Искусственный интеллект для процессов, где бизнес теряет время

Внедряем AI там, где он помогает команде быстрее работать с документами, заявками, знаниями и повторяющимися интеллектуальными операциями.

Обсудить задачу Смотреть подход Aivex

Почему эта задача появляется

AI не должен начинаться с вопроса «какую модель выбрать». Правильный вопрос: где команда каждый день ищет информацию, классифицирует обращения, отвечает на одинаковые вопросы, проверяет данные или готовит решения по шаблону. Если процесс не описан, AI станет экспериментом. Если процесс понятен, AI может стать рабочим инструментом.

Когда стоит обращаться

  • Сотрудники долго ищут ответы в документах, PDF, регламентах и базах знаний.
  • Поддержка повторяет одинаковые ответы.
  • Новые сотрудники долго входят в контекст.
  • Заявки нужно классифицировать или маршрутизировать вручную.
  • AI уже тестировали, но он не встроен в процесс.
  • Нужен контроль качества, источники ответов и передача сложных случаев человеку.

Что делает Aivex

Aivex проектирует AI как часть цифрового процесса. Мы определяем источник данных, сценарий использования, ограничения, контроль, роль человека и критерии качества. Такой подход помогает избежать «магии» и делает AI полезным в реальной работе.

  • AI-ассистенты для сотрудников и поддержки
  • RAG-системы и поиск по документам
  • AI-агенты для задач, проверок и действий через API
  • классификация обращений, текстов и документов
  • human-in-the-loop для спорных сценариев
  • логи, оценка качества и контроль источников
  • интеграции с CRM, базами знаний и внутренними системами

Как мы работаем

  1. Находим сценарий, где AI может дать реальную пользу.

  2. Проверяем данные: качество, доступы, структуру, ограничения.

  3. Проектируем MVP: что AI делает сам, где нужна проверка человека.

  4. Интегрируем AI в интерфейс, CRM, поддержку или backend-процесс.

  5. Измеряем качество и развиваем сценарий после запуска.

Что получает клиент

  • команда быстрее получает ответы и подсказки
  • поддержка снижает нагрузку на повторяющиеся вопросы
  • AI работает с данными компании, а не абстрактно «из головы»
  • у бизнеса есть контроль, источники и логи
  • AI-сценарий можно расширять без потери управляемости

Как это выглядит на практике

Поддержка искала ответы в инструкциях, PDF и внутренних регламентах. Aivex спроектировал RAG-ассистента: документы стали источниками, оператор видит подсказку и ссылку на основание, а спорные случаи передаются человеку. AI ускорил работу, но не забрал контроль у команды.

Частые вопросы

Можно ли начать с одного AI-сценария?

Да. Это лучший формат: один процесс, понятные данные, ограниченный MVP и критерии качества.

AI будет отвечать клиентам сам?

Не обязательно. Часто безопаснее начать с AI-подсказок для оператора, а не с полностью автоматического ответа.

Что нужно подготовить до внедрения?

Документы, базы знаний, FAQ, примеры обращений, ограничения, роли и правила передачи сложных случаев человеку.

Покажите задачу, которую нужно решить

Опишите текущую ситуацию: что есть сейчас, где команда теряет время, какие системы используются и какой результат нужен. Мы предложим следующий шаг: discovery, MVP, доработку или дорожную карту.

Обсудить задачу