Интеграция искусственного интеллекта в бизнес

Ваш ИИ-пилот впечатлил всех на демо и разваливается на десятом реальном запуске. Мы строим и чиним ИИ в продакшене: LLM-функции внутри работающих продуктов, ассистентов на ваших собственных данных и агентные пайплайны, которые продолжают работу после сбоя, показывают, что именно они проверили, и стоят столько, сколько вы ожидали.

Когда с нами стоит поговорить

Мы подключаемся, когда ИИ должен каждый день делать реальную работу — внутри продукта или процесса — и кто-то должен отвечать за результат.

Агентный пайплайн работает часами, падает на середине и начинает всё с нуля
Проверки горят зелёным на результатах, которые на самом деле никто не смотрел, и ошибки всплывают у клиента
Никто не может сказать, сколько стоит один запуск и на что уходит время
У вас работающий продукт, вы хотите добавить в него ИИ-функции и инженера, который будет отвечать за них после запуска
Ваша команда каждый день отвечает на одни и те же вопросы по документам, вики или старым тикетам и хочет ассистента, который ссылается на источники
Ваши разработчики пользуются ИИ-инструментами для кода, и вам нужны правила, проверки и ревью, которые ускоряют команду без потери качества

Что мы строим и чиним

Агентные пайплайны в продакшене

Многошаговые пайплайны на Claude, моделях OpenAI и похожих инструментах: изолированные шаги, контрольные точки и возобновляемые запуски, очереди и воркеры вместо одного длинного прогона и фиксированный набор инструментов для каждого шага.

Проверки, которым можно доверять

Детерминированные проверки и учёт покрытия вместо веры в зелёный сигнал скрипта. Каждый запуск заканчивается отчётом: что проверено, а что нет, плюс время и стоимость каждого шага.

Ассистенты на данных компании

Чат-ассистенты и внутренний поиск на GPT или Claude, которые отвечают по вашим документам, базе знаний и истории тикетов (генерация с дополнением из источников, RAG). В ответах указан источник, и каждый пользователь видит только то, что позволяют его права доступа.

ИИ-функции в работающих продуктах

Умный поиск, краткие выжимки, генерация контента, чат-поддержка и персонализация внутри вашего продукта для iOS, Android или веба. Серверную часть мы тоже берём на себя — промпты, вызовы моделей, лимиты расходов и запасные сценарии — и остаёмся с функцией после запуска.

Обработка документов и писем

Извлечение полей из счетов, договоров, заявок и отсканированных форм, классификация входящих писем и черновики ответов. Результат попадает в вашу CRM, ERP или учётную систему, а не в таблицу, которую кому-то придётся перепечатывать.

Разработка с ИИ для вашей команды

Настраиваем ИИ-инструменты для кода, например Claude Code, в вашем репозитории: правила под вашу кодовую базу, субагенты с чёткими ролями, проверки перед слиянием и выбор модели под задачу по цене ошибки. Эффект измеряем на реальных задачах до и после.

Пайплайны, которые переживают десятый запуск

Агентные пайплайны ломаются так, как обычное ПО не ломается. Скриптовая проверка сообщает об успехе на странице, которую никто не сравнивал. Агент выходит за рамки процесса и начинает строить себе новый инструмент. Одно падение headless-браузера убивает запуск, который шёл всю ночь. Мы начинаем с того, что запускаем ваш пайплайн на реальной задаче и измеряем покрытие, время и расход токенов на каждом шаге. Затем исправляем то, что показывают цифры: процесс, из которого агент не может выйти, учёт покрытия вместо доверия и запуски, которые продолжаются с последней контрольной точки. Для нового сценария порядок тот же: сначала задача и данные, потом модель.

Базовый запуск с покрытием, временем и стоимостью каждого шага
Точки сбоя, ранжированные по тому, во что они вам обходятся
Возобновляемые запуски с контрольными точками и безопасными повторами
Дешёвые модели для механических шагов, более сильные — там, где ошибка дорога

Ваши данные — ваши правила

Ещё до написания кода мы договариваемся, где будут храниться данные и каким моделям разрешено их видеть. Многим компаниям достаточно коммерческого API, например OpenAI или Anthropic, на бизнес-условиях, исключающих обучение на ваших данных. Если этого мало, есть варианты: облачное развёртывание этих моделей в ЕС или открытые модели на ваших собственных серверах, чтобы данные вообще не покидали вашу инфраструктуру. Мы проектируем доступ так, чтобы ассистент не мог показать сотруднику документ, который тому открывать нельзя. Наше юрлицо находится в Эстонии, поэтому по умолчанию мы работаем по правилам ЕС о персональных данных.

Письменная карта данных: что уходит в модель, что хранится, где и как долго
Выбор модели под ваши требования к конфиденциальности, включая размещение на своих серверах
Ролевой доступ к документам, который распространяется и на ответы ИИ
Удаление или маскирование персональных данных там, где задаче они не нужны
Журналы промптов и действий, чтобы вы могли проверить, что система сделала и почему

Качество, которое можно измерить, и ошибки, которые можно поймать

Языковые модели звучат уверенно, даже когда ошибаются, поэтому мы не оцениваем пилот по нескольким впечатляющим демо. Вместе с вашей командой мы собираем тестовый набор из реальных вопросов и документов с правильными ответами и прогоняем через него каждую версию системы. В рабочей эксплуатации добавляем проверки, соразмерные риску: пороги уверенности, ссылки на источники, сверку извлечённых полей с вашими записями и проверку человеком для важных решений. Что касается регулирования, AI Act ЕС устанавливает разные обязательства в зависимости от того, как используется ИИ. Мы помогаем определить, какие из них, скорее всего, относятся к вашему сценарию, и закладываем в систему такие вещи, как явное уведомление пользователей о том, что они общаются с ИИ, а саму юридическую оценку оставляем вашим юристам.

