Внедрение ИИ

Внедрение ИИ и автоматизация
бизнес-процессов

Стоимость: от 100 000 ₽

Используем искусственный интеллект для решения конкретных задач бизнеса: автоматизируем рутинные процессы, работаем с документами и большими объёмами данных, улучшаем поиск, анализируем изображения и создаём новые возможности цифровых продуктов.

ИИ в реальных задачах PUGOFKA

30 минут

вместо 4–5 часов занимает обработка одного запроса на коммерческое предложение

73%

позиций входящего запроса система подбирает автоматически

350 000+

фотографий уже обработано с помощью FaceSort

Где искусственный интеллект может быть полезен бизнесу

Нейросети умеют работать с огромными объёмами информации и брать на себя задачи, которые требуют от сотрудников много времени и повторяющихся действий. Главное — найти для технологии правильное место в бизнес-процессе.

Много повторяющейся работы

Сотрудники регулярно выполняют однотипные операции. Часть процесса можно автоматизировать, а человеку оставить контроль результата и задачи, которые действительно требуют его участия.

Большие объёмы информации

Нужно быстро обрабатывать документы, каталоги, тексты, изображения или другие данные, с которыми сложно и долго работать вручную.

Недостаточно обычного поиска

Для получения точного результата нужно учитывать не только совпадение слов, но и смысл, характеристики, контекст или степень соответствия.

Нужно создавать много контента

Нейросети помогают масштабировать создание описаний, изображений и других материалов по заданным правилам.

Продукту нужна новая интеллектуальная функция

Распознавание изображений, классификация, рекомендации, интеллектуальный поиск и другие технологии могут стать частью существующего или нового цифрового продукта.

Что можно сделать с помощью ИИ

Работа с документами

Распознаём и обрабатываем PDF, Excel, Word, изображения и другие файлы. Система извлекает нужную информацию, структурирует её и передаёт дальше по бизнес-процессу.

Интеллектуальный поиск и подбор

Ищем не только по совпадению слов, но и по смыслу, характеристикам и контексту. Такой подход применим к поиску товаров, аналогов, документов и другой информации.

Компьютерное зрение

Используем технологии распознавания лиц и объектов, классификации и автоматической обработки больших массивов изображений.

Генерация контента

Автоматизируем создание текстов и изображений по заданным правилам и при необходимости встраиваем генерацию непосредственно в рабочую систему.

Анализ и классификация данных

Автоматически распределяем информацию по категориям, находим связи, оцениваем соответствие и готовим данные для дальнейшей работы сотрудников.

ИИ-функции внутри цифровых продуктов

Интегрируем интеллектуальные возможности в сайты, интернет-магазины, сервисы, корпоративные системы и другие цифровые продукты.

Сначала задача — потом технология

Искусственный интеллект — мощный инструмент, но сам по себе не делает процесс эффективнее. Поэтому начинаем с анализа текущей работы компании: где теряется время, возникают ошибки и повторяющиеся действия, какие данные уже есть и какого результата нужно добиться.

После этого выбираем подход: ИИ, классическую автоматизацию, интеграцию существующих систем или комбинацию нескольких решений.

От задачи до работающего решения

/01

Анализируем процесс

Изучаем задачу, текущий бизнес-процесс, доступные данные и результат, который компания хочет получить. Определяем точки, где автоматизация даст наибольший эффект.

/02

Проверяем на реальных данных

Берём примеры документов, изображений, товаров или других данных клиента и проверяем, насколько выбранный подход справляется с реальной задачей.

/03

Проектируем решение

Подбираем технологии и определяем, как автоматизация будет встроена в существующий процесс, какие операции сможет выполнять система и где потребуется участие сотрудника.

/04

Разрабатываем

Создаём рабочий инструмент с необходимым интерфейсом, бизнес-логикой и механизмами контроля результата.

/05

Интегрируем

Связываем решение с сайтом, CRM, каталогом, корпоративной системой, хранилищем или другими сервисами компании.

