AI и интеллектуальная автоматизация процессов

AI как практичная надстройка над данными и процессами

Использование моделей ради моделей никому не нужно. Мы смотрим на AI как на слой, который снижает ручной труд, повышает качество данных и помогает бизнесу быстрее принимать решения.

Что вы получаете

Меньше ручного труда, больше качества и управляемости

AI-слой забирает на себя рутину, которую обычно делают руками: описания, теги, классификация, подсказки, поиск, автозаполнение полей, нормализация данных и контроль качества. Люди перестают «таскать» контент и начинают управлять правилами и результатом.

Параллельно появляется единый подход к знаниям и контенту внутри компании: вы лучше понимаете, что происходит с каталогом, документами, обращениями и внутренними процессами — и можете эволюционировать систему не через «добавить ещё людей», а через автоматизацию и качество данных.

Когда AI даёт реальный эффект

Узнаваемые задачи, где «руками уже не вывезти»

Контента много, качество плавает

Описания, характеристики, документы и страницы создаются «как получится». AI помогает выровнять стиль, полноту и структуру контента — по правилам, которые вы задаёте.

Каталог сложный, фильтры не работают

Пользователи не находят нужное, потому что данные не размечены или размечены плохо. AI помогает автоматически проставлять теги, классифицировать товары и контент, улучшать фильтры и поиск.

Требуются десятки интеграционных преобразований

В обменах постоянно нужно «привести поля», «нормализовать значения», «свести разные справочники». AI‑механики можно использовать как слой автонормализации и подсказок для операторов.

Много повторяющихся обращений и задач поддержки

Партнёры и клиенты задают одни и те же вопросы, а сотрудники тратят время на однотипные ответы. AI‑слой помогает классифицировать обращения и быстро выдавать рекомендации и шаблоны ответов.

Что мы делаем в рамках решения

AI, встроенный в ваш контур

Мы не предлагаем «AI отдельно». Мы встраиваем его в ваши процессы и платформы: PIM/MDM, e-commerce, порталы, сервисные системы, BI, интеграции. AI-слой должен жить рядом с данными и правилами, а не в изоляции.

Обычно мы делаем связку: постановка задачи → подготовка данных и контекста → выбор модели/подхода → реализация пайплайна (обогащение, классификация, поиск, подсказки) → контроль качества и метрики → эксплуатация и развитие.

AI не заменяет управление. Он снижает ручной труд и даёт инструмент — но правила, ответственность и контроль качества остаются на стороне бизнеса.

Типовые сценарии внедрения

Где AI дает быстрый практический эффект

Мы предлагаем внедрять AI не как «платформу ради платформы», а как прикладной слой поверх конкретных процессов.

Генерация и нормализация контента

Описание карточек товаров, заполнение недостающих полей, единый стиль, редактура и перевод. Подходит для PIM/MDM и контентных витрин.

Классификация, теги, атрибуты

Автоприсвоение категорий, тегов, тематик, стилей, характеристик и свойств. Особенно полезно в сложных каталогах, где ручная разметка не масштабируется.

Подсказки для операторов и сотрудников

Сценарии «второго пилота»: AI подсказывает, что заполнить, где ошибка, что не сходится, что нужно уточнить. Это снижает количество ошибок и ускоряет работу людей.

Поиск и навигация нового уровня

AI-слой делает поиск семантичнее: учитывает смысл, контекст, синонимы, «человеческие» формулировки. Это особенно важно в больших каталогах и порталах.

Контроль рисков и качества

Безопасно, измеримо, управляемо

AI‑слой должен быть контролируемым: логирование, понятные правила, метрики качества, возможность отката. Мы всегда обсуждаем границы применения: что автоматизируем полностью, где нужен контроль оператора, а где AI выступает только как подсказка.

Важный момент: данные и процессы должны быть готовы. Если «внутри хаос», AI может ускорить хаос. Поэтому часто внедрение AI идёт вместе с наведением порядка в данных (PIM/MDM) и процессах.

Как это внедряется

От одного сценария — к устойчивому слою

Обычно мы начинаем с одного прикладного сценария, который можно быстро проверить: например, авто‑обогащение карточек или классификация обращений. Делаем пилот на реальных данных, измеряем качество, корректируем правила.

Дальше масштабируем: добавляем новые сценарии, подключаем больше источников данных, усиливаем наблюдаемость и контроль. В итоге AI становится частью платформы, а не «игрушкой на отдельном сервере».

Мини-кейсы

Как обычно выглядит полезный AI-слой

Кейс 1

PIM/MDM и обогащение карточек

У заказчика — большой ассортимент, карточки заполнены частично, много дублирования и разные стили описаний.

Что сделали

Мы внедрили слой AI‑обогащения: генерация описаний, подсказки по заполнению, проверка качества.

Результат

В результате время на подготовку контента сократилось, а карточки стали предсказуемо «ровными».

PIM/MDMКонтентКачество данныхAI-обогащение

Кейс 2

Поддержка и обращения партнёров

Партнёры задают однотипные вопросы: статусы заказов, остатки, документы, условия.

Что сделали

Мы сделали классификацию обращений и выдачу подсказок для сотрудников поддержки.

Важно

AI‑слой не отвечает сам — он ускоряет работу людей и снижает число ошибок.

ПоддержкаКлассификацияПодсказки операторуСнижение ошибок

Самый сильный AI — тот, который незаметно экономит время каждый день.

Обсудим, где AI даст пользу в вашем контуре

Если вы хотите внедрить AI так, чтобы он реально работал и не превращался в рискованный эксперимент — приходите на короткую встречу. Мы вместе разберём, где у вас есть данные и процессы для AI‑сценариев, и предложим понятный пилот.

Назначить встречу (ВКС)Написать нам

Смотрите также