Единая ИИ-платформа в корпоративном контуре и обучение команд
Контекст
Задача
Сотрудники пользовались внешними ИИ-сервисами неконтролируемо, протоколы совещаний писались вручную, эффект нигде не измерялся.
Работа
Решение
Платформа в закрытом контуре — доступ к моделям, конструктор агентов, база знаний с RAG, аудиоаналитика встреч. Обучение руководителей и команд, фиксация метрик до и после.
Проблема бизнеса
Что происходило до проекта
В корпорации сложилась стихийная «теневая» практика: сотрудники пользовались внешними ИИ-сервисами с личных аккаунтов, отправляя туда рабочие данные — от протоколов совещаний до фрагментов договоров. Запретить — значило потерять продуктивность и загнать практику глубже в тень; разрешить как есть — недопустимый риск утечки. Эффект от ИИ при этом никто не измерял: не было ни единой платформы, ни метрик.
Компании требовался легальный, безопасный и измеримый эквивалент того, чем сотрудники уже пользовались нелегально, — внутри собственного периметра.
Сдвиг
Как было — как стало
Как было
Как стало
Ход работы
Как решали
Платформа в контуре
Развернули единую ИИ-среду на инфраструктуре заказчика: чат с моделями, база знаний с поиском, конструктор агентов — модели on-prem, данные не покидают периметр.
Корпоративная память
Подключили базу знаний с RAG-поиском: ответы опираются на внутренние документы со ссылками на источники и с учётом прав доступа.
Аудиоаналитика встреч
Совещания расшифровываются в протоколы с решениями и поручениями — рутина, которую раньше уносили во внешние сервисы, закрыта внутри.
Обучение волнами
Руководители и команды учились на собственных задачах; чемпионы в подразделениях разворачивали практику дальше.
Метрики до и после
По каждому сценарию зафиксировали базу «до» и измеряли эффект после — платформа отчитывается использованием и экономией, а не фактом внедрения.
Решение
Как устроено архитектурно
Единая точка контроля
Среда не ходит к моделям напрямую: всё через оркестратор с политиками — доступ, лимиты, маршруты.
Знания под правами
RAG отвечает по документам с учётом ролей SSO: бухгалтер и инженер видят разные ответы на один вопрос.
Метрики встроены
Журнал фиксирует каждый вызов: эффект «до/после» считается из телеметрии, а не из опросов.
Продукт
Как это выглядит в работе
Типовой сценарий среды: расшифровка встречи превращается в протокол и поручения, сотрудник подтверждает действия. То, что раньше уносили во внешние сервисы, работает в периметре — и попадает в метрики.
Макет иллюстрирует механику интерфейса; данные на экране условные.
Границы решения
Что делает — и чего не делает
Честные рамки — часть архитектуры: они защищают результат не хуже кода.
Делает
- чат с моделями и базой знаний в контуре
- конструктор агентов под процессы подразделений
- аудиоаналитика встреч с протоколами
- права доступа и журнал всех обращений
- метрики использования и эффекта до/после
Не делает
- выхода данных наружу — модели on-premise
- автодействий без подтверждения сотрудника
- «внедрения ради факта» — сценарии без эффекта закрываются
Итог
Результат
- Рутинные операции автоматизированы
- Данные не выходят за периметр
- Команды обучены, метрики фиксируются
Числовые показатели публикуются после сверки с заказчиком.
Передача
Что осталось у клиента
- Исходный код, модели и конфигурации — вместе с правами.
- Документация и описание архитектуры.
- Возможность развивать решение своей командой или любым другим подрядчиком.
Следующий шаг
Расскажите про задачу
Разберём, оценим сроки и стоимость. Если задача не наша — скажем прямо и подскажем, к кому обратиться.
Обсудить задачу →