AI-слой

AI-слой поверх ваших систем и данных

Не обещаем «полностью автономный бизнес на ИИ», а добавляем AI-инструменты туда, где они действительно сокращают ручной труд и повышают качество данных и процессов.

Зачем AI в корпоративных системах на самом деле

Не ради хайпа — ради снижения ручной нагрузки и ошибок

В реальном бизнесе AI ценен там, где есть повторяемые операции, большие массивы данных и накопленная «пыль» из ручных решений. Особенно в каталогах, контенте, классификациях, обработке обращений и управлении потоками данных. Там, где люди делают одно и то же сотни раз, качество плавает, а скорость упирается в ресурс команды.

Мы смотрим на AI как на надстройку: он становится частью архитектуры и процесса, а не отдельной «игрушкой». Поэтому AI у нас почти всегда встроен в существующие платформы данных, интеграции и интерфейсы — и работает по правилам, которые можно контролировать.

Что получает бизнес

Ускорение процессов и рост качества данных без «магических обещаний»

AI-слой даёт эффект, который обычно легко почувствовать: быстрее заполняется каталог, меньше «мусора» в данных, выше единообразие контента, появляются подсказки и автоматические решения там, где раньше всё делалось руками. При этом мы сохраняем ответственность: бизнес понимает, где AI принимает решение сам, где предлагает вариант, а где работает в режиме «человек + модель».

Какие сценарии мы делаем чаще всего

Практика — в данных, контенте и управлении потоками

Генерация и вычитка контента

Описание товаров и объектов, тексты по шаблонам, перевод, нормализация терминов, единый стиль карточек.

Классификация и категоризация

Автоматическое назначение категорий, атрибутов, тегов, тематик — особенно в больших каталогах и справочниках.

Интеллектуальный поиск и рекомендации

Усиление поиска семантикой, рекомендации, персонализация, подсказки выбора — там, где это даёт реальную пользу.

AI в потоках данных и статусах объектов

Решения о статусах, маршрутизация событий, автоматическое «дозаполнение» и контроль качества при интеграциях.

Ассистенты для сотрудников

Помощники для операторов, менеджеров и поддержки: подсказки, ответы, подготовка вариантов решений, разбор обращений.

Контроль качества и аудит действий

Логирование вызовов, контроль версий промптов/моделей, объяснимость, ограничения и механизмы отката.

Как мы встраиваем AI в архитектуру

AI — это сервис, а не «кнопка в интерфейсе»

Мы проектируем AI-слой так же, как любой другой компонент системы: входные данные, правила, границы ответственности, логирование, обработка ошибок. Вызов модели — это часть бизнес-процесса. Значит, она должна быть наблюдаемой, воспроизводимой и безопасной.

Обычно AI подключается к PIM/MDM (как место, где живут сущности и контент), к интеграциям (как механизм распространения и маршрутизации) и к интерфейсам (как рабочий инструмент сотрудников). Это даёт устойчивость: модель работает не «в вакууме», а в правильном контексте и с правильными данными.

Контроль рисков и качество

«Человек + модель» часто лучше, чем «модель вместо человека»

В корпоративных задачах важно не только ускорить, но и не создать новый риск. Поэтому мы часто строим гибридные режимы:

AI предлагает варианты, человек подтверждает;
AI обогащает данные, но изменения проходят проверку;
AI классифицирует, но есть ручной разбор исключений;
AI принимает решение только в узком, хорошо определённом контуре.

Так бизнес получает эффект — и при этом сохраняет контроль.

Честно: чем мы не занимаемся

Мы не продаём AI как «универсальный ответ на всё»

Мы не позиционируем себя как «ведущего партнёра по AI во всём на свете». Если задача — чисто исследовательская или «сделайте нам LLM-продукт с нуля без базы данных и процессов», мы сначала предложим укрепить фундамент: данные, интеграции, наблюдаемость, ответственность.

AI сильнее всего там, где уже есть цифровая реальность, которую можно улучшить. Мы как раз работаем в этой зоне: AI как надстройка над архитектурой, а не вместо неё.

Мини-кейсы

Как AI даёт пользу без громких обещаний

Кейс 1

Обогащение карточек и единый стиль каталога

Каталог рос, контент был разнородный, часть полей заполнялась «как получится».

Что внедрили

Мы встроили AI-обогащение: генерация описаний по структуре, нормализация терминов, подсказки по атрибутам и проверка заполненности.

Итог

Итог — быстрее наполнение и ровнее качество без ручной вычитки всего массива.

КонтентКаталогКачество данныхAI-обогащение

Кейс 2

Автоматизация решений о статусах и потоках данных

В интеграциях много исключений: «если такие условия — публикуем сюда, если другие — отправляем на ручную проверку».

Что сделали

Мы добавили AI как слой классификации и маршрутизации, сохранив контроль и логирование.

Результат

Это сократило ручные разборы и ускорило поток, не ломая ответственность.

ИнтеграцииМаршрутизацияСтатусыЛогирование

AI приносит пользу там, где он встроен в процесс и данные. Без этого он остаётся красивой демонстрацией.

Разберём, где AI даст эффект именно в вашем контуре

Если вы хотите использовать AI для контента, классификаций, качества данных или автоматизации решений — приходите на ВКС. Мы уточним процессы и источники данных и предложим, где AI даст быстрый эффект, а где сначала нужно укрепить фундамент.

Назначить встречу (ВКС)Написать нам

Смотрите также