Как компании внедрить ИИ с учетом бизнес-задач

Поэтапный разбор разных решений: от простых чатов до автономных систем.

Современную жизнь уже невозможно представить без AI-моделей: они помогают оптимально автоматизировать процессы, повышать эффективность и качество принимаемых решений. Однако прямой переход к полному «агент-режиму» зачастую сопряжен с рисками и сложностями.

Во избежание непредвиденных сюрпризов лучше пройти 4 ступени эволюции AI-интеграции, каждая из которых приносит измеримую пользу и готовит команду к следующему уровню.

Что это такое?

Безопасная отправная точка для экспериментов с ИИ – универсальные чат-интерфейсы, с помощью которых можно быстро начать работу с AI без сложной интеграции.

Начинать свой путь можно с популярных чатов:

- ChatGPT – самый популярный и универсальный

- Mistral – европейская альтернатива с открытым кодом

- Deepseek – доступен в РФ без необходимости использования VPN

- Anthropic Claude – еще один из передовых чатов на уровне ChatGPT и Mistral

- Cursor – IDE с встроенным AI

- NotebookLM – инструмент от Google для анализа выбранного набора документов

- PerplexityAI – чат, который в первую очередь ориентируется на поиск в интернете

Мы советуем присмотреться к Cursor. Он работает как оболочка, внутри которой можно выбрать модель, максимально подходящую под конкретную задачу. Периодически модель можно менять, чтобы получить новую «точку зрения» на тот же набор документов.

К бесспорным преимуществам Cursor относится использование его не только в качестве инструмента для разработки кода, но и как помощника в работе с локальными файлами и папками.

Безопасность

Если корпоративная политика не допускает использование внешних API, весь необходимый стек можно развернуть на инфраструктуре компании.

Пользовательский интерфейс может быть индивидуально разработан внутри фирмы, представлять собой коммерческое ПО или решения с открытым исходным кодом.

Примеры:

- Ловец Слов – в ТеДо используется собственная разработка для работы с конфиденциальными данными; локальная сеть по замыслу не имеет доступа в интернет и доступна только для сотрудников ТеДо

- Open WebUI – современный веб-интерфейс с открытым исходным кодом для работы с локальными языковыми моделями, обеспечивающий централизованное управление, разграничение прав доступа и полный контроль над данными

Какие бывают варианты инфраструктуры для инференса модели:

- Локальная инфраструктура для инференса – качество ответов модели зависит от объема инвестиций в инфраструктуру, поскольку взаимодействовать с проприетарными сетями по API не позволяют требования безопасности

- Аренда оборудования – всегда беспроигрышный вариант, поскольку для проверки гипотез без закупки можно арендовать почти любое оборудование

Оба варианта решают основные задачи самых требовательных служб безопасности, а сама фирма получает такую выгоду:

- Изолированную среду для экспериментов

- Контроль над данными и их обработкой

Важно: вопросы безопасности и инфраструктуры сохраняют актуальность на каждом этапе предложенного концепта и обязательно должны обсуждаться отдельно как критически важный аспект внедрения ИИ.

Настройки и техники

В разных чатах и «песочницах» (например, ChatGPT, Cursor, Open WebUI) можно настраивать различные параметры, чтобы на уровне чата быстро прототипировать AI‑продукт и его поведение:

- Системные промпты – точная настройка ролей AI

- Параметры модели – температура, токены, контекст

- Few-shot learning – обучение примерами

- Chain-of-thought – пошаговое рассуждение (эксперт самостоятельно формирует путь, который модель должна пройти в своих рассуждениях)

- Role-playing – имитация различных экспертов

Процесс внедрения:

Выбор чата → Настройка промптов → Тестирование

Примеры использования:

- Генерация контента – создание статей, постов, описаний продуктов

- Анализ данных – обработка отчетов, поиск закономерностей

- Мозговой штурм – генерация идей, решение проблем

- Обучение – объяснение сложных концепций, создание учебных материалов

Результат: быстрый старт за 1-2 недели, минимальные риски, высокая гибкость.

Что это такое?

Интеллектуальные помощники с расширенными возможностями – специализированные AI-агенты, предназначенные решать конкретные бизнес-задачи.

Ключевые возможности:

1. Способы разработки и внедрения кастомных агентов

Прежде всего внедрять агентов в бизнес-процессы можно за счет их встраивания в существующие пользовательские платформы (порталы, ЛК, CRM и др.) – настраиваемые интерфейсы, которые можно кастомизировать под доменные задачи. В ТеДо тот же «Ловец Слов» служит платформой для модулей, а уже каждый из модулей может содержать произвольный набор агентов и команд.

Альтернативой может выступать интеграция агента в качестве Telegram-бота, как способ не тратить ресурсы на UI и реализовать решение в привычном интерфейсе.

Если вы не знакомы с программированием, но хотите разработать собственного AI-агента, то можете использовать визуальные конструкторы и low‑code оркестраторы такие, как LangFlow, n8n и аналоги – Flowise, Dify, Dust.

