AI-ассистент компании
Единый интерфейс для поиска информации, подготовки ответов, работы с документами и выполнения разрешённых действий в корпоративных системах.
AI-ассистенты, агенты и RAG
Разработка и внедрение AI-решений для бизнеса
Искусственный интеллект полезен, когда ему дают понятную задачу, качественные данные, ограничения и способ проверки результата. Мы создаём AI-ассистентов и агентов, которые работают с корпоративной информацией, помогают сотрудникам, отвечают клиентам и автоматизируют отдельные этапы процессов.
JEL StudioДанные · поиск · инструменты · human review
Прокрутите ниже
Главная мысль
AI внедряется там, где задачу можно проверить, измерить и безопасно встроить в процесс.
Технология выбирается после анализа задачи, пользователей, данных, интеграций и планов развития.
Возможности
Какие AI-решения разрабатываем
Ключевые сценарии и функции, которые формируют цельный продукт.
AI-чат-бот для сайта
Отвечает на вопросы по продуктам и услугам, уточняет потребность, собирает контакты и передаёт диалог сотруднику.
AI-агент
Получает цель, использует подключённые инструменты и выполняет последовательность разрешённых операций: поиск, анализ, подготовку черновика, создание задачи или обновление записи.
Корпоративная база знаний
Объединяет регламенты, инструкции, документы и ответы экспертов. Сотрудник задаёт вопрос и получает результат со ссылками на источник.
AI для отдела продаж
Помогает классифицировать обращения, готовить черновики ответов, суммировать диалоги, находить информацию и заполнять CRM.
AI для поддержки
Обрабатывает типовые вопросы, предлагает решение оператору, формирует краткое содержание и маршрутизирует обращение.
AI для документов
Извлекает смысл, классифицирует, сравнивает версии, находит пункты и готовит структурированное резюме. Критичные решения остаются за ответственным специалистом.
Процесс
RAG и работа с внутренними данными
RAG-система ищет релевантные фрагменты в подключённой базе знаний и передаёт их модели для формирования ответа. Такой подход помогает ограничить контекст корпоративными источниками и показывать, на каких документах основан результат. Этапы:
Подход
AI-агент и обычная автоматизация
Не каждую задачу нужно решать AI. Если процесс имеет точные правила, надёжнее обычная автоматизация. AI подходит для текста, неструктурированных данных, классификации, поиска, объяснения и ситуаций с вариативным входом. Мы разделяем детерминированные шаги и интеллектуальные компоненты.
Состав решения
Безопасность и контроль
Состав уточняется после анализа задачи и границ проекта.
доступ только к разрешённым данным;
разделение ролей;
журнал запросов и действий;
исключение секретов из открытого контекста;
проверка результата;
лимиты операций;
подтверждение критичных действий;
политика хранения;
возможность отключения инструментов;
тестирование на нежелательные сценарии.
Процесс
Как проходит внедрение
Связанные направления
Решение может быть частью более крупной системы
Сайт, приложение, CRM, AI и инфраструктура проектируются как связанные компоненты, когда это необходимо задаче.
FAQ
Ответы на частые вопросы
Коротко о выборе формата, интеграциях и дальнейшей работе с продуктом.
AI-ассистент может работать с внутренними документами?
Да. Необходимо определить источники, права, правила обновления и способ подтверждения ответа. Для чувствительных данных отдельно проектируется размещение и безопасность.
Будет ли AI всегда отвечать правильно?
Нет. Языковые модели могут ошибаться. Поэтому система должна показывать источники, ограничивать критичные действия и предусматривать проверку человеком.
Можно ли подключить AI к CRM?
Да. Ассистент может читать разрешённые данные, готовить черновики, создавать задачи или обновлять поля через контролируемые инструменты и API.
Можно ли разместить решение на сервере компании?
Возможность зависит от выбранной модели, требований к инфраструктуре и данным. Рассматриваются облачный, частный или комбинированный варианты.
С чего начать?
Выбрать один процесс с понятной пользой и измеримым качеством: поиск по инструкциям, подготовка ответа, классификация обращений или обработка документов.
Что подготовить для проверки AI-сценария
Пилот AI-ассистента полезно строить вокруг конкретных рабочих примеров: вопросов сотрудников, обращений клиентов или документов. Для каждого примера нужен ожидаемый результат и условие передачи задачи человеку. Это помогает оценить применимость решения до расширения числа пользователей, источников данных и разрешённых действий системы.
Что подготовить перед обсуждением
- Соберите обезличенные типовые и сложные запросы, включая ситуации, для которых в базе знаний нет ответа.
- Укажите актуальные источники и ответственных за их обновление, а также документы, которые нельзя использовать совместно.
- Определите критерии проверки: верность источника, полнота ответа, допустимые действия и случаи обязательной передачи сотруднику.
Вопросы перед началом проекта
Что делать, если в базе знаний компании есть противоречивые инструкции?
До запуска нужно определить, какая версия действует, кто утверждает изменения и как выводятся устаревшие документы. Если противоречие нельзя разрешить по этим правилам, ассистенту следует показать неопределённость и передать вопрос ответственному сотруднику, а не выбирать удобный ответ.
Как проверить AI-помощника поддержки до общения с клиентами?
Начать можно с режима черновиков для операторов и набора обезличенных обращений. Проверяются точность, ссылки на источники, корректность отказа при отсутствии данных и передача сложных случаев человеку. Переход к самостоятельным ответам обсуждается после оценки ошибок и допустимого риска.
Есть задача?
Обсудить AI-сценарий для компании
Можно прислать ссылку, Excel, документ, презентацию или просто описать процесс своими словами. Сначала определим, какой следующий шаг действительно нужен.