Discovery и сценарии
Кто пользователь, какие вопросы, откуда данные, какие риски. KPI: время ответа, % эскалаций, satisfaction.
Enterprise AI
Enterprise AI-ассистент
Исполнитель: Павел Стасиньский
LLM, агенты и интеграции в вашем контуре — production-деплой с guardrails, мониторингом и передачей команде.
Enterprise AI-ассистент — это не виджет ChatGPT на сайте. Это production-система: LLM в вашем контуре или изолированном облаке, grounding на корпоративных документах, интеграции с CRM и мессенджерами, политики безопасности и мониторинг качества ответов.
Bober AI Systems внедряет AI для компаний с требованиями NDA, on-prem и 152-ФЗ. Кейс Kaspersky: RAG-бот по продуктовой документации для сотрудников 1С — ответы с цитатами источников, а не выдумки модели.
Типичный стек: GigaChat или open-source LLM в private cloud, векторное хранилище для RAG, API-слой, бот в Telegram или Open WebUI для сотрудников. Интеграции: Bitrix24, amoCRM, Service Desk, Confluence — по задаче.
Мы не начинаем с модели. Сначала — сценарии использования, объём базы знаний, требования compliance. Потом — архитектура и пилот на одной команде. Масштабирование — после измерения adoption и качества.
Срок production-проекта — 4–8 недель. Бюджет — от 500 000 ₽ в зависимости от контура (cloud/on-prem), числа интеграций и объёма RAG. Discovery можно провести отдельно — от 150 000 ₽.
AI только там, где ROI измерим: поддержка L1, онбординг, поиск по регламентам, подсказки менеджерам в CRM. Не «AI ради AI».
Почему пилоты не доезжают до production
- Сотрудники используют публичный ChatGPT с корпоративными данными — риск утечки
- Пилот на no-code не масштабируется и не интегрируется с CRM/ERP
- Ответы LLM без grounding «галлюцинируют» — юристы и compliance блокируют запуск
- Нет мониторинга качества, логов и политик доступа
Что внедряем
- Архитектура AI-контура: LLM, RAG, API, интеграции
- Корпоративный ассистент в Telegram, web или внутри CRM
- Guardrails, фильтрация ПДн, аудит запросов и ответов
- Production-деплой, документация, обучение и SLA-сопровождение
Этапы внедрения AI
Архитектура и RAG
Выбор LLM, индексация документов, chunking, reranking. Guardrails и фильтрация чувствительных данных.
Интеграции
Telegram, web, CRM-карточки, SSO. Webhook-и для эскалации на живого оператора.
Production
Деплой, нагрузочные тесты, мониторинг latency и качества, runbook для вашей IT.
Архитектура enterprise AI
- Private LLM API (GigaChat / self-hosted) — без утечки во внешние сервисы
- RAG: ingestion → embedding → vector DB → retrieval + citation
- Orchestration: LangGraph / agents для многошаговых сценариев
- Gateway: auth, rate limit, logging, PII redaction
- Channels: Telegram, Open WebUI, CRM widget, voice — по задаче
Эффект внедрения
−40%
обращений на L1-поддержку
4–8 нед.
до production-ассистента
24/7
доступ к базе знаний для сотрудников
Цена и условия
| Цена | от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 28 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | Архитектура, LLM, интеграции CRM/мессенджеры, production-деплой и передача команде. |
Связанные кейсы
RAG-бот по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора 1С
до −50% повторных вопросов по продуктам
На пилотной группе сотрудников дистрибьютора 1С, по внутренней оценке заказчика
Сотрудники быстрее получают ответы по продуктам Kaspersky, меньше повторяют одни и те же вопросы и реже уходят в долгий ручной поиск по базе знаний.
Yandex Telemost Agent — ИИ для встреч и продаж
Автоматические итоги встреч в CRM
Команда экономит время, быстрее обрабатывает итоги встреч, не забывает договорённости и повышает качество сопровождения клиентов и продаж.
Доверие
Отзывы на Яндексе
Публичные отзывы с Яндекс Услуг — тот же профиль исполнителя, что в фиде.
“Невероятный специалист. Откликнулся сразу, на протяжении всего процесса был на связи, работа выполнена качественно в минимальные сроки.”
“Павел — ас своего дела! Всё на высшем уровне, всегда на связи, оперативно отвечал на вопросы. Чувствовалось, что ему важен результат.”
“Объёмно проконсультировал по кластеризации данных. Вопросов не осталось.”
“Отличный исполнитель, всё в срок, чётко и правильно. Всегда на связи, рекомендую!”
FAQ по enterprise AI
- ChatGPT Enterprise или свой контур?
- Для РФ и NDA чаще — GigaChat, Yandex GPT или self-hosted. Публичные API — только без чувствительных данных.
- Как бороться с галлюцинациями?
- RAG с обязательными цитатами, порог confidence, эскалация на человека, eval-набор вопросов.
- On-prem возможен?
- Да. Selectel, Yandex Cloud isolated, bare metal. Open WebUI + vLLM/Ollama — типовой стек.
- Какие данные можно в RAG?
- Регламенты, инструкции, FAQ, продуктовые описания. ПДн и коммерческая тайна — с redaction и ACL.
- Кто поддерживает после запуска?
- Передаём runbook. SLA на мониторинг и дообучение индекса — опционально.
- Срок и бюджет?
- Production — от 500 000 ₽, 4–8 недель. Discovery — от 150 000 ₽, 7–10 дней.
- Интеграция с Bitrix24/amoCRM?
- Да. Ассистент в карточке сделки, подсказки по продуктам, автозаполнение полей — по сценарию.
Связанные услуги
Контакт
Или оставьте заявку
LLM, агенты и интеграции в вашем контуре — production-деплой с guardrails, мониторингом и передачей команде.