PROFSOFT | Решения на базе ИИ и больших языковых моделей (LLM)

Какие задачи бизнеса решаем

Компании приходят к нам, когда нужно сократить ручную обработку запросов, ускорить работу поддержки, упростить доступ к внутренним знаниям или быстро проверить гипотезу применения ИИ. Мы фокусируемся на прикладной пользе: времени сотрудников, качестве ответов, скорости операций.

Сотрудники тратят время на поиск информации по документам и регламентам

Поддержка перегружена типовыми вопросами

Рутинные операции выполняются вручную

Нужна персонализация и аналитика на больших объёмах данных

Бизнес хочет пилот ИИ, но не понимает, с чего начать

Что мы делаем

Закрываем полный цикл работ по ИИ-направлению: от оценки применимости и проектирования архитектуры до внедрения, интеграции, тестирования, запуска и развития решения.

Интеграции больших языковых моделей (LLM)

Подключение GPT, Claude, моделей с открытым исходным кодом и специализированных ИИ-сервисов к вашим продуктам и внутренним системам

Корпоративные чат-боты и ассистенты

Для клиентов, сотрудников, службы поддержки, продаж и бэк-офиса

Поиск с подтверждением по базам знаний(RAG) и интеллектуальный поиск

Поиск по базе знаний, договорам, инструкциям, письмам, тикетам, внутренним документам

Извлечение и классификация данных

Работа со счетами, актами, заявками, анкетами, письмами, PDF и неструктурированным контентом

ИИ-аналитика

Прогнозирование, выявление аномалий, рекомендации, сегментация

ИИ-пилоты и Минимально жизнеспособный продукт (MVP)

Быстрый запуск с понятными критериями успеха

Типовые сценарии применения

ИИ имеет смысл там, где в процессе много повторяемых действий, неструктурированных данных и типовых запросов. Помогаем выбрать сценарии с быстрым и понятным бизнес-эффектом.

Внутренний ассистент для сотрудников по регламентам и базе знаний

ИИ-помощник поддержки первой линии

Поиск ответа по массиву договоров, инструкций и переписки

Автоматическая разметка, маршрутизация и приоритизация обращений

Извлечение данных из документов и передача в учётные системы

Генерация черновиков ответов, отчётов и аналитических сводок

Как мы работаем

Выстраиваем внедрение ИИ поэтапно: сначала валидируем ценность и ограничения, затем собираем рабочий прототип, после чего переводим решение в промышленный контур.

Анализ задачи и данных

Оцениваем задачу, данные, ограничения и целевые ключевые показатели эффективности (KPI)

Выбор сценария и архитектуры

Определяем оптимальный подход, модели и интеграционную схему

Пилот или Минимально жизнеспособный продукт (MVP)

Собираем рабочее решение на реальных данных

Интеграция с системами

Встраиваем решение в существующий IT-контур заказчика

Оценка качества

Настраиваем правила безопасности, мониторинг и метрики качества ответов

Запуск и развитие

Выводим в эксплуатацию, сопровождаем и развиваем решение

Данные, безопасность и интеграция

Для корпоративных ИИ-решений критичны качество данных, управление доступом и контролируемость результата. Проектируем решения так, чтобы ИИ встраивался в существующий IT-ландшафт.

Разграничение доступа к данным и ролевая модель

Аудит логов и действий пользователей

Работа на собственных серверах, в частном облаке или через внешние API — по требованиям проекта

Интеграция с CRM, ERP, BI, службой поддержки, ECM, базой знаний

Участие человека в цепочке принятия решений для чувствительных сценариев

Частые вопросы

С анализа конкретных бизнес-процессов, где есть повторяемые задачи и достаточно данных. Мы проводим короткую анализ-сессию, чтобы определить приоритетные сценарии и оценить потенциальный эффект.

Пилот подходит, когда нужно проверить гипотезу и оценить качество модели на реальных данных. Если задача валидирована и нужна стабильная эксплуатация — переходим к промышленному проекту.

Подойдут любые текстовые источники: документы, регламенты, FAQ, переписка, тикеты, база знаний. Мы помогаем структурировать и подготовить данные для индексации.

Да. Мы работаем как с коммерческими API (OpenAI, Anthropic), так и с моделями с открытым исходным кодом, которые можно развернуть на собственной инфраструктуре заказчика.

Встраиваем систму правил безопасности, валидации ответов и обратной связи. Для критичных сценариев используем участие человека в цепочке принятия решений и мониторинг метрик качества.

Определяем ключевые показатели эффективности (KPI) до старта проекта: время обработки запросов, объём ручных операций, скорость ответа. После пилота сравниваем с базовой линией в проекте(baseline) и считаем экономию ресурсов.

Решения на базе ИИ и больших языковых моделей (LLM)