ИИ в корпоративной среде — это не магия и не самоцель, а инструмент решения конкретных бизнес-задач. В CodeInside подход к внедрению AI аналагичен подходу к инженерной задаче: с чёткой методологией, понятной архитектурой и прогнозируемым результатом.

Что делаем иначе?

Начинаем не с выбора модели, а с постановки задачи.

Когда заказчик приходит с запросом на автоматизацию с использованием ИИ, сначала мы выясняем суть проблемы:

— Какой процесс требует оптимизации?

— Где теряются ресурсы — время, деньги, внимание?

— Какая информация уже есть в компании, и как её можно использовать?

Только после этого выстраивается технический пайплайн.

Пример подхода: внедрение RAG-архитектуры

Наш фреймворк построен на принципе Retrieval-Augmented Generation (RAG) — модели не генерируют ответы «с нуля», а работают на основе корпоративной базы знаний, в которой:

• документы структурированы,

• выделены сущности и связи,

• проверена достоверность данных.

Это позволяет исключить эффект «галлюцинаций», характерный для генеративных моделей, и сделать ответы емкими и  обоснованными.

Простой сценарий — реальные результаты

Допустим, сотрудник компании задаёт в чате вопрос:

«Какой договор использовать для подрядчика X?»

Система находит нужный шаблон, ссылку на актуальное положение из внутреннего документа и выдает конкретный ответ за секунду без обращения к внешним источникам.

Результат для бизнеса:

• меньше времени на поиск информации,

• снижение зависимости от экспертного узкого звена,

• повышение точности и прозрачности решений.

Полезный факт: ИИ внедряется быстрее, если у вас уже есть «хаотичная» база

На практике, у большинства компаний уже есть всё необходимое для запуска AI-помощника: разрозненные документы, переписки, CRM-записи. Всё это можно обработать, структурировать и использовать для обучения модели.

Не нужно начинать «с нуля».