Промышленные AI-системы для бизнеса

Внедряем AI в реальные процессы и доводим до промышленной эксплуатации

Помогаем крупным компаниям выбрать процессы с подтверждаемой экономикой, подготовить данные и архитектуру, встроить AI в существующий ИТ-ландшафт и довести решение до промышленной эксплуатации.

On-prem / hybrid Human-in-the-loop Audit-ready

Рабочий процесс Данные, правила и действия сотрудников

Управляемый AI-контур Модель, бизнес-правила и проверка ограничений

Контекст Проверка Оркестрация

Измеримый результат Рекомендация, действие в системе или эскалация

Контроль остаётся у компании Доступы, правила, журналирование и человек в контуре

Данные в контуре Полная прослеживаемость

Безопасность и контроль на каждом этапе

Встроенные политики, права доступа и аудит действий.

Измеримый эффект и прозрачная экономика

Рассчитываем экономический эффект до старта и подтверждаем его после внедрения.

Интеграция в ваш ИТ-ландшафт

Работаем в вашей инфраструктуре и встраиваемся в процессы и системы.

Сопровождаем до результата

От первого сценария до масштабирования на другие процессы.

3-6 мес. типовой горизонт запуска первого промышленного сценария

20-50% потенциал снижения трудозатрат - зависит от процесса и доли исключений

100% данные остаются в вашем контуре

Прозрачная экономика считаем эффект до старта и после внедрения

Подходим к AI как к инженерной задаче, а не эксперименту. • Фокус на бизнес-ценности, надёжности и безопасности. • Решения, которые масштабируются.

Реальность enterprise-внедрений

Проблема обычно не в модели.

AI-проекты редко останавливаются из-за качества модели. Чаще причина - неясная экономика, неподготовленные данные, интеграции и отсутствие владельца результата.

01 Экономика

Нет экономического фокуса

Сценарий выбирают без исходных показателей, расчёта эффекта и владельца результата.

Нет приоритета и критерия успеха

02 Данные

Данные есть, но не готовы

Они разрознены, неочищены или недоступны для безопасного использования.

Доступ без нарушения прав и архитектуры

03 Эксплуатация

Пилот работает. Production - нет

Пилот проверяет ответ модели. Промышленное решение - стабильность, контроль, версии, отказы и стоимость.

× Разрыв между демонстрацией и процессом

04 Использование

Сотрудники обходят новый инструмент

Если AI создаёт ещё один интерфейс, работа продолжается в CRM, почте и таблицах.

AI должен появляться в точке работы

Мы начинаем не с модели. Сначала разбираемся в процессе, экономике, данных и ограничениях. Только после этого проектируем решение для реальных условий эксплуатации.

Предварительная модель потенциала процесса

Сначала считаем эффект. Потом выбираем технологию.

До начала разработки фиксируем исходные показатели, целевые KPI, стоимость эксплуатации и критерии перехода к промышленному внедрению.

Операций в месяц Документы, обращения, заявки или решения

Минут на операцию Среднее ручное время сотрудника

Стоимость часа, ₽ Полная стоимость рабочего времени

Доля операций, подходящих для AI, % Доля типовых операций

Стоимость эксплуатации, ₽/мес. Модели, инфраструктура и поддержка

Инвестиции в запуск, ₽ Проектирование, интеграции и ввод в эксплуатацию

Демонстрационная модель

Текущая стоимость процесса -

Типовых операций в контуре -

Потенциально высвобождаемая мощность -

Расчётный эффект до верификации -

Окупаемость при заданных инвестициях -

Расчёт носит ориентировочный характер. Высвобождённая мощность не всегда превращается в прямое снижение затрат: финансовый эффект подтверждается вместе с владельцем процесса.

Что получает заказчик

Результат, который можно принять в эксплуатацию.

Мы нацелены на измеримый эффект и управляемость решения, а не на красивую презентацию.

Сценарий с понятной экономикой

Понятно, где AI даст эффект, как его измерить и кто отвечает за результат.

Данные и доступ под контролем

AI использует только разрешённые источники и работает в рамках существующих прав.

Решение, встроенное в процесс

Работает в существующих корпоративных системах, а не в отдельном демонстрационном интерфейсе.

Прослеживаемость решений и действий

Источники, основания, решения и действия фиксируются и доступны для проверки.

Готовность к масштабированию

Архитектура и процессы позволяют добавлять новые сценарии без старта с нуля.

Передача знаний и подхода

Команда заказчика понимает, как развивать решение дальше самостоятельно.

Возможности

AI связывает данные, решение и действие в одном рабочем сценарии.

Примеры процессов, где AI работает внутри корпоративного контура и передаёт исключения сотруднику.

Сценарий

Проверяет договор и маршрутизирует отклонения

Не только читает документ: проверяет правила, находит отклонения, формирует решение и направляет исключения ответственному сотруднику.

Критерии эффекта цикл согласования, трудозатраты, качество

Поток выполнения Контролируемый

Вход Документ + регламенты + история

AI-слой Scalaxi AI

Результат Решение, обоснование и действие

Интеграции

AI встраивается между корпоративными данными и бизнес-действиями.

Модели не обращаются к системам напрямую: доступ, правила, выполнение действий и аудит остаются под контролем корпоративного контура.

