Об услуге

ИИ-ассистенты помогают автоматизировать рутинные задачи, ускорять обработку запросов и повышать эффективность работы сотрудников. Решение встраивается в существующую ИТ-инфраструктуру и работает через привычные каналы: чаты, мессенджеры, голосовые сервисы и CRM.

Мы внедряем интеллектуальных помощников для бизнеса под конкретные процессы компании — от выбора сценария и настройки до интеграции, запуска и дальнейшей поддержки.

Вы получаете:

  • Внедрение ИИ-ассистента под ключ;

  • Бесплатный консалтинг по внедрению ИИ;

  • Настройку и интеграцию системы с корпоративными сервисами;

  • Поддержку решения после внедрения;

Возможности генеративного ИИ
для бизнеса

ИИ-помощники

ИИ-ассистенты для бизнеса — это цифровые инструменты, которые понимают запросы на естественном языке, работают с корпоративными данными и помогают сотрудникам или клиентам быстрее решать рабочие задачи.

В отличие от публичных AI-сервисов, корпоративный ИИ-ассистент настраивается под роли пользователей, права доступа, внутренние правила и требования информационной безопасности. Решение индивидуально кастомизируется под конкретную ситуацию и способно повысить эффективность самых различных бизнес-процессов, связанных с обработкой, представлением и передачей информации.

AI-помощники работают на основе информации из корпоративной базы знаний и интеграций с CRM, чатами, мессенджерами, телефонией и другими системами. Это позволяет сократить объём ручной работы и оперативно генерировать ответы на основе актуальной корпоративной информации.

Область применения ИИ-помощников

  • Поиск информации
    ИИ-ассистент помогает быстро находить нужную информацию по регламентам, инструкциям, внутренним документам и рабочим материалам без ручного поиска по разным источникам.
  • Улучшение сервиса
    Решение помогает обрабатывать типовые обращения, подсказывать сотрудникам варианты ответа, сокращать время реакции и поддерживать единое качество коммуникации с клиентами.
  • Помощь в продажах
    ИИ-ассистенты и ИИ-суфлеры помогают менеджерам во время общения с клиентом, подбирают релевантные материалы, формируют коммерческие предложения, подсказывают следующие шаги и упрощают подготовку персонализированных коммуникаций.
  • Работа с документами
    Генеративный ИИ можно использовать для подготовки отчетов, анализа документов, визуализации данных, формирования деловых писем и ускорения рутинных операций в финансовых процессах.
  • Поддержка сотрудников
    ИИ-помощник отвечает на типовые внутренние вопросы, помогает в адаптации новых сотрудников, подсказывает порядок действий по HR- и административным процессам и снижает нагрузку на HR-команду.
  • Подготовка материалов
    Решение ускоряет подготовку писем, презентаций и аналитических материалов, помогает адаптировать их под разные аудитории и сокращает время на рутинные задачи команды.

Готовые ИИ-ассистенты для внедрения


AI-агент для закупок
AI-агент для клиентской поддержки
AI-рекрутер
Генеративный ИИ
Обработка и представление информации
ИИ-агенты
Речевые и чат-боты на основе ИИ
ИИ-базы знаний
Диалоговые тренажёры
ИИ-суфлёры
Индивидуальное ИИ-решение

Модели поставки

Локально (On-Premise)

Подходит компаниям, которым важно развернуть решение внутри собственного ИТ-контура или в закрытом облаке, контролировать доступ к данным и соблюдать повышенные требования к безопасности и конфиденциальности. Такой формат особенно актуален для внутренних баз знаний, обработки документов, саммари встреч и других сценариев, где нельзя выносить данные за пределы контура.

В облаке (SaaS)

Разворачиваем ИИ в облаке и настраиваем обмен данными с вашими информационными системами и корпоративными сервисами. Такой формат подходит для быстрого запуска, пилотных проектов и сценариев, где важно быстрее проверить гипотезу без развертывания собственной инфраструктуры.

Кейсы внедрения ИИ-ассистентов
в бизнес-процессы

Корпоративный бот-помощник для сотрудников

Задача: дать сотрудникам быстрый доступ к ответам по внутренним процедурам без переработки действующих регламентов и инструкций. Решение должно было работать на основе уже существующих документов и сокращать время на поиск информации по внутренним вопросам.

