AI-ассистент для компании
🎁 Попробуйте ИИ-консультанта 7 дней бесплатно. Мы уверены в результате: не понравится, ничего не платите Попробовать →Корпоративный AI-ассистент с обучением на ваших данных через RAG разрабатывает A-LUX, Алматы. Цена от 1 200 000 ₸, срок 3-4 недели. Self-hosted Llama 3.3 в Алматы для приватности. Тел: +7 705 966 25 25.
Что такое корпоративный AI-ассистент
Корпоративный AI-ассистент (enterprise AI assistant, internal AI copilot) — персонализированная LLM-система, обученная на внутренних документах, регламентах, базах знаний организации через RAG-архитектуру (Retrieval-Augmented Generation: семантический поиск по векторной БД pgvector/Pinecone/Qdrant + генерация ответа LLM). Главное отличие от публичного ChatGPT — ассистент знает специфику конкретной компании: продукт, процессы, тон-of-voice, историю клиентов, регламенты. Используется внутри компании (Slack/Teams/портал) для поиска по документам, помощи сотрудникам, онбординга новичков, weekly-digest для руководства. По данным McKinsey State of AI (2024), корпоративные AI-ассистенты экономят сотруднику 20–30% рабочего времени.
Главное отличие от публичного ChatGPT: знает специфику вашей компании. Знает что у вас принято обращаться на «вы» (или «ты»), знает структуру отделов, помнит историю клиентов, понимает ваш продукт.
Что AI-ассистент даёт компании
Для сотрудников
- Мгновенные ответы на вопросы по регламентам — «как оформить командировку?», «какой есть бюджет на обучение?».
- Поиск по корпоративной базе знаний — все договоры, приказы, инструкции в одном чате.
- Помощь с документами — генерация шаблонов писем, договоров, презентаций под фирменный стиль компании.
- Onboarding новых сотрудников — AI-наставник в первую неделю работы.
Для клиентов (если откроете на сайт/мессенджер)
- Поддержка 24/7 на основе вашей базы знаний (никаких выдумок про чужие продукты).
- Личные рекомендации товаров/услуг исходя из истории покупок.
- Заказ через диалог — клиент описывает потребность, ассистент оформляет.
Для руководителей
- «Покажи продажи по продукту X за квартал с разбивкой по менеджерам» — ответ за 5 секунд из 1С.
- Автоматический weekly digest по KPI компании.
- Анализ операционных рисков на основе текущих данных.
Как мы строим корпоративный AI
- Discovery — выясняем какие данные у вас есть, кто будет пользоваться ассистентом, какие задачи решать.
- Сбор данных — выгружаем документы из всех систем: Bitrix24, Notion, Google Drive, корпоративная Wiki, 1С.
- Очистка и индексация — приводим к единому формату, разбиваем на смысловые куски, индексируем в векторной БД (pgvector / Pinecone / Qdrant).
- RAG-архитектура — настраиваем pipeline: вопрос → семантический поиск → top-K документов → LLM формулирует ответ.
- Интерфейс — Slack-бот, Teams-бот, виджет на корпоративный портал, web-приложение, мобильное приложение — на выбор.
- Тестирование 2 недели — пилотная группа сотрудников проверяет качество ответов, мы итерируем промпты.
- Запуск + обучение — внутренний онбординг для сотрудников, методичка как пользоваться.
Безопасность корпоративных данных
Данные компании — самое ценное, поэтому мы предлагаем три уровня защиты:
- Уровень 1: Cloud LLM с DPA — данные идут в OpenAI / Anthropic API. По соглашению они не используются для обучения. Подходит для большинства компаний.
- Уровень 2: AWS Bedrock / Azure OpenAI — те же модели, но в инфраструктуре с региональным размещением (Frankfurt, Bahrain). Соответствует требованиям Закона РК «О персональных данных».
- Уровень 3: Self-hosted — Llama 3.3 70B на нашем GPU-сервере в Алматы. Никакие данные не покидают периметр. Для финансового, медицинского, юридического сектора.
Стоимость и сроки
| Тариф | Возможности | Срок | Цена |
|---|---|---|---|
| Pilot | RAG на 1 источнике (например, корпоративная Wiki), Slack-бот | 3–4 недели | от 1 200 000 ₸ |
| Standard | Множественные источники, web + Slack + Teams, аналитика | 6–10 недель | от 3 500 000 ₸ |
| Enterprise | + self-hosted, SSO, аудит, кастомные роли, SLA | 3–5 месяцев | от 12 000 000 ₸ |
FAQ
На чём лучше построить корпоративный AI: GPT, Claude или Llama?
Для общих корпоративных задач — GPT-5 или Claude 5. Для финансового/медицинского сектора с требованием data residency — Llama 3.3 self-hosted в Казахстане.
Сколько данных нужно для запуска?
Минимум — 50 документов (статьи в Wiki, регламенты, FAQ). Оптимум — 500+. Чем больше структурированных данных, тем умнее ассистент.
Как обновлять знания AI-ассистента?
Автоматически. Подключаем webhook к вашей корпоративной системе — при добавлении нового документа или обновлении старого, ассистент переиндексирует базу за 5–15 минут. Сотрудники могут сами загружать новые материалы через админ-панель.
Можно ли разграничить доступ — менеджер не должен видеть HR-данные?
Да. Мы внедряем role-based access control: ассистент видит только те документы, к которым есть доступ у конкретного пользователя. Интеграция с Active Directory / Azure AD / SSO.
Связанные: ChatGPT для бизнеса, LLM-интеграция, Автоматизация бизнеса с ИИ.