AI-приложения с контролируемым результатом
Встраиваем модель в проверяемый процесс: определяем допустимые данные, критерии качества, роль человека и поведение при ошибке.
Посмотрите, как меняется результат
Ручные операцииДля кого эта услуга
- Команда повторно ищет ответы в документах
- Нужно классифицировать большой поток данных
- Генеративный сценарий требует контроля фактов и прав
Что решаем
- Сократить поиск и обработку информации
- Автоматизировать ограниченный интеллектуальный сценарий
- Управлять качеством и риском ответа
Логика услуги
Из задачи в управляемый результат
Для каждого проекта собираем собственную конфигурацию работ. Здесь показан контур, характерный именно для услуги «AI-приложения и ассистенты».
- 01
Сократить поиск и обработку информации
- 02
Оценка пригодности AI-сценария
- 03
Описание AI-сценария и рисков
- 04
Качество на тестовой выборке
Что входит
Состав работ уточняем после погружения в задачу, данные и ограничения проекта.
- Оценка пригодности AI-сценария
- Подготовка данных и прав доступа
- Выбор модели и архитектуры
- Интерфейс, инструменты и интеграции
- Набор тестов и оценка качества
- Логирование, наблюдение и human-in-the-loop
Как идёт работа
Критерий
Определяем полезный результат и цену ошибки.
Данные
Проверяем источники, качество, права и чувствительность.
Прототип
Сравниваем подходы на реальной тестовой выборке.
Контур
Проектируем ограничения, инструменты и роль человека.
Интеграция
Встраиваем приложение в рабочий процесс.
Evaluation
Регулярно измеряем качество и разбираем ошибки.
Что вы получаете
- Описание AI-сценария и рисков
- Прототип и evaluation set
- Рабочее приложение
- Интеграции
- Регламент контроля качества
Что измеряем
- Качество на тестовой выборке
- Время выполнения задачи
- Доля эскалаций человеку
- Стоимость обработки
Практика по компетенции
Релевантные кейсы
Проекты, в которых использована услуга «AI-приложения и ассистенты» или близкий набор компетенций Facecom.
DataMight
Визуальная и презентационная система IT-продукта
Перевели сложную low-code платформу в последовательную визуальную историю для деловой презентации продукта.
Изучить кейс ↗Ростовский колледж технологий и машиностроения
Новая цифровая система колледжа РКТМ
Обновили визуальный язык и контент образовательного сайта, чтобы колледж говорил с абитуриентами современно и содержательно.
Изучить кейс ↗Политическая партия «Партия Дела»
Исследование структуры и потребностей аудитории политической партии
Разработали и провели исследование, которое помогло системно описать аудиторию политической партии, её контекст и основания для дальнейшей коммуникационной работы. Исследовательские данные, показатели и выводы защищены условиями конфиденциальности.
Изучить кейс ↗Частые вопросы
Нет. Архитектура должна учитывать ошибки: ограничивать контекст и действия, проверять критичные ответы и передавать решение человеку там, где цена ошибки высока.