Автономные
интеллектуальные системы

Аудит необходимости ИИ

Автономные интеллектуальные системы, только когда ИИ действительно нужен

Проектируем локальные ИИ-решения для закрытого контура, слабого железа и чувствительных данных. Сначала проверяем, можно ли решить задачу без ИИ. Применяем малые адаптированные модели без зависимости от облаков и GPU.

Обсудить пилотПроверить, нужен ли вам ИИ
  • ИИ только при необходимости
  • Работа внутри инфраструктуры заказчика
  • Запуск на обычных ПК и слабых серверах
  • Собственные и адаптированные модели под предметную область
  • Метрики качества, источники и ручная проверка результатов
CPU-first
обычные ПК и слабые серверы
Offline
работаем без доступа к интернету
Метрики
качество, быстродействие, надежность

Первый шаг

За 2–3 недели проведем исследование бизнес процессов и определим, где действительно нужен ИИ и какой будет эффект от внедрения

Вы получите не презентацию про возможности ИИ, а инженерное заключение: где ИИ нужен, где вреден, где избыточен и какой минимальный локальный прототип имеет смысл разрабатывать

Обсудить AI Necessity Audit
Интервью с владельцами процессов
Анализ документов и данных
Карта процессов
Вариант решения задачи без ИИ
Оценка необходимости внедрения моделей
Рекомендации по локальному прототипу
Разработка предварительной архитектуры
Оценка инфраструктуры и рисков
Расчет бюджета проекта и сроков реализации

Аудит необходимости ИИ - аккуратный старт до разработки сложного решения: сначала доказываем необходимость ИИ, затем выбираем минимальный рабочий прототип

Проблема рынка

Большинству задач не нужен большой облачный ИИ

Многие ИИ-проекты начинаются с выбора модели. Мы начинаем с другого вопроса: нужен ли здесь ИИ вообще?

Компании внедряют ИИ до того, как описали процесс.

LLM используют там, где достаточно классических алгоритмов, регулярных выражений, шаблонов или анализа данных.

Данные уходят во внешние облачные сервисы.

Эксплуатация становится дорогой из-за токенов, GPU и сложной инфраструктуры.

Результаты сложно объяснить и проверить.

Универсальные модели плохо решают узкие корпоративные задачи без адаптации.

Методология

Наш принцип: сначала инженерия, потом ИИ

ИИ должен быть не первым, а последним инструментом. Такой подход снижает стоимость, повышает объяснимость и позволяет внедрять решения в закрытых контурах и на слабой инфраструктуре

шаг 1

Правила

шаг 2

Поиск

шаг 3

Алгоритмы

шаг 4

Классический ML

шаг 5

Малые модели

шаг 6

LLM

Услуги

Что мы делаем

От аудита необходимости ИИ до локального прототипа и предметной модели.

Аудит необходимости ИИ

Карта процесса, baseline без ИИ, оценка необходимости внедрения локальных ИИ моделей, рисков, стоимости и сложности инфраструктуры

Локальные ИИ-прототипы

Прототипы для классификации документов, извлечения реквизитов, локального поиска и анализа договоров

Малые предметные модели

Дообучение, LoRA/QLoRA-адаптация, дистилляция, квантование, CPU-only inference и тестирование качества

Offline RAG и базы знаний

Локальный поисково-ответный контур без интернета, со ссылками на источники и режимом без генерации текста

Встраивание ИИ как резервного слоя

ИИ как резервный слой поверх классических алгоритмов, словарей, шаблонов, классических классификаторов и регулярных выражений

Применение

Где это применимо

Сценарии, где локальность, источники и измеримость важнее универсального чат-интерфейса.

Юридические документы

Классификация, извлечение реквизитов, сравнение редакций, поиск рискованных условий и проверка "узких мест"

Регламенты и инструкции

Локальный поиск по внутренним документам, ответы со ссылками на источники

Обращения и маршрутизация

Определение темы, выделение ключевых данных, маршрутизация и передача пограничных случаев оператору

Извлечение данных

Счета, акты, договоры, заявки, письма, кадровые документы и технические журналы

Анализ изменений

Сопоставление редакций, выделение измененных фрагментов, отчет и контроль ссылок на источники

Технологические принципы

Локальность, измеримость и контроль важнее демонстрационного эффекта

Каждый компонент системы проектируется так, чтобы его можно было проверить, объяснить и эксплуатировать в реальной инфраструктуре заказчика.

Локальность

Данные остаются внутри инфраструктуры заказчика. Решения могут работать без постоянного подключения к Интернет

CPU-first

Проектируем решения для офисных ПК, ноутбуков, виртуальных машин и слабых серверов, Вам не нужно строить ЦОД и закупать GPU

Малые модели

Для узких задач часто эффективнее адаптировать небольшую модель, чем использовать универсальную LLM.

