требованиями к контуру. Дешевле всего — задачи с готовыми данными и одной точкой интеграции; дороже всего — работа с разрозненными источниками, закрытым контуром и жёсткими требованиями к качеству. Мы называем вилку после экспресс-диагностики, а не в первом письме.

Сколько времени занимает внедрение?

Диагностика — недели. Пилот на ограниченном участке — обычно от нескольких недель до пары месяцев. Промышленная эксплуатация зависит от интеграций: чаще всего именно они, а не модель, определяют срок.

А если у нас мало данных?

Это нормальная ситуация, и она не всегда блокирующая: часть задач решается на готовых моделях с вашими документами и правилами, без обучения на исторических данных. Но если задача требует истории, а истории нет — мы скажем об этом прямо и предложим начать со сбора данных.

Наши данные не должны уходить наружу. Это возможно?

Да. Мы разворачиваем решения на локальных моделях внутри вашего периметра — без обращений к внешним провайдерам. Это дороже в инфраструктуре и требует внимания к производительности, но полностью рабочий сценарий.

Чем это отличается от чат-бота?

Чат-бот отвечает на вопросы. Внедрение ИИ в процесс означает, что система делает работу: разбирает документы, готовит решение, передаёт результат в вашу систему и оставляет след для аудита. Разговорный интерфейс здесь — деталь, а не суть.

Как понять, что внедрение сработало?

По той метрике, которую мы зафиксировали до старта: время обработки, доля ручных операций, стоимость операции, число ошибок. Если метрика не сдвинулась, гипотеза опровергнута — и это тоже результат, полученный дёшево и быстро.

Посчитать эффект на своих цифрах

AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли эта услуга в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.

Оценить эффект с AVA

Разберём вашу задачу

Расскажите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается — скажем об этом сразу, до начала работ.

или напишите напрямую: hello@xteam.pro

или напишите напрямую: hello@xteam.pro