Інтеграція ШІ
ШІ Інтеграція
Усе має починатися з проблеми. Ми визначаємо, де ШІ справді допоможе вашому бізнесу, а де краще впорається простий скрипт. А тоді створюємо саме те, що потрібно.
Штучний інтелект всередині продукту, а не надбудова.
Інтеграція ШІ виправдовує зусилля лише тоді, коли вона змінює спосіб використання продукту. Три показники, які ми вимірюємо в кожному проєкті.
Час відповіді падає нижче 8 секунд
Пошук та логічні висновки базуються на ваших даних. Клієнти знаходять відповідь швидше, ніж могли б звернутися до людини, кожного разу та на кожному каналі.
Рівень галюцинацій менше 2%
Кожна генерація проходить оцінку за фіксованою системою тестування перед релізом. Галюцинації виявляються, оцінюються та розглядаються як баги.
Автоматизація маркетингу, а не просто чат
AI-агенти складають аутріч-повідомлення, підсумовують дзвінки, кваліфікують ліди. Чат-інтерфейс — лише один канал; справжня економія — в автоматизації бек-офісу.
Ваші дані проходять через шари інтелекту
Ми не «прикручуємо» ШІ до ваших систем. Ми інтегруємо його у конвеєр даних так, щоб він навчався на всьому, що ваша бізнес-сфера вже знає.
Як це виглядає насправді
Погляд на інтерфейс, яким щодня користуються клієнти та оператори. Без маркетингових скріншотів і вигаданих даних.
ШІ запущено в продакшн, а не для демо.
Кожен із цих проєктів має реальну систему тестування, чіткий ліміт витрат і справжніх користувачів, які щодня виконують пошукові запити.
Коли використовувати ШІ, а коли — ні
Не кожна задача потребує нейронної мережі. Ось як ми оцінюємо, чи є ШІ оптимальним інструментом для реального проекту клієнта.
Створювати власну модель чи використовувати попередньо навчену?
Why
Клієнт мав 800 розмічених прикладів. Замало, щоб навчати з нуля, але достатньо для донавчання базової моделі. Донавчання дало нам 89% точності за 3 тижні замість 6 місяців збирання даних.
Alternatives Considered
Навчання з нуля дало б більше контролю, але потребує у 10 разів більше даних. Для цього кейсу донавчання досягло цільової точності за частку вартості.
Хмарне висновування або локальне розгортання?
Why
Клієнт обробляє 500 документів на день. Хмара за такого обсягу коштує приблизно 200 євро на місяць. Власне обладнання обійшлося б у 40 тис. євро на старті плюс обслуговування. Розрахунок був очевидний.
Alternatives Considered
Локальне розгортання має сенс, якщо обробляється 50 000+ документів на день або діють суворі правила резидентності даних. У цього клієнта таких обмежень не було.
Обробка в реальному часі чи пакетна?
Why
Клієнту не потрібна миттєва класифікація. Листи сортуються о 8:00 та о 14:00. Пакетна обробка на 70% дешевша за інференс у реальному часі й дає нам час перевірити результати перед маршрутизацією.
Alternatives Considered
Обробка в реальному часі необхідна для клієнтського чату чи маршрутизації живої підтримки. Для внутрішньої обробки документів пакетний підхід майже завжди є кращим вибором.
Чи варто автоматизувати й крайні випадки?
Why
Модель обробляє 87% випадків із високою впевненістю. Решта 13% — неоднозначні. Автоматизація цих випадків потребувала б утричі більше тренувальних даних і все одно давала б хибні результати. Людині обробляти винятки — дешевше й точніше.
Alternatives Considered
Якщо обсяг нестандартних випадків дуже великий (тисячі на день), варто інвестувати в окрему модель для них. У цього клієнта було 26 випадків на день — людської перевірки цілком достатньо.
Працюючий ШІ-інтерфейс, система тестування та команда, навчена його вдосконалювати.
Проєкти зі ШІ часто провалюються через те, що модель змінюється, а ніхто цього не помічає. Ми передаємо вам систему, яку можна оцінювати, і команду, яка знає, коли її потрібно переосмислити.
- Пайплайн пошуку та логічних висновків, підключений до ваших джерел даних
- Система тестування з щонайменше 50 протестованих сценаріїв на кожен інтерфейс
- Дашборд витрат із деталізацією за моделлю та клієнтом
- Маршрутизація резерву (маленька модель → велика модель) при досягненні ліміту витрат
- Реєстр промптів із контролем версій та можливістю відкоту
- Двотижневий тренувальний спринт для вашої команди з ітераційної роботи з промптами та пошуком
Завантажте документ — і подивіться, як ШІ витягує дані
Перетягніть зразок рахунку чи договору. Модель визначить поля, витягне значення та присвоїть рівень впевненості. Реєстрація не потрібна.
Що ШІ дає насправді
Точність при першому впровадженні
Прискорення обробки даних
Зменшення ручної класифікації
Середній час створення першої продакшн-моделі
Три формати співпраці з AI.
