Разрабатываем решения на основе искусственного интеллекта под задачи компании и встраиваем их в рабочие процессы. ИИ берёт на себя рутинную работу с текстом и данными: отвечает клиентам и сотрудникам, ищет информацию в документах, разбирает заявки, подсказывает менеджеру. Направления — ассистент по базе знаний, чат-боты и ИИ-агенты, автоматизация поддержки, документооборота и продаж.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы — это разработка решений на основе искусственного интеллекта под задачи компании и встраивание их в повседневную работу. ИИ берёт на себя рутинную часть работы с текстом и данными: отвечает на типовые вопросы клиентов и сотрудников, ищет информацию в документах, разбирает и классифицирует заявки, готовит черновики и подсказывает менеджеру. Люди при этом занимаются сложными задачами, а не повторяют одно и то же по десятому разу.
Мы разрабатываем решение под процессы, документы и системы конкретной компании, а не подключаем готовый шаблон. Под задачу подбираем формат: ИИ-ассистент для сотрудников по базе знаний, чат-бот, ИИ-агент для бизнеса, интеллектуальный поиск — или их связку. Начинаем с анализа процессов и выбираем сценарий с наибольшей отдачей.
ИИ окупается там, где много повторяющихся обращений и работы с текстом, а ответ нужен быстро и точно. Чаще всего компании начинают с одного из четырёх сценариев — их и разрабатываем под конкретную задачу:
Чат-бот и ассистент оператора отвечают клиентам по условиям, тарифам и статусу заказа за секунды. Часть обращений закрывается без участия человека, а сложные вопросы система передаёт сотруднику с историей переписки.
Сотрудник спрашивает у ассистента по базе знаний вместо того, чтобы отвлекать коллег: как оформить документ, какой порядок действий по регламенту. Ответ приходит со ссылкой на источник документа.
ИИ разбирает входящие письма, заявки и документы: извлекает нужные поля, классифицирует по темам и направляет в нужный отдел. Рутинная разборка потока уходит от людей к системе.
Ассистент подсказывает менеджеру подходящий товар, скрипт или условие по контрагенту, а покупателю — товары с учётом каталога и истории покупок. Меньше времени на поиск, выше конверсия обращения в заказ.
Какой процесс автоматизировать первым и где ИИ действует самостоятельно, а где — подсказывает человеку, определяем на анализе задачи. Одной компании достаточно чат-бота поддержки на сайте, другой нужна связка: ассистент по базе знаний внутри и бот продаж на входящих заявках.
ИИ окупается там, где много документов и повторяющихся операций, а результат нужен быстро и точно. Мы разрабатываем решение под задачи разных команд и отделов:
| Клиентская поддержка | Ответы клиентам по условиям, тарифам и статусу заказа; часть обращений закрывается без участия оператора. |
| HR и обучение | Ответы по регламентам и кадровым процессам; новые сотрудники быстрее выходят на рабочий темп. |
| Отделы продаж и B2B | Прайсы, условия контрагентов и спецификации в одном месте, с подсказкой по сделке. |
| Документооборот и бэк-офис | Разбор входящих писем и заявок: извлечение полей, классификация и маршрутизация в нужный отдел. |
| Сервис и техподдержка | База решений по оборудованию и типовым сбоям с проверенным порядком действий. |
| Юридические и финансовые отделы | Поиск по договорам, регламентам и внутренним политикам со ссылкой на пункт документа. |
Отрасль на старте не ограничивает проект: логику работы, данные и интеграции разрабатываем под процессы конкретной компании. Подходящий сценарий и объём определяем на этапе анализа задачи.
Повторяющиеся ответы, поиск информации и разбор потока заявок берёт на себя ИИ. Сотрудники занимаются сложными задачами, а не повторяют одно и то же по десятому разу.
Решение отвечает по документам, каталогу и регламентам компании, а не из общей эрудиции модели. По спорным вопросам показывает источник, чтобы ответу можно было доверять.
Логику работы, сценарии и интеграции разрабатываем под конкретную компанию, а не подключаем готовый шаблон. ИИ встроен в тот процесс, где он нужен.
Когда вопрос выходит за рамки данных или требует решения человека, система передаёт его сотруднику с контекстом — вместо того чтобы придумать факт.
Внедрение ИИ — это не одно решение, а набор направлений под разные процессы. Под вашу задачу выбираем одно из них или связку нескольких:
Ассистент для сотрудников отвечает на рабочие вопросы по документам компании — регламентам, инструкциям, договорам — по смыслу запроса и со ссылкой на источник.
Диалоговые помощники для клиентов: для интернет-магазинов (ответы по каталогу и заказам) и для бизнеса (поддержка и приём заявок) на сайте, в приложении и в мессенджерах.
Агенты действуют самостоятельнее бота: разбирают заявки, работают во внутренних системах и доводят цепочку до результата под присмотром человека.
Интеллектуальный поиск по каталогу и документам обычными словами, разбор и классификация входящих обращений, подготовка описаний и черновиков по данным компании.
