Решение

Корпоративный ИИ-ассистент

Разрабатываем ИИ-ассистентов для вашего корпоративного сайта или внутренних процессов — отвечающих на вопросы клиентов, ищущих по документам или берущих на себя повторяющуюся задачу. Работаем с Claude, OpenAI и Gemini, выбирая модель не по привычке, а по сценарию использования. В продукте ContentFlow AI мы построили систему, ускоряющую создание контента с помощью ИИ, и протестировали этот опыт на себе.

Частые проблемы проектов корпоративных ИИ-ассистентов

Ассистент запускается в стандартной конфигурации общей модели; поскольку область не определена под процессы и контент компании, ответы получаются неточными.

Ассистент, запущенный без guardrail, пытается отвечать и на посторонние вопросы, и может формулировать высказывания, накладывающие обязательства на компанию.

Без изначального моделирования затрат и использования счёт при росте нагрузки становится непредсказуемым, и проект теряет устойчивость.

Как мы работаем

Ценность корпоративного ИИ-ассистента проявляется не в том, что он отвечает на любой запрос, а в том, что даёт верный ответ из верного источника на верный запрос. Поэтому мы начинаем не с модели, а со сценария использования: будет ли ассистент отвечать на вопросы клиентов, искать в документах внутренней команды или заполнять повторяющуюся форму — каждый сценарий требует своей архитектуры, своего доступа к данным и своего набора guardrail. Ассистент, построенный без этой ясности, либо оказывается слишком узким и бесполезным, либо остаётся с неопределённой областью и теряет надёжность; оба варианта несут репутационный риск для компании, который трудно исправить.

Как мы выстраиваем многоязычную структуру и корпоративное доверие, вы видели в таких проектах, как BT Elevator и Arslan Group; а опыт в интеграции ИИ мы протестировали на собственном продукте ContentFlow AI — этот прототип, ускоряющий шаги от идеи контента до черновика и публикации с помощью ИИ, показывает нашу компетенцию в выборе модели, проектировании процесса и превращении его в продукт. В проектах корпоративных ассистентов мы объединяем эти два опыта: строим ИИ-слой поверх существующей контентной и процессной инфраструктуры компании, добавляя слой безопасности и guardrail; выбор между Claude, OpenAI и Gemini делаем не по привычке, а по сценарию использования, не привязываясь к одному поставщику.

В итоге цель в том, чтобы ассистент оставался измеримым и предсказуемым. Отслеживается, на какие вопросы даются ответы, на каких вопросах ассистент отключается и как ведут себя затраты; фиксируется, из каких данных сформирован каждый ответ. Вопрос внутренней конфиденциальности данных и того, какие данные отправляются какой модели, — это проектное решение, проясняемое в начале интеграции, а не мера, добавленная позже; оно часть архитектуры и пересматривается на протяжении всего процесса. Так компания управляет ассистентом не как экспериментом, а как системой с определённой ответственностью и при необходимости может задним числом объяснить, что и почему было сказано; это заранее делает видимым юридический и репутационный риск.

Что входит в решение

Уточнение сценария использования — с самого начала определяется, на какие вопросы отвечает ассистент, к каким данным имеет доступ и чего не делает.
RAG и ответы на основе документов — ассистент формирует ответ из документов и контента вашей компании, не смешивая его с общей информацией из интернета.
Guardrail и ограничение области — ассистент не выходит за пределы заданной темы; настраиваются фильтры, снижающие риск ошибочного или вводящего в заблуждение ответа.
Контроль затрат — выбор модели и управление запросами проектируются так, чтобы стоимость оставалась предсказуемой при росте использования.
Прослеживаемость — фиксируется, из каких данных сформирован каждый ответ и какова его стоимость; ассистент не работает как чёрный ящик.