Проектируем, разрабатываем и внедряем ИИ-решения в поддержку, документооборот, риск-операции, аналитику и маркетинг: снижаем расходы и рутину до 95%, разворачиваем в вашем контуре.
Четыре сценария, после которых компании говорят «ИИ у нас не работает». Проблема не в технологии — в том, как её внедряют.
Сценарии и стратегии, которые не доходят до рабочей системы. На руках — презентации и совещания, а влияния на экономику процесса нет.
«Развернули ChatGPT» без расчёта экономики, контроля качества ответов и сценариев передачи человеку. Через месяц выключают.
ИИ работает «как-то», метрики никто не считает, ошибки модели не отлавливаются, операционный риск растёт.
n8n, Make, Base44 — это инструменты для прототипа, не для рабочей системы. Чужая платформа, нет установки в вашем контуре, нет глубокой настройки под вас.
Из этих практик собираются рабочие ИИ-системы под конкретный процесс. В первом слое — бизнес-задача, ниже — технологии и архитектура для CTO.
Весь цикл от диагностики до рабочей системы. Когда нужно построить ИИ-функцию с нуля.
подробнее →LLM/RAG поверх вашего стека: облако, ваш контур или смешанно. Когда инфраструктура есть, ИИ-слоя — нет.
подробнее →Один процесс — одна ИИ-система, которая снижает ручную нагрузку. Когда боль локальная и измеримая.
подробнее →Ответы по базе знаний, triage обращений и human handoff на первой линии.
подробнее → знанияКорпоративный AI-поиск и ответы по внутренним документам с цитированием.
подробнее → документыOCR + LLM: классификация, извлечение полей и проверка правил.
подробнее → безопасностьSelf-hosted inference и RAG без передачи данных наружу.
подробнее → экономикаКак считать окупаемость и KPI AI-проектов до пилота.
подробнее →Не список ИИ-функций, а процессы с понятной болью — найдите среди них свой. Метрики обезличены (клиенты под NDA), конкретные показатели в вашем контуре получаются на разборе процесса, а не на интуиции.
Метрики приведены в обезличенном виде на основе боевых внедрений. Привязка кейсов к компаниям, продуктовые детали и клиентские данные не раскрываются в связи с NDA. Конкретные показатели в каждом внедрении проектируются на разборе процесса.
Артём Сацук — основатель Aixis и продуктовый инженер с 10+ лет опыта в IT. Специализируется на прикладном ИИ, продуктовой разработке и запуске решений в стартап-среде, где важны скорость, ответственность и результат.
До Aixis — Lead AI Solutions Engineer в продуктовой компании СНГ: запускал прикладные ИИ-системы для поддержки, документов, аналитики рисков и маркетинга. LLM/RAG, агентские архитектуры, NLP- и OCR-конвейеры внедрялись в реальные процессы и оценивались по влиянию на продукт и экономику бизнеса, а не по количеству релизов или демо.
В Aixis продолжает работать по тому же принципу: лично ведёт архитектуру и ключевые технические решения, а команда подключается к production в едином контуре управления и NDA.
Параллельно развивает Synchatica — R&D-направление с фокусом на агентские системы, системы памяти и NLP через RAG, адаптируя лучшие наработки под клиентские задачи, когда это действительно даёт преимущество.
Где обрабатываются запросы — во внешнем сервисе, внутри вашего контура или в смешанной схеме — решается по данным, нагрузке и требованиям безопасности.
От быстрого старта до операционного слоя — этапы с понятными результатами на руках. Между ними — честный go / no-go. Если не сходится экономика — скажем на разборе, не через полгода.
Один узкий сценарий с понятной бизнес-болью. Рабочее качество без долгого разбора всей компании.
Карта процессов, список сценариев под ИИ, расчёт экономики и ROI, оценка рисков, архитектурный план.
Рабочий прототип на ваших данных: проверки качества, ограничители, экономика процесса, тестовый боевой контур.
Полная рабочая система: интеграции, безопасность, мониторинг, документация, передача команде.
Развитие сценариев, проверки качества, оптимизация стоимости обработки. Новые задачи и контроль качества.
Формат, объём и коммерческие условия обсуждаются после короткого разбора процесса. Если экономика не сходится — фиксируем no-go до пилота.
Часть ИИ-задач не закрывается стандартным RAG или вызовом LLM — нужна архитектура, которой ещё нет: свои эмбеддинги, проверки качества под домен, гибридные ML+LLM-конвейеры, агентские сценарии с вызовом инструментов в устаревших системах. В таких случаях — режим R&D: научная строгость с производственными сроками.
Чего не делается: бесконечные академические исследования, прототипы ради прототипов, режим исследования как способ уйти от обязательств по срокам, «просто посмотрим что получится» без критериев приёмки.
Лучше всего сходится экономика там, где есть поток повторяющихся обращений, документов или проверок, а ручная обработка уже стала заметной статьёй расходов.
Подробнее по направлениям:
ИИ-трансформация ·
интеграция ИИ ·
автоматизация на ИИ
Прикладные решения:
ИИ-агент для поддержки ·
RAG по базе знаний ·
ИИ для документооборота ·
LLM в закрытом контуре ·
ROI внедрения ИИ
За короткий разбор определим, где ИИ может снизить ручную нагрузку, какие данные нужны для запуска и есть ли экономика для пилота. Если кейс не подходит — скажем прямо.
30 минут. Без слайдов. Разбираем процесс и смотрим, есть ли экономика для ИИ-пилота.