Прикладные AI-инструменты
Одна задача — один инструмент с понятным входом и результатом: документ по шаблону компании, проверка на риски, ответ по базе знаний.
As we maythink
Внедрение ИИ в организации
ИИ, который окупается в конкретной задаче.
Находим процессы, где ИИ даёт измеримый результат, собираем под них инструменты и мультиагентные системы в вашем контуре и доводим до ежедневной работы — с замером до и после.
- Задача
- Замер
- Пилот
- Внедрение
- Эффект
Доступ к модели — ещё не внедрение.
Компания подключает чат и покупает подписки. Через три месяца им пользуются несколько энтузиастов, а сколько это принесло, посчитать никто не может.
- Чат есть, сценариев нет: каждый сам придумывает, зачем ему ИИ.
- Удачные решения остаются личными находками и не становятся инструментом команды.
- Пилоты не доходят до работы: нет контура, доступа к данным и владельца.
- Эффект не измерен — бюджет на следующий шаг нечем защитить.
Мы начинаем не с модели, а с задачи, у которой есть цена.
Шесть шагов от задачи до подтверждённого эффекта.
Каждое решение проходит один и тот же путь. Метрика и порог успеха фиксируются до сборки — поэтому результат пилота читается цифрой, а не впечатлением.
- 01
Находим задачи
Разбираем процессы и ищем повторяемую работу, на которую уходят часы специалистов.
- 02
Замеряем базу
Сколько времени, денег и ошибок задача стоит сегодня.
- 03
Собираем решение
Инструмент, агент или мультиагентная система на ваших данных и системах.
- 04
Пилотируем
На реальной команде, с метрикой и порогом успеха, заданными заранее.
- 05
Внедряем
В контуре компании: доступы, безопасность, обучение людей, поддержка.
- 06
Подтверждаем эффект
Сравниваем с базой и решаем: масштабировать, доработать или остановить.
↻ Эффект подтверждён — берём следующую задачу
Обычно
- Подписка на чат
- Курс по промтингу
- Пилот ради пилота
- Эффект «по ощущениям»
С think
- Каталог рабочих сценариев
- Инструмент под задачу
- Пилот с порогом успеха
- Эффект в часах и рублях
Собираем то, что нужно задаче, — не больше.
Мультиагентные системы
Сложный процесс делится между агентами: один собирает данные из рабочих систем и баз знаний, другой проверяет, третий готовит результат для человека.
AI-контур компании
Единая точка входа: модели, ключи доступа для сервисов, каталог инструментов, правила и журнал использования — внутри вашего периметра.
Витрина и путь автора
Сотрудники видят, что уже работает, голосуют за идеи и сами собирают инструменты. Внедрение растёт изнутри, а не спускается сверху.
Витрина AI-инструментов для сотрудников.
Не чат, а каталог: сотрудник видит, чем ИИ уже помогает в его работе, кто стоит за каждым инструментом и что появится дальше. Самые сложные сценарии собраны как мультиагентные системы, а идеи новых приходят от самих сотрудников.
Мультиагентная система
Мультиагентная подготовка документов
Один агент собирает требования из трекера, вики и репозиториев, второй раскладывает их по шаблону компании, третий проверяет полноту и противоречия. Человек получает черновик и утверждает.
Проверка на риски
Разбирает договор, проект или кодовую базу и показывает, где слабые места и что исправить в первую очередь.
В разработке
Рабочая память команды
Собирает задачи, решения и договорённости из встреч, переписки и файлов — и превращает их в понятные следующие шаги.
Доступ к моделям для своих сервисов
Команды подключают ИИ к своим системам тем же входом, что и в чате, — внутри контура и с журналом.
Путь идеи
- Идея сотрудника
- Голоса коллег
- Автор берёт в работу
- Бета
- В работе
- 4
- инструмента уже в работе у сотрудников
- 2
- в разработке — по запросам команд
- 8
- идей от сотрудников в очереди
Эффект — это разница с базой, а не отчёт о внедрении.
До сборки мы фиксируем базовую линию и порог успеха. После пилота сравниваем с ней те же метрики на той же задаче.
- База
- Время, стоимость и качество задачи сегодня — замер, а не оценка.
- Метрика
- Одна главная цифра, которую понимает владелец процесса.
- Порог
- Значение, ниже которого решение не масштабируем.
- Период
- Срок пилота, после которого принимается решение.
- Было на одну задачу
- 4 ч
- Стало на одну задачу
- 1 ч
- Задач в месяц
- 30
- Стоимость часа специалиста
- 2 000 ₽
- Эффект в месяц
- 90 ч · 180 000 ₽
Порог успеха задан до пилота: −40% времени на задачу. Если пилот его не проходит — решение не масштабируем.
ИИ работает внутри вашего периметра.
- Модели
- Свои модели в контуре или закрытые API — выбор под требования к данным.
- Вход
- Через корпоративный SSO, с ролями и правами доступа.
- Журнал
- Кто, каким инструментом и с какими данными работал.
- Правила
- Какие данные можно отдавать модели, решает ваша ИБ — мы встраиваем эти правила в инструменты.
Начать
Не внедряйте ИИ «вообще».
Начните с конкретной задачи.
- Приносите процесс, который отнимает больше всего часов.
- За 2–3 недели покажем замер базы и работающий прототип.
- Решение о масштабе — по цифрам пилота.
Или напишите: info@aswemay.ru
Think first. Then automate.