/06

Запускаем и развиваем

Анализируем работу системы на реальных задачах и при необходимости корректируем алгоритмы и процессы по мере накопления данных.

Как оцениваем эффективность решения

Проверяем качество на реальных данных

До полноценного внедрения оцениваем, насколько выбранная технология справляется именно с данными и сценариями конкретного бизнеса.

Сохраняем контроль за человеком

Для задач, где цена ошибки высока или результат может быть неоднозначным, предусматриваем ручную проверку. Система берёт на себя основную работу, а спорные случаи передаёт сотруднику.

Используем подходящие готовые технологии

Если существующая модель хорошо решает задачу, адаптируем и интегрируем её. Это позволяет сократить сроки и стоимость разработки.

Выбираем самое эффективное решение

ИИ — один из доступных нам инструментов наряду с классической автоматизацией, интеграциями и заказной разработкой. Выбираем подход исходя из задачи, а не из популярности технологии.

Реальные ИИ-проекты PUGOFKA

350 000+ обработанных фотографий

FaceSort

Разработали собственный сервис распознавания лиц, который автоматически находит человека на индивидуальных и групповых фотографиях и помогает разбирать большие фотоархивы.

Смотреть кейс ИИ для каталога из 7+ млн товаров

АврораСпецсталь

Использовали нейросети для массового создания уникальных описаний и изображений товаров. Возможность генерации встроили непосредственно в административную систему проекта, чтобы клиент мог использовать её при дальнейшем расширении ассортимента.

Смотреть кейс

30 минут вместо 4–5 часов

Автоматизация коммерческих предложений

Для Гудвин Групп разработали систему, которая обрабатывает входящие запросы в разных форматах, анализирует позиции и автоматически подбирает подходящие товары из каталога. Менеджер получает предварительно подготовленный результат и при необходимости корректирует его перед дальнейшей работой.

Кейс готовится к публикации

Вопросы и ответы

С чего начинается внедрение ИИ?

С анализа бизнес-задачи. Изучаем текущий процесс, определяем, куда уходит время, где возникают сложности и какого результата хочет добиться компания. После этого оцениваем, нужен ли для решения искусственный интеллект или эффективнее использовать другие инструменты автоматизации.

Обязательно ли делать пилот?

Нет. Для нестандартных задач пилот позволяет проверить гипотезу на реальных данных до полноценной разработки. Если применимость технологии понятна заранее, этот этап можно пропустить.

Нужно ли готовить данные?

Для проверки решения потребуются реальные примеры того, с чем предстоит работать системе: документы, изображения, каталог, тексты или другие данные. Необходимый объём и формат определим после знакомства с задачей.

Можно ли встроить ИИ в существующий сайт или систему?

Да. ИИ-решение может быть как самостоятельным продуктом, так и частью существующего сайта, интернет-магазина, CRM, корпоративной системы или внутреннего сервиса.

Вы разрабатываете собственные нейросети?

В большинстве задач эффективнее использовать существующие модели и адаптировать их под конкретный сценарий. Разрабатывать собственную модель имеет смысл только тогда, когда готовые технологии не позволяют получить необходимое качество.

Что происходит, если система ошибается?

Это учитывается ещё при проектировании. В зависимости от задачи определяем допустимый уровень уверенности системы и сценарии ручной проверки. Неоднозначные результаты могут автоматически передаваться сотруднику для принятия окончательного решения.

Сколько стоит внедрение ИИ?

Стоимость — от 100 000 ₽. Итоговая оценка зависит от задачи, объёма и структуры данных, требуемого качества результата, сложности разработки и количества интеграций.

Есть задача,
которую можно автоматизировать?

Расскажите, какой процесс хотите ускорить, упростить или улучшить. Изучим задачу и определим, какой подход даст лучший результат: искусственный интеллект, классическая автоматизация или комбинация нескольких технологий.