Если у вас уже есть конкретная гипотеза — мы детально разбираемся, что именно нужно, предлагаем варианты применения ИИ, выбираем самые перспективные для проверки. На этом этапе мы сверяемся по поводу образа итогового результата, чтобы всем было понятно, что мы хотим получить по итогам тестирования гипотезы.

Если идеи нет, но есть желание использовать ИИ — устраиваем стратегическую сессию или воркшоп. Об этом подробнее расскажем чуть ниже по тексту.

Мы не строим сразу «небоскрёб», а сначала делаем миниатюрную модель из конструктора. Нам важно разобраться применим ли в принципе ИИ для решения поставленной задачи. Как правило, для проверки гипотезы мы используем облачные решения, вроде GigaChat, YandexGPT, ChatGPT или других подобных инструментах.

Почему мы предпочитаем облака, а не on-premise решения? Ответ: чтобы максимально экономично подойти к тестированию гипотезы и не тратиться на закупку дорогостоящей инфраструктуры, которая необходима для развертывания локальных LLM.

Затем мы приступаем к разработке. Обычно это low-code инструменты, или сервисы для вайб-кодинга. Это быстрый прототип — чтобы наглядно увидеть, работает ли ваша задумка, и насколько она полезна.Когда пилот готов, отдаем его вам на проверку и собираем обратную связь — попали ли мы в образ хорошего результата. Если да — можно масштабироваться

Если прототип проходит проверку, мы определяем что нужно для его масштабирования. Чаще всего либо перенести AI-слой из облачной инфраструктуры в on-premise, либо написать интеграции с другими системами и/или переписать клиентский слой.  Важно, что серьезные инвестиции в продукт производятся, когда гипотеза уже проверена и доказала свою работоспособность.

Если команда не до конца понимает, куда применить ИИ, мы помогаем собрать всех за «круглым столом», обсуждаем, где в бизнесе могут быть точки роста. Мы в «Технократии» регулярно изучаем лучшие мировые и отечественные практики внедрения GenAI в бизнес-процессы компаний из различных сфер, разбираемся, из каких функциональных блоков эти проекты были разработаны и делимся своими наблюдениями.

Такие стратегические сессии и воркшопы помогают сгенерировать варианты, в каких именно процессах можно интегрировать искусственный интеллект, а также сразу договориться об образе финального результата. 

Также наша практика показывает, что далеко не все заказчики готовы отдавать свои данные во внешние контуры — для этого мы предлагаем варианты того, как можно локально развернуть большие языковые модели в контуре клиента и просчитываем бюджет на реализацию такого варианта. 

• Экономия времени и бюджета — вместо полугода «наугад» вы сразу видите результат.
• Минимальные риски — неудачные гипотезы отсеиваются на ранних этапах и не становятся дорогостоящими провалами.
• Быстрый старт — прототип появляется через 2–3 недели, не нужно ждать месяцами.

ИИ сегодня — это как новый инструмент: кто первым научился им пользоваться, тот быстрее всех добежит до результата. Мы не предлагаем сразу инвестировать в «целый завод», а помогаем проверить идею на работающем, пусть и небольшом, решении. Вы получаете небольшой, но живой продукт, которую можно протестировать в действии — и только если всё работает, масштабируем под ваши задачи.

Для IT Media Service сделали инструмент для генерации автотестов за пару недель — заказчик увидел результат и тут же внедрил. Также рекомендуем ознакомиться с материалами, как мы внедряли ИИ в HRM-систему Youl и систему контроля статусов «Статусер».

Пишите нам в чат-бот или на почту sales@technokratos.com — расскажем, как за пару недель проверить вашу гипотезу, не рискуя бюджетом и временем. Мы готовы помочь вам сделать первый шаг к умному бизнесу на базе ИИ.