Внедрить ИИ

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.

ИИ-агенты · Ассистенты · Автоматизация задач

Разработка ИИ-агентов: автономность, которой можно доверить работу

Агент отличается от чат-бота тем, что действует: сам выбирает шаги, вызывает ваши системы и доводит задачу до результата. Поэтому главный вопрос не «какая модель», а какие у него полномочия, как проверяется его работа и что происходит, когда он ошибается.

Прогнозирование · ML · Аналитика данных

Предиктивная аналитика: решения, которые считают, а не гадают

Прогноз полезен ровно настолько, насколько ему можно доверять при принятии решения. Мы строим модели, у которых измерена точность, известны границы применимости и понятно поведение при сбое данных.

Автоматизировать бизнес-процесс

Ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Автоматизация окупается не везде — поэтому мы начинаем с того, где именно уходит время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.

Разобраться со сложной задачей

Задача, которую нельзя решить типовым проектированием: готового алгоритма нет, данные ведут себя непредсказуемо, а от точности зависит результат. Мы работаем там, где предмет — сам метод: формулируем проверяемую гипотезу, исследуем и доводим до работающего прототипа.

Построить инфраструктуру

Продукт растёт, а инфраструктура тормозит: релизы страшно катить, об отказах узнают от клиентов, а бэкап впервые проверяют, когда он уже нужен. Мы делаем так, чтобы выкатка была скучной операцией, отказ — заметным заранее, а восстановление — проверенной процедурой.