Какое направление взять первым, решаем на анализе задачи: часто начинают с одного процесса с понятной отдачей, а затем подключают смежные.
Чтобы ИИ отвечал по реальным материалам компании, а не из общей эрудиции модели, применяется технология RAG (Retrieval-Augmented Generation, «поиск плюс генерация»). Простыми словами: система сначала находит в ваших данных фрагменты, относящиеся к запросу, и только потом большая языковая модель формулирует по ним ответ. Работа складывается из четырёх элементов.
| Элемент решения | Что делает |
|---|---|
| Данные компании | То, по чему работает ИИ: документы и регламенты, каталог и прайсы, данные из CRM и учётной системы, переписка поддержки с разобранными вопросами. Форматы разные — файлы, таблицы, страницы портала. На этом этапе определяем состав данных и как часто их обновлять. |
| Поиск по смыслу | Данные разбиваются на фрагменты и переводятся в числовые представления смысла (векторы). Благодаря этому поиск идёт по смыслу запроса, а не по точному совпадению слов: система найдёт нужное, даже если человек спросил другими словами, чем написано в источнике. |
| Языковая модель и ответ | Большая языковая модель (LLM) собирает найденные фрагменты в связный ответ обычными словами и при необходимости указывает источник. Если в данных ответа нет — так и сообщает, а не придумывает. Запросы к модели настраивают наши разработчики под вашу задачу. |
| Права доступа и передача человеку | Ответы выдаются в рамках прав пользователя: он видит только то, к чему у него есть доступ. Спорные и выходящие за рамки задачи вопросы система передаёт сотруднику. Границы и требования к безопасности подстраиваем под ваши процессы. |
Продукты на основе языковых моделей у нас уже есть в собственной разработке — ИИ-ассистент и интеллектуальный поиск. Наработки из них мы переносим в проекты клиентов.
Внедрение ведём по шагам, чтобы на каждом этапе был конкретный результат, который можно проверить, и чтобы первый бюджет оставался сдержанным.
Смотрим, где скапливается рутина и повторяющиеся операции, где данные уже есть в цифровом виде и где результат легче всего измерить. Итог этапа — один-два сценария с наибольшей отдачей и согласованный объём работ.
Прописываем выбранные сценарии, состав данных, права доступа и требования к безопасности и размещению. Утверждённое техническое задание ложится в основу разработки и сметы.
Разрабатываем решение на языковых моделях, подключаем данные и поиск по смыслу, связываем его с внутренними системами — CRM, учётной системой, базой знаний. К концу этапа ИИ работает на реальных данных компании.
Прогоняем работу на живых запросах, дополняем данные и уточняем формулировки. Отдельно проверяем, что система отвечает строго по данным компании и корректно передаёт вопрос человеку, когда ответа нет.
Включаем решение в выбранном процессе, настраиваем обновление данных и отслеживаем, где отдача выше — и расширяем ИИ на смежные процессы.
С какого процесса стартовать? Опишите задачу — вместе выберем сценарий с наибольшей отдачей для первой версии и подходящую модель работы. Обсудить проект или оценить бюджет на калькуляторе.
Источником для ИИ становятся данные и системы, где уже лежат знания компании. Подключаем их через готовые методы интеграции (API) или загрузкой файлов и настраиваем обновление, чтобы ответы оставались актуальными:
Инструкции, договоры, политики, обучающие материалы — в том числе PDF и таблицы. Основной массив знаний компании.
Внутренние базы знаний, корпоративные порталы и справочные разделы — система читает их и держит ответы в актуальном виде.
Данные о товарах, условиях и клиентах — чтобы ответы по каталогу, ценам и статусам опирались на живые данные.
Разобранные обращения, частые вопросы и входящие заявки — готовый материал, по которому ИИ отвечает и классифицирует поток так же, как опытный сотрудник.
Разграничение по ролям и отделам: пользователь получает ответы только из тех данных, к которым у него есть доступ.
Когда у внутренних систем уже есть готовые методы интеграции, решение использует их при настройке. Когда таких методов нет — выносим этот случай в отдельную проработку на этапе анализа.
Уже понимаете, какой процесс автоматизировать первым? Зафиксируем сценарии и данные в техническом задании — это основа для точной сметы. Или сразу опишите задачу, оценим бюджет и сроки.
Разработку ведём на собственном стеке: Python для серверной части и поиска по документам, большие языковые модели для понимания вопросов и ответов, Flutter для встроенного помощника в приложении. Под требования к данным подбираем российскую или зарубежную модель, в том числе размещённую в закрытом контуре, когда документы нельзя передавать наружу. FITTIN — отечественный разработчик, платформа в реестре российского ПО (запись № 2487103) и аккредитованная IT-компания Минцифры.
Искусственный интеллект — наше отдельное направление. Помимо решений под заказ, мы развиваем собственные ИИ-продукты, опыт которых переносим в проекты клиентов:
Сатурн — строительные гипермаркеты
Приложение федеральной DIY-сети с большим каталогом и корректной работой во всех городах присутствия.