Корпоративные источники Данные и контекст процесса

CRM Клиенты, сделки, коммуникации

ERP / 1С Заказы, операции, справочники

СЭД / DWH Документы и исторические данные

Управляемый AI-контур Оркестрация, правила и модели

Scalaxi AI Enterprise orchestration layer

01 Контекст RAG и доступ к данным

02 Рассуждение Модели и бизнес-правила

03 Проверка Политики и ограничения

04 Маршрутизация Workflow и человек в контуре

Бизнес-результат Решение внутри рабочего процесса

Рекомендация Обоснованное следующее действие

Транзакция Изменение в CRM, ERP или workflow

Контроль KPI, качество и отклонения

Единый слой управления Действует на всём пути от данных до результата

Права доступа Политики безопасности Версионирование Наблюдаемость Аудит действий Human-in-the-loop

Принципы промышленного AI

Решение должно быть полезным, объяснимым и управляемым.

Мы проектируем не демо модели, а новую операционную способность бизнеса.

В центре проекта - процесс и его владелец. Технология выбирается после того, как определены эффект, риски, данные, границы автономности и способ эксплуатации.

Экономический эффект и KPI определяются до разработки.

Исключения и ошибки становятся частью дизайна процесса.

Человек сохраняет контроль над критическими решениями.

Архитектура допускает замену моделей и компонентов.

Фокус Scalaxi

Экономика + архитектура + внедрение

Объединяем бизнес-анализ, AI и data engineering, интеграции, безопасность, управление качеством и внедрение в работу команд.

Заказчик получает одного партнёра, отвечающего за связь между бизнес-результатом и технической реализацией.

Архитектура промышленного решения

Промышленное AI-решение - это не одна модель, а согласованная работа данных, бизнес-логики, интеграций и механизмов контроля.

Промышленное решение состоит из слоёв данных, знаний, orchestration, бизнес-логики, интеграций и наблюдаемости.

Данные

→

Контекст

→

Решение

→

Действие

→

Аудит

1. Корпоративные источники

CRM ERP / 1С СЭД / ECM DWH / Data Lake Почта Порталы

2. Данные и знания

Коннекторы OCR / parsing Нормализация Каталог данных Vector search Reranking

3. Оркестрация AI

Единая точка доступа к моделям Выбор модели по качеству, стоимости и SLA RAG Business rules Вызов инструментов Agent orchestration

4. Исполнение и интеграции

Workflow engine CRM actions ERP transactions Документы Уведомления Эскалации

5. Эксплуатация и контроль

IAM / RBAC Журнал решений и действий Tracing Evaluation Контроль стоимости Fallback

Готовность к промышленной эксплуатации

Качество AI измеряется, а не оценивается по впечатлению.

До запуска создаём тестовый набор, определяем критические ошибки и пороги автономности. В эксплуатации контролируем результат, стоимость и поведение системы.

Quality

Успешное завершение задачи

Доля задач, завершённых с корректным бизнес-результатом. Отдельно считаются groundedness и критические ошибки.

Reliability

Безопасная обработка ошибок

Перед запуском проверяем, как система поведёт себя при ошибках. В работе используются резервные сценарии, повторные попытки и передача задачи сотруднику, если это необходимо.

Security

Контроль доступа и действий

IAM, RBAC/ABAC, наследование прав источника, audit log, защита от prompt injection и лимиты инструментов.

Экономика эксплуатации

Стоимость бизнес-операции

Мы заранее оцениваем стоимость эксплуатации и затем регулярно контролируем её по мере развития системы.

Использование в процессе

Принятие пользователями

Важно не только качество модели, но и то, насколько решение действительно используется сотрудниками в ежедневной работе.

Безопасность

Компания сохраняет контроль над данными, настройками системы и правилами её использования.

Закладываем контроль данных, моделей, решений, стоимости и изменений на всём жизненном цикле системы.

Контур размещения

Развёртывание внутри инфраструктуры заказчика, когда это требуется.

Доступы

AI использует существующие роли и права корпоративных систем и не расширяет полномочия пользователя.

Источники

Ответы можно подтверждать ссылками на документы и внутренние данные.

Журналирование

Действия системы фиксируются и доступны для контроля.

Внедрение

Внедрение с измеримыми критериями перехода между этапами.

Baseline

Фиксируем цели, ограничения и владельца бизнес-эффекта.

Проверка на реальных данных

Проверяем ценность, качество и риски на реальных данных.

Integration ready

Интегрируем данные, системы, роли и контуры контроля.

Промышленная приёмка

Перестраиваем процесс, обучаем команду и запускаем эксплуатацию.

Измеренный эффект

Управляем эффектом, стоимостью и портфелем следующих инициатив.

End-to-end сценарий

Промышленная AI-система в работе.

AI выполняет задачи внутри согласованного контура. Каждый шаг прозрачен, контролируем и доступен для аудита.

Чтение документа

Извлекаем текст, структуру и ключевые условия.

Анализ рисков

Проверяем сроки, штрафы и ответственность.

Проверка политик

Сверяем с регламентами и историей решений.

Согласование

Назначаем ответственных и фиксируем решение.

Готовый результат

Формируем PDF и маршрут исключений.

Система работает в рамках заданных правил и прав доступа. Критические отклонения передаются сотруднику.

Следующий шаг

Обсудим один конкретный процесс, оценим его потенциал и предложим возможный подход к внедрению.

За 45-60 минут разберём процесс, ограничения и данные. После встречи определим, имеет ли смысл переходить к детальной оценке и проектированию.