Тексты и документы
Файлы, письма, инструкции
AI для бизнеса
AI-пилот для бизнес-процесса
Проверяем AI-гипотезу на реальных данных до полноценной разработки и интеграции.
от70 000 ₽
15+лет опыта
50+проектов на
1С-Битрикс
1С-Битрикс
15+проектов на
поддержке
поддержке
50%повторных
клиентов
клиентов
5 летсредняя продолжительность
сотрудничества
сотрудничества
Об услуге
AI-пилот нужен до начала полноценной production-разработки и интеграции. Мы берём один конкретный процесс и на реальных данных проверяем, способен ли AI давать достаточно полезный и стабильный результат.
Задача этапа — снизить неопределённость до того, как вы инвестируете в полноценную систему. Пилот помогает понять, что работает, где возникают ошибки и имеет ли смысл переходить к внедрению.
Какие данные используем
Данные CRM
Карточки, сделки, история
Обращения клиентов
Заявки, чаты, сообщения
Справочные данные / база знаний
Регламенты, правила, FAQ
Что делаем в рамках AI-пилота
- 1
Выбор одного процесса и измеримого результата.
- 2
Подготовка небольшой выборки реальных данных.
- 3
Выбор модели / API.
- 4
Прототип промптов и логики обработки.
- 5
Небольшой сервис / скрипт для запуска сценария.
- 6
Тестирование на контрольной выборке.
- 7
Разбор ошибок и корректировка.
- 8
Вывод: внедрять, дорабатывать или отказаться.
Где остаётся человек
AI не обязан принимать финальное решение самостоятельно. Нужен ли контроль человека — зависит от процесса.
AI предлагает
Модель формирует ответ, классификацию или решение.
Автоматическая проверка
Система применяет правила, ограничения и валидацию.
Человек подтверждает / корректирует
Подключается там, где ответственность остаётся за человеком.
Действие
Проверенный результат используется в бизнес-процессе.
Как проверяем качество
Показываем результат. Пилот оцениваем по практическим критериям.
Корректность
Насколько ответ соответствует фактам и задаче.
Полнота
Не теряет ли модель важные элементы результата.
Стабильность
Повторяется ли качество на похожих примерах.
Доля ошибок
Фиксируем типовые ошибочные сценарии.
Скорость
Проверяем приемлемое время выполнения.
Стоимость одного выполнения
Оцениваем реальную стоимость использования модели/API.
Что учитываем
Конфиденциальность данных
Защищаем чувствительные данные и учитываем требования к их обработке.
Ограничения модели
Учитываем контекстное окно, лимиты и особенности выбранной модели.
Ошибки и галлюцинации
Закладываем проверки и валидацию для снижения риска недостоверных ответов.
Стоимость внешнего API
Оцениваем стоимость вызовов и возможности оптимизации расходов.
Лимиты и скорость
Учитываем rate limits, очереди и требования к отклику.
Логирование результатов
Фиксируем запросы, ответы и метрики для анализа качества.
Fallback-сценарий
Продумываем запасной путь при недоступности модели или внешнего сервиса.
Возможность смены модели
Не связываем сценарий с одним провайдером без необходимости.
Есть процесс, который хотите проверить через AI?Разберём задачу и скажем, имеет ли смысл начинать с пилота.
Что получите
Проверенный AI-сценарий и решение о дальнейшем внедрении
Рабочий прототип и проверенные данные о полезности решения, а не production-ready система.
- Рабочий прототип
- Результаты тестирования
- Выявленные ошибки и ограничения
- Понимание качества результата
- Вывод: внедрять / дорабатывать / отказаться
Как проходит работа
Прозрачный процесс от постановки задачи до решения о дальнейшем внедрении.
1
Задача и критерий результата
Формулируем цель, ограничения и критерии успеха. Определяем, что именно считаем результатом и как будем его измерять.
2
Данные
Собираем и анализируем данные, оцениваем их качество и достаточность. Готовим выборки для обучения и оценки модели.
3
Модель и прототип
Выбираем подход и собираем первую рабочую версию сценария, чтобы проверить его работоспособность.
4
Тестирование
Проверяем модель на тестовых данных, оцениваем метрики, проводим эксперименты и сравниваем подходы.
5
Разбор результатов и ошибок
Анализируем ошибки и узкие места. Понимаем, что улучшить в данных, признаках или алгоритмах.
6
Решение
Фиксируем выводы: внедрять, дорабатывать или отказаться. Если продолжаем — определяем следующий production-этап.
Не каждую задачу стоит решать через AI
Цель пилота — не доказать любой ценой, что AI лучше. Если тестирование показывает, что качество нестабильно, стоимость экономически слишком высока или обычная автоматизация решает задачу лучше, это тоже полезный результат.
В таких случаях мы честно фиксируем и документируем выводы и предлагаем либо изменить подход, либо не внедрять решение. Пилот помогает защитить от ошибок до того, как они станут дорогостоящими.
Стоимость и границы
В базовый пилот входит
- Один конкретный бизнес-процесс
- Ограниченная выборка реальных данных
- Рабочий прототип
- Контрольное тестирование
- Вывод по целесообразности внедрения
Не входит / требует отдельной оценки
- Production-интеграция
- Высокая нагрузка
- Интерфейс для большого числа пользователей
- Сложные права
- Полноценный production monitoring
Стоимость часа
- 3 500 ₽/ч — дополнительные работы вне согласованного объёма
- Количество часов согласовываем до старта работ
Пилот — это проверка перед production, а не production-система
Пилот нужен для того, чтобы проверить гипотезу в ограниченных условиях и получить данные для решения. Если результат подтверждён, следующим отдельным этапом проектируется поддерживаемая production-система.
На production-этапе отдельно определяются архитектура, источники данных, backend/API, безопасность, обработка ошибок, логирование, контроль качества и встраивание в бизнес-процесс.
Ответы на частые вопросы
О сроках, стоимости, составе работ и дальнейших шагах.
Какие данные нужны для пилота?
Нужна небольшая, но репрезентативная выборка реальных данных по выбранному процессу. Точный состав определяем после разбора задачи.
Нужно ли заранее выбирать AI-модель?
Нет. В рамках пилота сначала фиксируем задачу и ограничения, после чего выбираем подходящую модель или API для проверки гипотезы.
Что если пилот покажет плохой результат?
Это нормальный исход пилота. Мы фиксируем причины, оцениваем возможность доработки и рекомендуем продолжать только тогда, когда для этого есть основания.
Можно ли использовать закрытые корпоративные данные?
Можно, если выбранный технический контур и правила обработки данных позволяют обеспечить требуемый уровень конфиденциальности. Это проверяется до запуска сценария.
Кто оплачивает использование внешних AI/API?
Расходы внешних провайдеров и платных API не входят автоматически в стоимость разработки и согласуются отдельно.
Что происходит после успешного пилота?
После подтверждения гипотезы отдельно проектируем production-интеграцию: архитектуру, источники данных, права, ошибки, мониторинг и встраивание в рабочий процесс.