Робота з AI — це ітеративний процес; ми працюємо двотижневими спринтами, а не підписуємо контракти на 12 місяців. Матриця визначає загальний ліміт бюджету для кожного формату.
Одна AI-функція під ключ
Запуск через 4 тижні
- Одна AI-функція (чат-бот, пошук, класифікатор тощо)
- Конвеєр пошуку + оціночний стенд на 50 кейсів
- Дашборд витрат + налаштування сповіщень
- Один рівень резервної моделі
- Мультиарендне розгортання
- Кастомне донавчання (fine-tuning)
Інтеграція AI у продакшен
Запуск через 8 тижнів
- До 3 взаємопов’язаних AI-функцій (чат + агент + класифікатор)
- Оціночний стенд на 150+ кейсів із регресійним CI
- Виклик інструментів у ваш CRM / БД / API
- Багатомодельна маршрутизація резерву з лімітами витрат на кожен рівень
- Реєстр промптів + контроль версій
- Щоквартальна ретейнер-плата за еволюцію промптів
Багатопрофільна AI-платформа
Залученість на чверть масштабу
- Безліч поверхонь + інтеграції з інструментами
- Кастомне доопрацювання + RLHF там, де це має цінність
- Багатокористувацьке розгортання з оцінкою для кожного клієнта
- Вбудований інженер з машинного навчання (повна зайнятість)
- Щоквартальний аудит дрейфу та упереджень
- Ескроу коду + умова виходу
Не включає витрати на API моделей (OpenAI, Anthropic, Google). Ми працюємо через ваші акаунти, щоб витрати були прозорими. Хмара та векторна БД — додатково.
Додайте один елемент Bolt до будь-якого рівня.
Штучний інтелект добре поєднується з автоматизацією на стороні зростання. Ці чотири елементи інтегруються бездоганно.
Як бухгалтерська фірма автоматизувала 91% процесу зіставлення рахунків
3 000 рахунків перевірялися вручну щомісяця
Четверо співробітників тижнями звіряли вхідні рахунки з відкритими замовленнями на закупівлю. Кожне зіставлення вимагало перевірки назви постачальника, суми, позицій і номера замовлення в двох системах. Помилки обходилися компанії в середньому у 8 тис. євро на місяць у суперечках.
Екстракція даних OCR із AI-зіставленням
Ми навчили модель витягувати поля з рахунків (будь-якого формату, будь-якою мовою) і зіставляти їх із відкритими замовленнями. Показники впевненості спрямовують надійні збіги на автоматичне затвердження, а сумнівні — у чергу на людську перевірку з повним контекстом.
Тепер 4 співробітники обробляють лише винятки
91% рахунків зіставляється автоматично. Витрати на суперечки зменшилися майже до нуля. Команда тепер займається переговорами з постачальниками та фінансовим плануванням замість ручного порівняння даних.
Рахунки автоматично зіставлено (було 0%)
AI integration cost calculator
Build cost plus monthly run cost: the full picture.
Відкрити повний калькулятор з методологієюВаші дані
05 fieldsВпливає на середню ставку; інженери senior коштують на 35% більше.
Чесні відповіді
Що питають перед інвестиціями в ШІ
Ми чуємо ці запитання на кожній продажній дзвінку. Якщо вашого питання тут немає — забронюйте дзвінок.
Можливо. Для задач класифікації нам потрібно щонайменше кілька сотень розмічених прикладів. Для прогнозування гарним початком буде 6–12 місяців історичних даних. Якщо їх недостатньо, ми іноді можемо взяти попередньо навчені моделі та доналаштувати їх на вашому меншому наборі даних. Ми оцінюємо це протягом перших двох тижнів, перш ніж ви візьмете на себе зобов'язання.
Кожна модель має поріг впевненості. Нижче цього порогу випадок передається людині. Для критичних бізнес-рішень ми завжди тримаємо людину в циклі. ШІ обробляє обсяг. Ваша команда ухвалює рішення.
Ми тестуємо на упередженість перед розгортанням і відстежуємо дрейф після. Для генеративного ШІ ми обмежуємо відповіді вашими доменними даними та звіряємо з відомими правильними відповідями. Ми чесно кажемо, в чому ШІ слабкий. Деякі завдання не варто автоматизувати.
Так. Ми розгортаємо ШІ як REST API, який працює поруч із вашими поточними системами. Ваша ERP, CRM або власний інструмент викликає API й отримує результат. Жодних змін у платформі не потрібно.
Прототип на реальних даних за 4 тижні. Ви бачите показники точності й вирішуєте, чи виводити рішення в продакшн. Розгортання в продакшні триває ще 4–8 тижнів залежно від складності інтеграції.
З нашого досвіду — ні. ШІ бере на себе повторювану масову роботу. Члени команди, які раніше нею займалися, переходять до завдань, що потребують людського судження. Команда бухгалтерії, яка автоматизувала звірку рахунків, тепер приділяє час переговорам із постачальниками та обробці винятків.
Готові створити щось щось надзвичайне?
Втілимо ваше бачення в реальність. Наша команда готова допомогти вам створити програмне забезпечення, яке справді має значення.