Документы
Классификация, извлечение, сверка, поиск несоответствий и подготовка черновика для проверки.
AI как рабочий инструмент бизнеса
Встраиваю AIв процесс, где эффектможно измерить.
Найду подходящий сценарий, проверю его на ваших данных и доведу до рабочей интеграции с контролем качества и участием человека в важных решениях.
Vi-Codeсобственная работающая AI-платформа
Процесссначала рабочий сценарий и метрика, затем модель
Контрольчеловек, исключения и оценка качества встроены
20+ летопыта интеграции сложных цифровых систем
Где AI имеет смысл
Начинать стоит с процесса, где результат можно посчитать до масштабирования.
AI полезен там, где повторяется интеллектуальная операция, доступен контекст, понятна цена ошибки и можно сравнить результат с текущим процессом.
Поддержка
Поиск ответа, подсказка сотруднику, маршрутизация обращения и сбор контекста из нескольких источников.
База знаний
Поиск и сбор ответа из внутренних материалов с указанием использованного контекста.
Продажи
Подготовка контекста, резюме разговора, следующего действия и черновиков материалов.
Аналитика
Разбор данных, поиск отклонений и подготовка объяснения, которое проверяет ответственный специалист.
Внутренние операции
Триаж, проверка полноты, передача задачи и контроль прохождения повторяющегося процесса.
AI внутри бизнес-процесса
AI получает контекст, выполняет ограниченную операцию и возвращает результат в рабочую систему.
Важны не только ответы модели. Нужно определить источник события, права, проверку человеком, исключения, сохранение результата и метрику качества.
01Исходная точка
Диагностика процесса
Операции, объём, время, стоимость, ошибки, владелец и ограничения текущей работы.
02Критерий решения
Сценарий и метрика
Какое действие получает AI и какое изменение должно подтвердить ценность пилота.
03Контекст
Реальные данные
Согласованная выборка, права использования и примеры исключений для честной проверки.
04Рабочий процесс
Интеграция
Получение события, доступ к нужным системам и сохранение результата обратно в процесс.
05Управление ошибкой
Контроль качества
Проверка человеком, пороги уверенности, эскалация и регулярная оценка ответов.
06Стабильная работа
Эксплуатация
Владелец процесса, наблюдение за качеством, стоимостью и изменениями данных после запуска.
Выбор сценария
Сначала ранжируем задачи. Потом инвестируем в пилот.
Сильный сценарий сочетает заметный объём ручной работы, доступные данные, управляемую цену ошибки и понятную точку измерения.
01Объём
Повторяемость
Операция выполняется достаточно часто и по узнаваемой логике.
02Данные
Контекст
Нужные документы, данные и знания доступны для согласованного использования.
03Риск
Цена ошибки
Можно определить, что проверяет человек и когда результат нужно эскалировать.
04Эффект
Измеримость
Есть исходный уровень времени, стоимости, возвратов или качества обработки.
05Связь с системой
Интеграция
Понятно, откуда приходит задача и куда должен вернуться проверенный результат.
От задачи до рабочего пилота
Пилот заранее отвечает на вопрос, стоит ли масштабировать решение.
До начала фиксируем исходный уровень, критерии успеха и решение, которое бизнес примет по результатам.
Диагностика
Разбираем операции, объём, стоимость, ошибки, данные и ограничения процесса.
Карта сценариевВыбор
Определяем эффект, исходную метрику, цену ошибки и критерии пилота.
Паспорт пилотаПрототип
Проверяем качество на реальных примерах до глубокой интеграции.
Фактическая оценкаРабочий пилот
Подключаем данные, системы, роли, проверку человеком и журнал действий.
Рабочий процессЭксплуатация
Наблюдаем качество, стоимость и исключения на согласованном объёме.
Данные пилотаРешение
Масштабировать, изменить сценарий или остановиться на основании фактов.
План развитияСостав результата
AI-сценарий, которым бизнес может управлять.
Заказчик получает возможность управлять сценарием после запуска: видеть качество, разбирать исключения и принимать решение о масштабировании.
Карта сценариев
Ранжированный список процессов по эффекту, данным, риску и сложности внедрения.
Метрика пилота
Исходный уровень, критерии качества и решение, которое будет принято по результату.
Проверенный прототип
Фактическая оценка на согласованной выборке реальных примеров.
Рабочий пилот
Работающий сценарий внутри согласованных систем и группы пользователей.
Контроль
Проверка человеком, обработка исключений, журнал действий и правила доступа.
План развития
Решение о масштабе, изменении сценария и дальнейшей экономике эксплуатации.
Реальный AI-продукт
Vi-Code — работающая AI-платформа для ежедневных задач.
Опыт FinTech, B2B и ЖКХ помогает встраивать AI в реальные процессы, данные и действующие корпоративные системы.
Стоимость внедрения
Бюджет строится вокруг одного процесса и критерия пилота.
Расходы на модели и инфраструктуру рассчитываются по объёму операций, требованиям к данным и выбранному способу размещения и включаются в общую экономику сценария.
Рекомендуемый первый этапот 350 000 ₽Обсудить формат
Диагностика процессов
150 000–350 000 ₽Карта операций, выбор сценария, метрика и план проверки.
Прототип сценария
350 000–700 000 ₽Проверка качества на реальной выборке до полноценной интеграции.
Рабочий пилот
700 000–1 500 000 ₽Один процесс, данные, интеграция, контроль человеком и измерение.
Корпоративный AI-агент
1 500 000–4 000 000 ₽Рабочая система с несколькими источниками, ролями и правилами эксплуатации.
Комплекс агентов
от 4 000 000 ₽Несколько связанных процессов и систем под единым управлением качества.
Как формируется бюджет
Итоговая стоимость зависит от сложности процесса, объёма и качества данных, числа интеграций, требований к безопасности, участия человека, нагрузки и правил эксплуатации.
Вопросы об AI-внедрении
Что нужно для рабочего AI-сценария.
01С чего начать, если подходящего сценария пока нет?+
С диагностики процессов. Мы сравним операции по объёму, повторяемости, цене ошибки и доступности данных, а затем выберем несколько сценариев для проверки.
02Как понять пользу до полноценной разработки?+
До пилота фиксируется исходная метрика, а прототип проверяется на реальных примерах. Это позволяет увидеть качество и потенциальный эффект до глубокой интеграции.
03Что происходит, когда AI ошибается?+
Для важных решений предусматриваются проверка человеком, порог уверенности и передача исключений. Ошибки записываются и используются для последующей оценки качества.
04Можно подключить решение к CRM и внутренним системам?+
Да, если доступны необходимые интерфейсы и права. Интеграция проектируется как часть процесса: от получения события до проверки и сохранения результата.
05Заменит ли AI сотрудников?+
Цель — убрать повторяющиеся операции и дать сотрудникам более сильный инструмент. Ответственность, контроль и неоднозначные решения остаются у людей.
Первый AI-сценарий
Какой процесс хочется улучшить?
Опишите повторяющуюся операцию, объём, данные и место, где требуется решение человека. Я помогу понять, есть ли здесь измеримый AI-сценарий.