Как создать корпоративного цифрового ассистента с ИИ: опыт разработчика
Привет, я - CEO компании, специализирующейся на разработке цифровых ассистентов с ИИ. За последние годы мы помогли десяткам компаний внедрить ИИ-помощников. Хочу поделиться опытом, как мы решаем типичные проблемы наших клиентов и какие подводные камни встречаются на пути.
Проблема 1: Завал в клиентской поддержке
Ситуация
Поддержка нашего клиента не справлялась с потоком обращений. Клиенты жаловались на долгое ожидание, сотрудники выгорали.
Решение
1) Разработали и внедрили ИИ-ассистента для обработки типовых запросов.
2) Использовали технологии обработки естественного языка для понимания запросов.
3) Обучили модель на основе 1000 самых частых вопросов.
4) Интегрировали с CRM клиента для персонализации ответов.
Результат
70% запросов теперь обрабатываются без участия человека. Время ожидания сократилось с 15 минут до 30 секунд.
Проблема 2: Неэффективность внутренних процессов
Ситуация
Сотрудники компании-клиента тратили уйму времени на поиск информации в разных системах.
Решение
1) Обучили ассистента работать с внутренними базами знаний.
2) Разработали коннекторы для подключения к корпоративной Wiki и базе документов.
3) Внедрили алгоритмы семантического поиска по ключевым словам и контексту.
4) Добавили функцию генерации кратких справок по сложным вопросам с использованием GPT-подобных моделей.
Результат
Сотрудники экономят до 2 часов в день на поиске информации. Новички адаптируются быстрее.
Проблема 3: Страх сотрудников перед ИИ
Ситуация
Команда клиента боялась, что ИИ заменит их. Внедрение шло со скрипом.
Решение
1) Разработали программу адаптации и обучения для сотрудников.
2) Создали интерактивный курс "Как работать с ИИ-ассистентом".
3) Организовали серию воркшопов "Человек + ИИ" по решению бизнес-задач.
4) Разработали систему геймификации для стимулирования использования ассистента.
Результат
90% команды теперь активно используют ассистента и предлагают идеи для его развития.
Проблема 4: Безопасность данных
Ситуация
Многие клиенты обеспокоены безопасностью при внедрении ИИ-систем.
Решение
1) Разработали программный комплекс для закрытого контура с самыми высокими стандартами безопасности.
2) Создали архитектуру с возможностью локального размещения всех компонентов.
3) Внедрили систему многофакторной аутентификации для доступа к критичным данным.
4) Разработали модуль автоматического логирования и аудита всех взаимодействий с ИИ.
Результат
Наши решения успешно проходят самые строгие аудиты безопасности, включая проверки в финансовом и государственном секторах.
Главные уроки из нашего опыта: 4 ключевых принципа внедрения ИИ-ассистентов
Тщательный анализ бизнес-процессов
Начинайте с глубокого изучения текущих процессов. Правильно выбранная отправная точка значительно ускоряет внедрение и повышает эффективность проекта. Качественный анализ на старте поможет сэкономить время и ресурсы в долгосрочной перспективе.Вовлечение команды клиента
Активно привлекайте сотрудников компании к процессу создания и внедрения ИИ-ассистента. Чем больше людей участвует в проекте, тем выше шансы на успешную интеграцию. Каждый вовлеченный сотрудник становится потенциальным сторонником изменений.Постоянное обучение модели
Регулярно обновляйте и дополняйте базу знаний вашего ИИ-ассистента. Постоянное обучение модели необходимо для поддержания ее актуальности и эффективности. Свежие данные помогают ассистенту оставаться полезным и релевантным.Измерение результатов
Внедрите систему конкретных метрик для оценки эффективности ИИ-ассистента. Это поможет не только оценить возврат инвестиций, но и определить направления для дальнейшего развития. Регулярный анализ показателей позволит корректировать стратегию и оптимизировать работу ИИ-ассистентов.
Создание корпоративного ИИ-ассистента — это не просто технический проект, а комплексная трансформация бизнес-процессов. Мы помогаем компаниям не только внедрить технологию, а переосмыслить подход к работе с информацией и клиентами.
