Почему? Потому что с ИИ нужно выстраивать системную работу. Мы в Grinit ежедневно видим это на практике, создавая корпоративных ассистентов для госструктур, банков, HR и производственных компаний.
Ошибка №2 — игнорирование данных. Без структуры, очистки и согласования внутри компании даже лучшая модель даст нулевой результат.
Ошибка №3 — отсутствие операционного внедрения. MVP запущен, но не встроен в бизнес-процесс. В итоге — простой прототип без пользы.
- Начинают с одной понятной задачи: «сократить время обработки заявки», «уменьшить нагрузку на команду», «стандартизировать документацию».
- Внедряют ассистентов — не как замену людей, а как поддержку.
- Подключают пилот к реальному процессу, а не к тестовой среде.
- Меряют: если нет метрики, нет улучшения.
Мы в Grinit создаём ассистентов, которые:
- помогают писать документы,
- ускоряют онбординг,
- снижают нагрузку на техподдержку,
- автоматизируют HR и закупки,
- находят нужные формулировки и ошибки,
- отвечают на внутренние запросы по регламентам.
Все решения разворачиваются в облаке или на стороне клиента, работают на русском языке, соблюдают корпоративные стандарты безопасности и масштабируются по мере роста задач.
Ассистент анализирует резюме, задаёт уточняющие вопросы в чате, собирает информацию и передаёт финальный профиль рекрутеру. Это не просто бот с анкетой — система понимает контекст и может адаптировать сценарии.
В результате клиент сократил воронку ручной работы на 70% и ускорил подбор в 2,5 раза.
В одном из банков мы внедрили ИИ-ассистента, который обрабатывает обращения в онлайн-чатах. Система строится на архитектуре из трёх агентов: классификатор определяет тему, генератор формирует ответ по базе знаний, контролирующий агент решает, когда нужно подключить оператора.
Ассистент интегрирован с API банка и работает с персональными данными без хранения — все обращения обрабатываются через защищённые каналы.
В результате:
- до 30% обращений обрабатываются без участия операторов,
- среднее время ответа сократилось с 12–15 до 1–2 минут,
- уровень удовлетворённости сервисом вырос на 8 пунктов.
Вывод: как внедрять ИИ с пользой
ИИ приносит результат, когда:
- У бизнеса есть цель и метрика успеха
- Сотрудники вовлечены и обучены
- Данные подготовлены
- Процесс внедрения контролируется
В Grinit мы проектируем корпоративных ИИ-ассистентов, которые выполняют необходимые для вас действия. Мы сопровождаем проект от пилота до полной интеграции.
Если вы ищете своё решение — давайте сделаем его вместе!