Разработка ИИ-агентов для бизнеса

Разрабатываем ИИ-агентов, которые выполняют задачи внутри бизнес-процессов: обрабатывают письма и документы, находят информацию, принимают решения по заданным правилам и работают с 1С, CRM, ERP и другими корпоративными системами.

Создаём решения под конкретные процессы компании — от прототипа до промышленного внедрения.

Разработка ИИ-агентов для бизнеса

Что умеют ИИ-агенты

Получать и классифицировать входящие письма, обрабатывать PDF, Excel, Word, сканы и изображения, извлекать необходимые данные и определять дальнейший сценарий обработки.

Использовать RAG и интеллектуальный поиск для работы с базами знаний, регламентами, договорами, историей операций и другими внутренними источниками.

Сопоставлять данные из нескольких источников, применять бизнес-правила, выявлять расхождения и определять следующий шаг процесса.

Создавать и обновлять записи в 1С, CRM и ERP, обращаться к внутренним API, заполнять формы, создавать задачи и запускать другие бизнес-процессы.

Проверять полноту и корректность данных, учитывать уровень уверенности модели и передавать нестандартные ситуации ответственному сотруднику.

Какие бизнес-процессы можно автоматизировать

Агент получает обращение из email или другого канала, извлекает данные, проверяет их и переносит информацию в CRM или ERP.

Сопоставляет позиции из запросов клиентов с каталогами и историей заказов, находит цены и поставщиков и помогает сформировать КП.

Распознаёт и классифицирует документы, извлекает данные, проверяет их по другим источникам и передаёт результат в корпоративную систему.

Обрабатывает счета, акты и другие финансовые документы, выполняет проверки и выявляет расхождения.

Извлекает условия, сравнивает документы с шаблонами и требованиями, выявляет потенциальные риски и формирует результат проверки.

Находит информацию во внутренних документах и не только отвечает сотруднику, но и выполняет связанные с запросом действия.

Как работает ИИ-агент

Получает данные - письма, документы, сообщения, формы, записи из базы данных или события из корпоративной системы.
Находит необходимый контекст - получает данные из базы знаний, RAG-системы, ERP, CRM, 1С, истории операций и других источников.
Анализирует ситуацию - LLM интерпретирует данные и бизнес-правила, сопоставляет информацию из разных источников и определяет следующий шаг.
Выполняет действие - агент обращается к API и корпоративным системам: создаёт записи, обновляет данные, запускает процессы, формирует документы или ставит задачи.
Проверяет результат - действия и результаты фиксируются. Если данных недостаточно или уверенность системы ниже заданного уровня, задача передаётся сотруднику.

ИИ-агенты для конкретных бизнес-процессов

Для ряда задач мы уже разработали подходы и компоненты, которые можно адаптировать под процессы конкретной компании.

Такие ИИ-агенты объединяют несколько технологий и выполняют не одну операцию, а последовательность действий: получают информацию, анализируют ее, обращаются к корпоративным данным, формируют результат и передают его сотруднику или в другую систему.

наши ИИ-агенты

Автоматически анализирует инженерные чертежи и планы, извлекает текстовые и графические данные, размеры, обозначения, спецификации и другие необходимые параметры.

Полученные данные можно структурировать и передавать в Excel, базы данных или корпоративные системы.

Подробнее →

Обрабатывает входящие запросы клиентов, извлекает товарные позиции, сопоставляет их с каталогом компании, использует данные ERP, CRM или 1С и формирует черновик коммерческого предложения.

Менеджеру остается проверить результат и принять решение там, где действительно требуется человек.

Подробнее →

Автоматизирует перевод больших объемов технической и корпоративной документации.

Система учитывает терминологию компании, структуру документов и контекст, помогая быстрее обрабатывать инструкции, спецификации, технические описания и другие материалы.

Подробнее →

наш опыт

ИИ для ускоренной подготовки КП для судовых перевозок

ИИ модуль для автоматизации обновления цен на ювелирные изделия в Shopify

AI-система автоматизации обработки заявок на расчёт для компании в сфере коммерческого остекления

Система по распознаванию чертежей для бюро строительной экспертизы

Распознавание диалоговых пузырей на рисунках манги

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта

Система оцифровки газет

Мобильное приложение для музеев по распознаванию картин

Приложение для анализа медицинских тест-полосок

Мобильное приложение с KYC-верификацией пользователя

Сервис для обнаружения лесных пожаров

Система по анализу и выгрузке отзывов с маркетплейса на основе ИИ

Перевод технической документации на китайском языке с использованием ИИ

AI-ассистент для анализа спортивной статистики и ставок

AI-платформа для анализа лекций в университете

Платформа анализа медицинской экспертизы на основе ИИ для помощи в судебных делах

Сервис учёта успеваемости для ВУЗов на основе компьютерного зрения

Система извлечения нестандартных технических деталей из инженерных чертежей

Хотите увидеть больше?

смотреть портфолио

Когда ИИ-агент действительно имеет смысл

Разработка ИИ-агента особенно эффективна для процессов, где регулярно выполняется большое количество похожих операций. Например, сотрудникам приходится работать сразу с несколькими системами, а значительная часть входящих данных представлена письмами, документами или неструктурированным текстом.

Мы начинаем проект с анализа процесса и оцениваем потенциальный эффект автоматизации до разработки полноценной системы.

часто задаваемые вопросы

Чат-бот в первую очередь взаимодействует с пользователем: принимает вопрос и формирует ответ. ИИ-агент может самостоятельно выполнять последовательность действий — получать данные из разных систем, анализировать их, принимать решение и запускать следующий этап процесса.

RAG-система прежде всего ищет информацию в корпоративных источниках и использует её для формирования ответа. ИИ-агент может использовать RAG как один из инструментов, но идёт дальше: принимает решение и выполняет действия в других системах — например, создаёт запись в CRM, обновляет данные в ERP или запускает следующий этап процесса.

Стоимость зависит от сложности бизнес-процесса, количества интеграций, требований к безопасности и степени автономности агента. После первичного обсуждения задачи мы определяем архитектуру и можем оценить сроки и бюджет разработки.

Лучше начинать не с выбора модели или технологии, а с конкретного бизнес-процесса. Мы анализируем объём ручной работы, стоимость операций и ошибок, используемые данные и интеграции и определяем, где ИИ-агент сможет дать измеримый эффект.

Разработку можно представить в виде схемы:

Анализ бизнес-процесса → проектирование → PoC/MVP → интеграции → тестирование → промышленный запуск.

Типовые операции выполняются автоматически, спорные или критичные передаются человеку.

Да. Для критичных операций используется Human-in-the-Loop: система автоматически выполняет типовые действия, а неоднозначные или потенциально рискованные ситуации отправляет сотруднику на проверку.

Да. Мы подключаем ИИ-агентов к существующим корпоративным системам через API и другие доступные механизмы интеграции. Агент может получать информацию из системы и создавать или обновлять данные в ней.

Мы строго соблюдаем стандарты защиты информации.

Данные клиентов проходят анонимизацию и шифрование, доступ к ним ограничивается по ролям, а обработка ведётся только в согласованных средах — на защищённых серверах заказчика (on-premises) или в сертифицированных облаках. В процессе разработки мы используем принципы privacy by design: минимизируем объём обрабатываемых данных и учитываем требования безопасности с самого начала проекта.

Технологика работает с крупными международными компаниями и стартапами. Среди наших клиентов Евраз, Алроса, Фонд «Общественное Мнение», Газпром Нефть, Авито, Связной и другие.

Разработка ИИ-агентов для бизнеса