AI/ML та Generative AI

Інтегруємо AI/ML: RAG на приватних даних, Copilot для процесів, класифікація і прогнозування. Швидкий та безпечний запуск.

Дивитись рішення Звʼязатись

RAG + Векторний пошук

Працюємо з вашими приватними даними без витоку.

Copilot у процесах

Автозаповнення, підказки, генерація ідей/звітів.

ML‑моделі

Класифікація, прогноз, рекомендації, фрод.

Кейс

У Defender-3 — системі продажів у месенджері — компʼютерний зір читає фото документів клієнта, а система формує рахунок, договір, видаткову й ТТН. Розпізнане клієнт підтверджує сам, тож помилка розпізнавання не потрапляє в документ.

В адмінці працює AI-асистент: відповідає менеджеру на питання по замовленнях і даних, а не замінює його.

Ми не продаємо «ШІ». Ми вбудовуємо модель у процес там, де вона економить руки й лишає рішення людині.

Дивитись кейс Defender-3

Результати

Економія 20–40% часу знаннєвих ролей
Краще прийняття рішень та персоналізація
Готовність до масштабування

Чому більшість AI-проєктів не доходять до роботи

Демонстрація вражає, пілот працює, а в щоденній роботі система не приживається. Причина зазвичай не в моделі: немає місця, куди її вбудувати. Дані розкидані, процес не описаний, результат нікуди не потрапляє.

Друге — довіра. Якщо система іноді помиляється, а людина не бачить, на чому саме побудована відповідь, вона перестає нею користуватись уже через тиждень.

Що ми робимо

AI всередині робочого процесу

Не окремий чат збоку, а крок у наявному процесі: розбір заявки, підготовка чернетки, класифікація документа.

Робота з документами

Витягування даних із рахунків, накладних і листів, перенесення в облік без ручного набору.

Комп’ютерний зір

Відеоаналітика, розпізнавання й супровід обʼєктів, PTZ-наведення. Обробка потоку, а не окремих кадрів.

Голосові сценарії

Телефонія й голосові боти для типових звернень, з передачею людині там, де потрібна людина.

Перевірюваність

Кожна відповідь із посиланням на джерело. Якщо джерела немає — система це показує, а не вигадує.

Ескалація до людини

Система сама визначає, коли задача поза її межами, і передає її людині, замість імпровізації.

Як ми до цього ставимось

Ми не тренуємо власних великих моделей і не продаємо це як послугу. Ми вбудовуємо наявні моделі в робочі процеси так, щоб результат був перевірюваним: структурований вивід, обовʼязкові джерела, чіткі межі компетенції й ескалація до людини. Це нудніше за демонстрації, але саме це працює на другий місяць.

Часті питання

Ви тренуєте моделі під нас?

Зазвичай ні, і зазвичай це не потрібно. Більшість задач вирішується наявними моделями плюс правильно підготовленими даними й чіткими правилами. Тренування — дорого й виправдано рідко.

Що буде, коли система помилиться?

Вона мусить це показати, а не приховати. Ми будуємо так, щоб кожна відповідь мала джерело, а сумнівні випадки йшли людині. Система без ескалації в робочому процесі небезпечна.

Наші дані підуть кудись назовні?

Це рішення проєкту, і воно приймається на початку. Там, де дані чутливі, обробка робиться локально, а назовні йде знеособлене.

Розгорнуті пояснення без маркетингу — корисні навіть тому, хто нас не найме.

Своя система чи готова коробка: чесне порівняння

Коли готовий продукт виграє, коли варто робити своє, і третій варіант — готова система під ваш процес. Привʼязка, право на код, підтримка, переїзд.

SCADA, CRM і ERP: чим вони відрізняються і що вам потрібно

Прості пояснення різниці між SCADA, CRM, ERP і WMS. Яку задачу вирішує кожна система і чому спроба замінити одну іншою зазвичай закінчується погано.

Усі відповіді