Корпоративный ИИ-пилот — поиск по внутренней базе знаний
Пример результата пилота — цифры приведены для иллюстрации, пока их не заменят данные подтверждённого клиентского кейса.
Команда из сферы корпорации обратилась в ALTE с рабочим процессом, который перестал масштабироваться. Прежде чем что-либо разрабатывать, мы провели аудит процессов и анализ инфраструктуры и данных — чтобы понять, как устроена работа, какие данные и системы задействованы, кто ими пользуется и какие действуют ограничения.
Бизнес-задача
Сотрудники тратили слишком много времени на поиск регламентов, файлов и внутренних знаний.
Выводы аудита
Аудит показал, как в действительности устроена работа, где ИИ создаёт наибольшую ценность, какие системы и данные задействованы и какие роли доступа и инфраструктура понадобятся решению. По его итогам мы подготовили техническое задание и определили MVP с фиксированным объёмом.
Настройка инфраструктуры и данных
Мы описали потоки данных, роли доступа и точки интеграции, чтобы решение работало безопасно внутри среды клиента — с защитой персональных данных на уровне архитектуры и контролем со стороны человека там, где цена ошибки высока.
Решение
Пилот ИИ-ассистента по базе знаний для одного отдела — в контролируемом режиме и с учётом прав доступа к источникам.
Результат
- 57% быстрее поиск
- 18% меньше повторных вопросов
- 6 нед. пилот подтверждён
Что масштабировать дальше
После подтверждения пилота следующий шаг — распространить решение на смежные рабочие процессы, укрепить инфраструктуру и развернуть его для большей части команды, опираясь на измеримые результаты, а не на предположения.
По теме: Корпорации / корпоративные команды · ИИ-услуги · Записаться на вводный звонок
Есть похожий процесс? Давайте проведём аудит.
Расскажите о своём рабочем процессе и бизнес-цели — ALTE поможет понять, можно ли превратить его в решение на базе ИИ с измеримыми результатами.