Если у вас остались вопросы о том, как ИИ может помочь именно вашему бизнесу — спрашивайте в комментариях. Буду рад поделиться экспертизой!
Спонсор материала - Sherpa Robotics
Sherpa Robotics – ведущий российский вендор программных решений для роботизации бизнес-процессов на предприятии с помощью программных роботов RPA и LLM.
Продуктовая линейка компании: Sherpa RPA, Sherpa Process Discovery, Sherpa AI Server.
Платформа Sherpa RPA — это экосистема, которая объединяет классических программных роботов и современные технологии искусственного интеллекта. С помощью платформы автоматизируются не только рутинные бизнес-процессы в самых разных областях, но и интеллектуальные задачи, которые до недавнего времени считались прерогативой человека.
Sherpa Process Discovery — инструмент на базе искусственного интеллекта для анализа и выявления бизнес-процессов для последующей роботизации.
Sherpa AI Server - платформа для работы с генеративными нейросетями в закрытом контуре компании.
Sherpa AI – это первая российская оффлайн платформа для использования нейросетей в корпоративной среде в закрытом контуре. Sherpa AI позволяет решать задачи с помощью искусственного интеллекта в компаниях, где политикой информационной безопасности и требованиями ФСТЭК запрещено использование облачных нейросетей.
Интеграция Sherpa RPA и Sherpa AI Server позволяет совмещать преимущества классической RPA автоматизации и технологий искусственного интеллекта при решении сложных бизнес-задач.
Ключевые преимущества Sherpa RPA
- Встроенные инструменты интеллектуального распознавания сложных структурированных и неструктурированных документов из сканов, фото, PDF-файлов.
- Поддержка машинного обучения и применение искусственного интеллекта для обработки естественного языка.
- Нативная интеграция с популярными корпоративными системами - SAP, Oracle, Java, 1C, RDP, Citrix и другими.
- Разнообразные опции разработки роботов: от полного No-Code до использования .NET, C++, C#, JavaScript, Python, PowerShell.
- Мощный Оркестратор для централизованного управления роботами, сценариями, очередями, пользователями, логированием, правами, безопасностью.
- Гибкая ценовая политика с возможностью неограниченного использования роботов без привязки к количеству внедренных сценариев.
Решения экосистемы Sherpa RPA включены в реестр российского ПО.
Представьте: пятничный вечер, таблицы Excel пестрят цифрами, а впереди ещё три часа монотонной работы. Вы в сотый раз проверяете данные, копируете их из одной системы в другую, боясь допустить ошибку. К счастью, эта картина постепенно уходит в прошлое. Роботизация позволяет сотрудникам заниматься по-настоящему важными задачами, оставляя рутину алго…
2025 год уже обозначил главный тренд в оптимизации бизнес-процессов — автоматизацию продаж с помощью искусственного интеллекта. В условиях экономической турбулентности именно ИИ-решения помогают компаниям не просто удержаться на плаву, но и нарастить эффективность, сократив операционные издержки и усилив контроль над процессами.
Привет, на связи Шерпа Роботикс. Сегодня мы перевели для вас статью Мелиссы Хейккиля — старшего репортёра MIT Technology Review, где она освещает темы искусственного интеллекта и того, как он меняет наше общество. Чтобы написать эту статью Мелисса прошла через процедуру создания цифрового двойника с помощью стартапа Synthesia.
«Действуйте осторожно и тестируйте уязвимости», — звучит, к сожалению, не так привлекательно, как «спешите сломать привычное».
Задачи по проектам валятся как снег на голову... Сроки горят, и команде приходится работать аврально, чтобы успеть сдать всё в срок. Такие ситуации возникают сплошь и рядом, но только не у разработчика мобильных приложений для стартапов. Не так давно они внедрили методику Work Management.
Не все уверены в окупаемости инвестиций в генеративный ИИ. Но, судя по последним данным платформы PitchBook, отслеживающей финансирование, многие инвесторы не сомневаются успехе.
Спасибо, что поделились своим опытом с народом)