Тестовый набор на основе ваших реальных случаев и воспроизводимая оценка качества для каждого релиза
Ограничители: ссылки на источники, отказ, если ответа нет в источниках, проверка полей
Этапы с участием человека там, где ошибочный ответ обойдётся дорого
Мониторинг качества ответов, стоимости запроса и отзывов пользователей после запуска

Как идёт ИИ-проект

Аудит или анализ

Для существующего пайплайна или функции — запуск на реальной задаче с измерением покрытия, времени и стоимости. Для нового — интервью и изучение данных. Вы получаете письменный отчёт и план с приоритетами.

Пилот на реальных данных

Рабочий прототип для одного сценария, подключённый к выборке ваших реальных документов или обращений. Вы видите, как он справляется с вашими материалами, а не с демо поставщика.

Оценка качества

Мы проверяем пилот на согласованном тестовом наборе и разбираем ошибки с вашей командой. По результатам вы принимаете ясное решение: продолжать, доработать или остановиться.

Внедрение в работу

Интеграция с вашей CRM, ERP, почтой, приложением или интранетом, управление доступом, журналирование и мониторинг. Ваша команда получает инструмент для ежедневной работы и инструкцию к нему.

Поддержка и развитие

Отслеживаем качество и расходы, обновляем базу знаний и промпты, переходим на более сильные модели, когда они появляются. Вы получаете регулярные отчёты и список следующих улучшений.

Модели и инструменты

Языковые модели

Поиск и данные

Пайплайны и инструменты

Бэкенд и интеграции

Форматы сотрудничества

Аудит или пилот

Измеренный запуск вашего существующего пайплайна или пилот для одного нового сценария на ваших реальных данных. В любом случае в конце — письменный отчёт.

Ремонт и разработка

Главные исправления по итогам аудита или новый пайплайн либо функция — с цифрами до и после. Фиксированный объём или почасовая оплата.

Ежемесячное сопровождение

Разбор упавших запусков в согласованное время реакции, обновления под новые версии моделей и инструментов и новые шаги по мере роста задач — в рамках месячного лимита часов.

Отзывы

К каждому клиенту и его проекту относимся с вниманием.

Команда Revol продолжает укреплять возможности клиента в разработке благодаря качественной работе и надёжной поддержке. Они эффективно коммуницируют и хорошо понимают потребности и бизнес клиента.

Tomas

CEO (Юкон, Канада)

Работа Revol полностью оправдала ожидания и устроила клиента. Свежий подход и готовность всегда быть на связи для поддержки стали ценным преимуществом. Если нужна открытая, клиентоориентированная команда для достижения целей — Revol отличный выбор.

Andrey

CEO, Stellium (США)

Частые вопросы

С чего начать, если у нас совсем нет опыта с ИИ?

С короткого анализа: мы разговариваем с командами, которые работают с обращениями, документами и вопросами клиентов, и смотрим на данные, с которыми они имеют дело. На выходе — ранжированный список сценариев и один пилот, который стоит проверить первым. Специально готовить ничего не нужно, кроме доступа к людям и образцов данных.

Наш агентный пайплайн постоянно падает. Вы будете переписывать его с нуля?

Как правило, нет. Мы работаем внутри того, что у вас уже есть: сначала измеряем реальный запуск и исправляем то, что обходится дороже всего. Переписать всё — самая простая рекомендация и редко правильная.

Будут ли наши данные использоваться для обучения чужой модели?

Нет, если всё настроено правильно. Условия бизнес-API крупных провайдеров исключают обучение на ваших данных, а если этого недостаточно, мы используем модели, размещённые в ЕС, или открытые модели на ваших собственных серверах. Какой вариант подходит, решается в начале и фиксируется письменно — вместе с тем, что хранится и как долго.

Как вы боретесь с неверными или выдуманными ответами?

Сделать языковую модель непогрешимой невозможно, поэтому мы проектируем систему с учётом её ошибок. Ассистенты отвечают только по вашим источникам и ссылаются на них, отказываются отвечать, если ответа там нет, и перед каждым релизом проходят проверку на наборе реальных вопросов. Там, где ошибка дорого стоит, результат подтверждает человек, прежде чем что-либо произойдёт.

А как же GDPR и AI Act ЕС?

Мы учитываем GDPR с первого дня: минимизация данных, управление доступом, размещение в ЕС там, где это нужно, и понятный учёт того, что обрабатывается. По AI Act помогаем понять, какие обязательства, скорее всего, касаются вашего сценария, и реализуем техническую сторону — например, уведомление пользователей о том, что они общаются с ИИ, и ведение журналов. Юридические выводы должны делать ваши собственные юристы.

Можете ли вы добавить ИИ-функции в наше существующее приложение или сайт?

Да. Мы добавляем серверную часть, которая работает с моделью, подключаем её к вашему контенту и данным пользователей и делаем интерфейс в вашем продукте для iOS, Android или веба. Сюда входят лимиты расходов на пользователя и запасной сценарий на случай недоступности провайдера модели.

Когда вы отговорите от использования ИИ?

Когда правила чёткие и стабильные, обычная интеграция или форма дешевле, быстрее и предсказуемее. Когда данных для обучения почти нет или когда каждый ответ должен быть абсолютно точным и его нельзя проверить, ИИ добавляет риски вместо того, чтобы снимать работу. В таких случаях мы так и говорим и обычно предлагаем вместо этого обычную автоматизацию процессов.