Если же вы обладаете навыками программирования, то вам подойдет один из фреймворков для разработки агентов, самым популярным из которых является LangChain.

Сейчас рынок наполняется облачными агентами API, и, судя по всему, в дальнейшем компании будут наполнять свои пользовательские платформы выбранными специализированными AI-агентами.

Если ваша команда разработала полезного агента, то мы рекомендуем реализовать его как API-сервис для унификации, удобства масштабирования и потенциальной возможности коммерциализации.

2. Экспертная настройка кастомных агентов

Ценным AI-агента делают компетенции, вшитые в его функционал разработчиками. Среди них можно отметить такие:

- Тюнинг промптов – точная настройка под бизнес-задачи

- Подключение данных – интеграция с корпоративными источниками данных

- Усложнение логики – многошаговые процессы и принятие решений в соответствии с бизнес-логикой

Измерить же качество агентов мы можем с привлечением специфичного для конкретной задачи бенчмарка.

Процесс создания:

Определение задач → Создание агента → Интеграция в выбранный UI → Настройка экспертами

Примеры инструментов:

- Аналитический агент – автоматический анализ отчетов и генерация инсайтов по результатам проекта

- Агент поддержки – обработка типовых запросов клиентов

- Контент-агент – создание и адаптация материалов под разные каналы

- Агент поиска – интеллектуальный поиск по корпоративным документа

Что это такое?

AI интегрирован в рабочие инструменты, пользователь только валидирует. AI становится частью привычных рабочих процессов.

Ключевые возможности:

- AI-агент работает непосредственно с полным объемом документов проекта, без какого-либо промежуточного звена

- Внутри системы возможен учет обратной связи пользователя – обратная связь с «эффектом дообучения»

- В случае качественно настроенного агента роль человека сводится к проверке:

1) Контроль качества – человек является «последней инстанцией», несущей ответственность за результат

2) Итеративный процесс – AI создает черновик, человек корректирует

3) «Обучение системы» – обратная связь улучшает результаты (получение и учет обратной связи должны быть заложены в архитектуре приложения)

Контекст проекта:

- AI понимает структуру файлов и стиль работы

- Анализ зависимостей и архитектуры

- Согласованность с существующими документами

Существующие ограничения: качество работы агента должно измеряться посредством соответствующих бенчмарков.

Если общая задача не решается с помощью AI за один подход или решается плохо, она должна быть разделена на части и человек должен проверять каждую отдельную задачу перед переходом к следующей. И далее с улучшением работы агентов задачи могут укрупняться.

Рабочий процесс:

AI генерирует → Человек проверяет и редактирует → Результат готов

Примеры интеграции:

- Разработка – автодополнение кода, генерация тестов, рефакторинг

- Документооборот – автозаполнение договоров, генерация отчетов

- Дизайн – Figma AI, автоматическое создание макетов

- Аналитика – автоматические дашборды и визуализации

Что это такое?

Полностью автоматизированные процессы без участия человека – AI самостоятельно выполняет операции и запускает процессы по внешним триггерам. Сейчас это скорее концепт, но уже есть области, где такие самостоятельные решения находят применение.

Ключевые возможности:

1. Автоматические триггеры:

- Реакция на события – звонки, письма, поступление данных

- Webhooks – получение триггера от внешних систем

- Cron Jobs – выполнение по расписанию

- Event Streaming – обработка очереди задач

2. Бизнес-логика

- Выполнение сложных процессов без вмешательства человека

- Принятие решений на основе заданных правил

- Интеграция с API различных сервисов

- Workflow Engines – управление сложными процессами

3. 24/7 работа

- Непрерывная работа без выходных и праздников

- Масштабирование под нагрузку

- Отказоустойчивость – автоматическое восстановление (при должной проработке архитектуры)

Автономный цикл:

Получение события → Обработка AI → Результат готов

Примеры автономных систем:

- Обработка заявок: автоклассификация и маршрутизация входящих писем

- Мониторинг и отчеты: автогенерация дашбордов и рассылка метрик

- Контент-маркетинг: автопубликация новостей в соцсетях

- E-commerce: автоматическое управление ценами и запасами

- Медицина: автоматическая диагностика и назначение лечения

Важные предосторожности:

- Fallback-механизмы – обязательная возможность ручного вмешательства

- Безопасность данных – шифрование и контроль доступа

- Соответствие GDPR – соблюдение требований по защите данных

- Корпоративные политики – соответствие внутренним стандартам

- Этические аспекты – прозрачность и объяснимость решений

Результат: максимальная автоматизация, работа 24/7, исключение человеческого фактора.

Ключевые принципы:

1. Поэтапное внедрение – не пытайтесь сразу перейти к автоматизации

2. Фокус на ценности – каждый этап должен приносить измеримую пользу

3. Инвестиции в компетенции – обучайте сотрудников работе с AI

4. Безопасность прежде всего – минимизируйте риски на каждом этапе

Помните: успех внедрения ИИ зависит не от скорости перехода к автоматизации, а от качества подготовки каждого этапа и вовлеченности команды в процесс трансформации.