Измеримость

Каждый ИИ-компонент получает метрики качества: точность, полноту, скорость, память и долю пограничных случаев

Контроль источников

Система показывает, на основании каких документов или фрагментов получен результат, что делает его проверяемым и объяснимым

Человек в критическом контуре

ИИ не является единственным основанием для критичных юридических, финансовых или управленческих решений

Типовая архитектура

Как устроена автономная интеллектуальная система

Схема показывает ключевые технические контуры для типовой ИИ-системы

Источники данных

Входной контур документов и структурированных источников

  • документы
  • базы знаний
  • обращения
  • письма
  • регламенты
  • журналы
  • структурированные базы

Предобработка

Подготовка данных до применения классических алгоритмов, поиска, регулярных выражений, словарей и моделей

  • извлечение текста
  • очистка
  • нормализация
  • разбиение на фрагменты
  • извлечение метаданных

Детерминированный слой

Объяснимые методы, которые должны внедряться до ИИ-модели

  • классические алгоритмы
  • шаблоны
  • регулярные выражения
  • справочники
  • анализ данных
  • полнотекстовый поиск

ML/AI-слой

Модельный слой включается только там, где классический подход недостаточен

  • классификаторы
  • reranker
  • модель извлечения сущностей
  • малая локальная LLM
  • адаптированная предметная модель

Контроль качества

Ограничения, отказ от ответа и проверяемость результата

  • показатель уверенности
  • правила отказа
  • ручная проверка
  • логирование
  • отчетность

Интеграция

Подключение к рабочему контуру заказчика

  • API
  • веб-интерфейс
  • desktop-приложение
  • интеграция с СЭД, CRM, порталом или файловым хранилищем

Сравнение

Чем наш подход отличается от обычного внедрения ИИ

Мы начинаем не с модели, а с процесса, ограничений, данных и проверяемого результата.

КритерийТипичный AI-подходНаш подход
Старт проектаС выбора LLMС анализа процессов и оценки необходимости внедрения ИИ
ИнфраструктураЧасто требует облака или GPUПроектируется под локальную работу и офисные ПК с CPU
ДанныеМогут уходить во внешний APIОстаются внутри контура заказчика
ЛогикаМодель задействована во всех процессах, увеличивая расходыИИ вызывается только при необходимости
СтоимостьЗависит от токенов, GPU, подписокМинимизируется за счет использования классических алгоритмов и малых моделей
КонтрольЧасто ограниченныйЛогирование, источники, метрики и ручная проверка
Область примененияУниверсальный ассистентУзкая измеримая задача

Демонстрационный сценарий

Пример: локальная проверка юридических документов без GPU

Входные данные

  • Папка договоров или нормативных документов
  • Чек-лист проверки
  • Шаблоны и правила
  • Примеры корректной разметки
  1. 1Извлекает текст
  2. 2Определяет тип документа
  3. 3Применяет правила и шаблоны
  4. 4Извлекает реквизиты
  5. 5Находит рисковые фрагменты
  6. 6Вызывает малую модель только для неочевидных случаев
  7. 7Формирует отчет со ссылками на источники
  8. 8Подсвечивает спорные места человеку

Результат

  • Документы не покидают контур заказчика
  • GPU не требуется
  • Каждое срабатывание объяснимо
  • ИИ используется только в случаях неопределенности
  • Заказчик получает отчет, а не ответ черного ящика

Честные ограничения

Когда мы не рекомендуем внедрять ИИ

Задачу можно надежно решить классическими алгоритмами

Нет данных для проверки качества

Результат нельзя проверить человеком

Ошибка модели может привести к критическому ущербу

Заказчик хочет просто попробовать ИИ без конкретной бизнес-задачи

Эксплуатация модели будет дороже пользы от автоматизации

Задача требует точного вычисления, а не вероятностного вывода

Работа и результат

От диагностики до внедрения в закрытом контуре

Путь начинается с проверки необходимости ИИ и заканчивается измеримым локальным решением.

Как мы работаем

  1. 1Диагностика задачи
  2. 2Проверка решения без ИИ
  3. 3Оценка необходимости модели
  4. 4Локальный прототип
  5. 5Тестирование качества
  6. 6Внедрение и сопровождение

Кому подходит

  • Закрытый контур
  • Чувствительные документы
  • Нет GPU-инфраструктуры
  • Слабые серверы или обычные рабочие станции
  • Нужен контроль над данными
  • Требуется локальный поиск и анализ документов
  • Нужно снизить зависимость от внешних AI API
  • Есть повторяемые процессы обработки документов, обращений или регламентов

Что получает заказчик

  • Понимание, где ИИ действительно нужен
  • Рабочий локальный прототип
  • Снижение зависимости от внешних облаков
  • Возможность эксплуатации без GPU
  • Метрики качества вместо субъективной оценки
  • Документированные ограничения модели
  • Архитектура для закрытого контура
  • Контроль источников и ручная проверка спорных результатов

Заявка

Проверьте, нужен ли ИИ вашей задаче

Мы не будем предлагать ИИ, если задачу проще и надежнее решить без него

Что лучше приложить к заявке

  • Краткое описание процесса и текущих ограничений.
  • Типы документов или данных, с которыми нужно работать.
  • Есть ли закрытый контур и можно ли использовать облака.
  • Какая инфраструктура доступна: ПК, серверы, GPU, виртуальные машины.