Работа в 20+ городах, каталог 30 000+ товаров.
Смотреть кейс →
Fitomarket — маркетплейс товаров для здоровья
Приложение с фирменной витриной, программой лояльности и интеграциями с учётной и платёжной системами.
Каталог более 4 700 товаров, рейтинг в сторах 4,6 при 305+ отзывах.
Смотреть кейс →
Европа маркет — гипермаркеты и доставка
Собственный мобильный канал заказа и доставки продуктов с интеграцией учётной системы.
Интеграция с 1С, собственный канал заказа и доставки.
Смотреть кейс →
Другие проекты — в портфолио. Продукты на основе языковых моделей мы развиваем сами: ИИ-ассистент и интеллектуальный поиск.
Итоговый бюджет складывается из числа сценариев, объёма и формата данных, глубины интеграций с внутренними системами и требований к безопасности. На выбор — две модели сотрудничества:
| Модель | Когда подходит | Как считается |
|---|---|---|
| Fixed Price | Готовое техническое задание, понятный объём сценариев и интеграций | Фиксированная сумма за фиксированный объём работ |
| Time & Materials | Итеративная разработка, развитие решения, доработки после запуска | Оплата по часам и ставкам ролей, смета и оценка перед стартом задачи |
Итоговую смету фиксируем после анализа задачи и подготовки технического задания. Проверить пользу можно на компактной первой версии по одному процессу и затем расширять ИИ на смежные задачи — так первый бюджет остаётся сдержанным, а решение о развитии принимается на живом результате.
Прикинуть порядок бюджета под ваш сценарий помогает калькулятор стоимости, а разобрать конкретный проект удобнее через форму обращения.
Это разработка решений на основе искусственного интеллекта под конкретные задачи компании и встраивание их в рабочие процессы. ИИ берёт на себя рутинную часть работы с текстом и данными: отвечает на типовые вопросы клиентов и сотрудников, ищет информацию в документах, разбирает и классифицирует заявки, готовит черновики и подсказывает менеджеру. Мы не подключаем готовый шаблон, а разрабатываем решение под процессы, документы и системы конкретной компании: ассистента по базе знаний, чат-бота, ИИ-агента, интеллектуальный поиск или их связку.
Чаще всего ИИ окупается там, где много повторяющихся обращений и работы с текстом: клиентская поддержка (ответы по условиям, тарифам и статусу заказа), внутренние вопросы сотрудников по регламентам и документам, обработка и классификация входящих заявок, поиск информации по большому массиву документов, подготовка описаний и черновиков, подсказки менеджеру в продажах. Какой процесс автоматизировать первым, определяем на анализе задачи — берём сценарий с наибольшей отдачей и понятным результатом.
С анализа процессов: смотрим, где скапливается рутина и повторяющиеся вопросы, где данные уже есть в цифровом виде и где результат легче всего измерить. По итогам выбираем один-два сценария с наибольшей отдачей, описываем их в техническом задании и запускаем компактное первое решение. На нём проверяем пользу на реальных данных и затем расширяем ИИ на смежные процессы. Такой подход держит первый бюджет сдержанным, а решение о развитии принимается на живом результате.
Это близкие решения под разные задачи. Чат-бот ведёт диалог с клиентом или сотрудником по заданным сценариям — отвечает на вопросы, принимает заявки, подбирает товары. ИИ-ассистент по базе знаний отвечает по внутренним документам компании: находит нужный фрагмент в регламентах, инструкциях и договорах по смыслу вопроса и показывает источник. Часто их объединяют: чат-бот общается с человеком, а под ним работает база знаний, из которой он берёт точные ответы. Оба решения входят в направление внедрения ИИ и разрабатываются под задачи конкретной компании.
Итоговый бюджет складывается из числа сценариев, объёма и формата данных и глубины интеграций с внутренними системами. Есть две модели: Fixed Price — фиксированная сумма за фиксированный объём, когда техническое задание готово; Time & Materials — оплата по часам и ставкам ролей, когда решение развивается итеративно и дорабатывается. Смету называем после анализа задачи. Прикинуть порядок бюджета удобно на калькуляторе стоимости, а разобрать проект — через форму.
Да. Под требования к обработке данных подбираем языковую модель, в том числе российскую или размещённую в закрытом контуре компании, когда документы и переписку нельзя передавать во внешние сервисы. Доступ к ответам можно ограничить по ролям: сотрудник видит только те материалы, к которым у него есть права. Требования к безопасности и размещению фиксируем на этапе проектирования — это одна из первых тем при работе с крупными командами.
Срок определяют число сценариев, разнородность данных и сложность интеграций и требований к безопасности. Решение по одному процессу — например, ассистент поддержки на одном массиве документов — запускается раньше, чем система, которая объединяет несколько процессов и внешних систем. Точный срок закрепляем в смете после анализа задачи и технического задания. Проверить пользу можно на компактной первой версии по одному процессу и затем расширять ИИ на смежные задачи.