Решение: внедрили чат-бота на базе RAG-системы. Он ищет ответы в загруженных документах из разных источников и выдает их со ссылками на исходные материалы.

Результат:

-20%

нагрузка на HR, техподдержку и ИТ-департамент. Внедрение за 1 неделю.

Область применения: Внутренние корпоративные системы, HR-сервисы, онбординг, чат-боты для техподдержки, поиск по документации.

Речевой бот для внутренних и сервисных обращений

Задача: снизить нагрузку на HR-специалистов, ускорить получение информации для сотрудников и дать им доступ к внутреннему HelpDesk через мессенджер.

Решение: разработали бота, который помогает сотрудникам получать информацию по отпуску, оформлять заявку на отпуск, находить ответы по внутренним процессам и сервисам, а также передавать обращения в техническую поддержку.

Результат:

-50%

нагрузка на команду сопровождения. Сотрудники получают ответы в мессенджере.

Область применения: Автоматическая обработка входящих обращений в контактном центре 24/7, техническая поддержка, внутренние чат-боты для сотрудников, сценарии записи на прием и оформления заказа.

AI-помощник для обработки встреч и звонков

Задача: сократить время на обработку информации после встреч и звонков, автоматизировать подготовку протоколов и исключить риск утечки конфиденциальных данных.

Решение: запустили AI-помощника для обработки видеовстреч и записей звонков. Он выделяет основные темы и договоренности, подводит итоги встречи и формирует протокол по заданному шаблону. Обработка выполняется внутри сети клиента.

Результат:

-80%

время на подведение итогов переговоров. Рутинный разбор встречи передается AI-помощнику.

Область применения: Подготовка протоколов встреч и звонков для менеджеров, генерация деловых писем и контента для маркетинга, формирование финансовых отчетов и визуализация данных.

Как проходит внедрение

  1. Определяем бизнес-задачу

    Фиксируем, какой процесс нужно усилить: поддержка сотрудников, клиентский сервис, продажи, HR, обработка документов или аналитика.

  2. Согласуем требования и формируем техническое задание

    Уточняем каналы, данные, интеграции, требования к безопасности, роли пользователей и ограничения по инфраструктуре. Переводим бизнес-задачу в понятный набор функций, сценариев и критериев результата.

  3. Подбираем решение и делаем расчет
    Определяем, подойдет ли готовый сервис, кастомизированный ИИ-ассистент или индивидуальная разработка ИИ-агента под вашу задачу. Рассчитываем объем работ, сроки и стоимость проекта.
  4. Формируем технико-коммерческое предложение
    Показываем архитектуру, сроки, модель поставки, объем внедрения и сопровождения.
  5. Подписываем договор и согласуем план реализации
    Фиксируем этапы проекта, зоны ответственности, контрольные точки и формат поддержки.
  6. Кастомизируем решение при необходимости

    Настраиваем сценарии, логику ответов, роли, права доступа и интеграции с учетом ваших данных, внутренних регламентов и рабочих процессов.

  7. Внедряем и запускаем решение

    Подключаем необходимые системы, тестируем работу решения и переводим его в рабочий режим.

  8. Сопровождаем и развиваем решение

    Подключаем поддержку, дорабатываем сценарии, расширяем функциональность и масштабируем решение по мере роста задач.

Этапы внедрения ИИ-помощников

Внедряем решения от партнёров:

Т-банк
Т-банк
Т-банк

Почему выбирают ОБИТ

Отечественное ПО и сильные партнеры

Мы внедряем решения на базе отечественного программного обеспечения и работает с технологическими партнерами рынка. Это снижает риски по поддержке, доступности и дальнейшему развитию решения.

Удобный формат развертывания

Можем инсталлировать решение в закрытом облачном или on-premise-контуре, либо использовать облачную модель по подписке. Это позволяет подобрать архитектуру под реальные требования бизнеса и безопасности.

Консалтинг перед внедрением

Проводим аудит потребностей, чтобы предложить не формальную «нейросеть ради нейросети», а рабочий сценарий с понятным эффектом, метриками и планом запуска.

Кастомизация под ключ

Разрабатываем индивидуальное решение исходя из требований бизнеса и лучших отраслевых практик, а не ограничиваемся базовой настройкой готового продукта.

