Непонятно, где ИИ действительно поможет
Обещаний вокруг много, но неясно, какая задача в вашей компании окупит внедрение, а какая не даст экономии. Легко потратить бюджет на демонстрацию без результата.
Проблема → решение
Внедрить ИИ в компанию
Прежде чем внедрить ИИ в компанию, нужно понять, с чего начать и окупится ли это. Проекты по внедрению чаще срываются ещё до выбора модели: выбран процесс, эффект которого не считается в деньгах, или данных для него нет. Поэтому мы начинаем с процесса и проверки данных, а технологию выбираем последней.
Для компаний, которые хотят применить ИИ по делу: снять рутину с людей, извлечь пользу из накопленных данных, ускорить решения. И не готовы платить за модный проект без измеримого результата.
С чем приходят
Данные есть, пользы нет
Компания годами копит данные, но они лежат мёртвым грузом: разрозненные, неразмеченные, в разных системах. Извлечь из них прогноз или решение своими силами не получается.
Данные нельзя отдавать наружу
Готовые облачные сервисы не подходят: персональные данные, коммерческая тайна и требования безопасности не позволяют отправлять данные внешнему провайдеру.
Как мы решаем
Выбираем задачу под эффект
Ищем процесс, где ИИ окупается, и проверяем, есть ли в данных сигнал. Если сигнала нет, скажем об этом до того, как вы потратите бюджет на модель.
Строим базовое решение и пилот
Сначала самое простое решение как планка, затем пилот на реальном участке с измеримой гипотезой. Если сложное решение не обходит простое, оно не нужно.
Выводим в продакшен
Модель или агент работает внутри ваших систем: конвейер данных, мониторинг качества и дрейфа, стоимость эксплуатации, права доступа и аудит.
Контролируем и расширяем
Качество прогнозов и ответов со временем падает, поэтому за ним нужно следить. Проверяем на реальных данных и переносим подход на соседние задачи.
На чём это построено
Агенты и ассистенты
Если нужно понимать текст и доводить задачу до результата, работу берёт агент: с доступом к вашим системам, знаниями компании и границами полномочий.
Предиктивная аналитика
Прогноз спроса, отказов оборудования, оттока и рисков: с измеренной точностью, сравнением с простым базовым решением и понятным поведением при сбое данных.
ИИ в закрытом контуре
Когда данные не могут покидать периметр, ИИ работает локально: модели с открытыми весами разворачиваем внутри вашей инфраструктуры (on-premise), без обращений к внешним провайдерам. Документы и регламенты становятся памятью системы через поиск по смыслу и графы знаний.
Что мы для этого делаем
Внедрение ИИ · Автоматизация процессов · Интеграция
Внедрение ИИ в бизнес: сначала процесс, потом модель
Внедрение ИИ в бизнес-процесс чаще всего срывается ещё до выбора модели: эффект не посчитан в деньгах или нужных данных нет. Поэтому мы начинаем с процесса и проверки данных, а технологию выбираем последней: ИИ, алгоритм, ERP или их сочетание.
ИИ-агенты · Ассистенты · Автоматизация задач
Разработка ИИ-агентов: агент действует, человек задаёт границы
В разработке ИИ-агентов главный вопрос касается полномочий: что агенту разрешено, как проверяется его работа и что происходит, когда он ошибается. Агент отличается от чат-бота тем, что действует: выбирает шаги, вызывает ваши системы и доводит задачу до результата.
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
Предиктивная аналитика: прогноз с измеренной точностью и известными границами
Предиктивная аналитика полезна ровно настолько, насколько прогнозу можно доверять при принятии решения. Мы строим модели, у которых измерена точность, известны границы применимости и понятно поведение при сбое данных.
Как это выглядело в работе
Маркетплейсы · Аналитика продаж
В продакшенеПрибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах, сверенная с ручным расчётом
Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с ручным расчётом заказчика на контрольном SKU за месяц составило 0,00 %.
- 0,00 %
- расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки 1 %
- 1,18 млн строк
- продаж по 5 кабинетам за 12 месяцев прошли через конвейер; у 10,7 % из них заказ и начисление пришлись на разные месяцы
Дистрибуция · Партнёрские сети
В продакшенеПлатформа 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.
- Своя часть сети
- партнёр получает цифры только по своей команде: ограничение по текущему пользователю добавляется в каждый SQL-запрос
- 6 уровней
- защиты данных между языковой моделью и базой, от блокировки персональных колонок в SQL до лимитов запросов; посчитано по коду
Авиация · торговля авиационными компонентами и MRO
ПилотЗакупки авиазапчастей: от почты и таблиц к управляемому конвейеру
ИИ-агент читает входящие RFQ, сравнивает предложения поставщиков и проверяет документы. Сделку по обязательным этапам ведёт отдельная система учёта сделок.
- Полный цикл
- ИИ-контур прошёл весь путь на живом процессе закупок: от входящего RFQ в почте до уведомления команды. Это пилот, и данные о нём пока только наши: подтверждения от заказчика ещё нет
- 3
- типа сопроводительных документов проверял агент: FAA 8130-3, EASA Form 1 и COC. Как и предыдущая цифра, ждёт подтверждения заказчика
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьЧастые вопросы
С чего начать внедрение ИИ?
С процесса и данных, модель выбираем потом. На экспресс-диагностике смотрим, где эффект считается в деньгах и есть ли данные, на которых можно учиться. По её итогам видно, стоит ли идти дальше.
А если у нас мало данных?
Это частая и не всегда блокирующая ситуация: часть задач решается готовыми моделями с вашими документами и правилами, без обучения на истории. Если задаче нужна история, а её нет, скажем об этом прямо и предложим начать со сбора данных.
Можно ли внедрить ИИ без передачи данных наружу?
Да. Разворачиваем решения на локальных моделях внутри вашего периметра, без обращений к внешним провайдерам. Инфраструктура выходит дороже, и производительности нужно больше внимания, но сценарий полностью рабочий.
Другие задачи
Автоматизировать бизнес-процесс
Автоматизация бизнес-процессов нужна, когда ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Окупается она не везде. Поэтому сначала смотрим, куда уходят время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
Решить сложную техническую задачу
Сложная техническая задача не решается типовым проектированием: готового алгоритма нет, данные ведут себя непредсказуемо, а от точности зависит результат. Предметом работы здесь становится сам метод. Мы формулируем проверяемую гипотезу, исследуем и доводим решение до работающего прототипа.
Построить инфраструктуру
Построить инфраструктуру заново или привести её в порядок нужно, когда продукт растёт, а она не успевает: релизы страшно выкатывать, об отказах узнают от клиентов, а бэкап впервые проверяют, когда он уже нужен. Мы делаем выкатку рутинной операцией, отказ заметным заранее, а восстановление проверенной процедурой.
Разберём вашу задачу
Опишите её своими словами. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.