Ориентир на результат

Отслеживаем целевые метрики по внедренному решению и используем данные проекта для повышения автоматизации и KPI. Такой подход особенно важен в B2B-проектах, где решение должно быть оправдано цифрами, а не только технологическим интересом.

Поддержка, SLA и безопасность

Мы обеспечиваем поддержку 24 на 7, гибкий SLA и уделяем отдельное внимание конфиденциальности и сохранности данных. Для заказчика это означает контролируемую эксплуатацию решения после запуска.

Нам доверяют

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

  • Как снизить риск неверных ответов ИИ?
    Для этого ограничивают источники данных, настраивают права доступа, используют RAG-подход, добавляют ссылки на документы-источники и задают правила эскалации сложных случаев на сотрудника. Для корпоративных сценариев это важнее, чем сама языковая модель.
  • Как контролировать качество ответов ИИ-ассистента после запуска?
    Качество контролируют через пилот в тестовой среде, проверку на реальных сценариях, мониторинг ответов, обновление базы знаний и регулярную донастройку. Чем лучше подготовлены данные и источники ответов, тем стабильнее результат.
  • Не опасно ли внедрять ИИ-ассистента с точки зрения ИБ?
    Нет, если решение изначально проектируется с учетом требований по ИБ. Мы можем развернуть его on-premise или в закрытом облаке, настроить разграничение прав, контроль доступа, журналирование действий и ограничения на работу с чувствительными данными. Риски обычно связаны не с самим ИИ, а с неверной архитектурой и избыточными доступами.
  • Можно ли кастомизировать готовое решение под наши процессы?
    Да. Готовые ИИ-ассистенты и ИИ-агенты можно адаптировать под роли пользователей, сценарии работы, внутренние регламенты, интеграции и требования информационной безопасности. Если базового функционала недостаточно, мы дорабатываем логику, права доступа, маршруты и модель развертывания под вашу инфраструктуру.
  • Какой формат развертывания выбрать: cloud или on-premise?
    Cloud подходит, когда важны быстрый старт, пилот и минимальная нагрузка на собственную инфраструктуру. On-premise выбирают, когда данные нельзя выводить за пределы контура, есть требования по безопасности, интеграциям и контролю доступа. Мы поддерживаем обе модели поставки.
  • С какими системами можно интегрировать ИИ-ассистента?
    Обычно ИИ-ассистент интегрируют с CRM, ERP, HRM, Service Desk, внутренними базами знаний, телефонией, сайтом, мессенджерами и почтой. За счет этого он работает внутри действующих процессов, а не отдельно от них.
  • Сколько времени занимает запуск?
    Срок зависит от сценария, качества исходных данных, числа интеграций и требований к безопасности. Пилотный проект обычно запускается быстрее, а полноценное внедрение требует отдельной оценки после анализа задачи и архитектуры. Практически разумно начинать с пилота, а затем расширять решение поэтапно.
  • Можно ли сначала запустить пилот, а затем масштабировать ИИ-ассистента на другие процессы?
    Да. На практике это самый разумный сценарий. Сначала выбирают пилотную задачу с понятными метриками, проверяют качество ответов, скорость работы и эффект для бизнеса, а затем поэтапно расширяют решение на другие подразделения и процессы.
  • От чего зависит стоимость проекта?
    Стоимость зависит от сценария, числа пользователей, объема запросов, выбранных моделей, интеграций и требований к безопасности. Чтобы расходы были предсказуемыми, обычно задают лимиты, отслеживают потребление токенов и начинают с пилота, чтобы оценить экономику до масштабирования.
  • Как оценить эффект от внедрения?
    Обычно смотрят на скорость ответа, снижение ручной нагрузки, долю автоматизированных запросов, время на поиск информации, скорость подготовки документов и качество обслуживания. Для коммерческих сценариев дополнительно оценивают конверсию, качество коммуникации и влияние на выручку. У нас акцент сделан именно на измеримые метрики и KPI проекта.
  • Что остается на стороне заказчика, а что берет на себя ОБИТ?
    Со стороны заказчика обычно нужны постановка бизнес-задачи, доступ к данным, согласование требований и участие профильных специалистов. ОБИТ берет на себя анализ потребностей, подбор решения, кастомизацию, интеграции, внедрение и поддержку. Такой формат позволяет распределить ответственность без размытых зон.
Cмотреть кейс