S.01Отрасли
ИИ по отраслям
В каждой отрасли ИИ окупается на своих процессах. Разбираем типовые задачи и сценарии внедрения с учётом специфики — от нормативки до интеграций.
S.02Отрасли
- 01
ИИ для строительства
Контроль безопасности по камерам, разбор смет и актов без ручного ввода, ассистент по нормативке — ИИ берёт на себя рутину стройки. - 02
ИИ для медицины и клиник
ИИ-администратор снимает нагрузку с регистратуры, ассистент отвечает по протоколам клиники, документы распознаются без ручного ввода. - 03
ИИ для маркетплейсов и селлеров
Карточки, отзывы, закупки и цены — ИИ автоматизирует операционку селлера, пока команда занимается ассортиментом и ростом.
S.03Контекст
Почему отрасль меняет проект
- 01
Данные
В строительстве это исполнительная документация, акты и фото со стройплощадки — слабо структурированные, часто в сканах. В медицине — записи в МИС и снимки, которые нельзя выгружать наружу. На маркетплейсах — карточки, отзывы и выгрузки: данных много, и они относительно чистые. Тип данных определяет длительность подготовки, а она почти всегда занимает больше времени, чем обучение модели. - 02
Цена ошибки
Когда ошибается рекомендательный алгоритм в рознице, теряется конверсия. Когда ошибается система, подсказывающая врачу, цена другая — и она требует человека в контуре и объяснимости решения. Это влияет на архитектуру напрямую: где-то достаточно одной LLM, а где-то поверх модели нужен слой детерминированных правил. - 03
Регуляторика
Персональные данные под 152-ФЗ и врачебная тайна — причина, по которой часть проектов в принципе не может использовать облачные API. Тогда решение разворачивается on-premise: локальная LLM, векторная база и инфраструктура на ваших серверах, данные не покидают периметр. - 04
Интеграции
ИИ почти никогда не живёт отдельным сервисом — он встраивается в 1С, МИС, CRM или кабинет продавца. Этот слой регулярно оказывается дороже самой модели, и его стоит оценивать первым.
Поэтому разбор начинается с процесса, а не с технологии: мы смотрим, где именно в вашей отрасли накапливается ручная работа, и считаем, окупится ли её автоматизация. Если не окупается — говорим об этом сразу.
S.04Вопросы
Частые вопросы
Q.01Моей отрасли нет в списке — вы с ней работаете?
Да. Страницы выше — направления, где у нас больше всего повторяющихся задач, а не ограничение. Метод одинаковый для любой отрасли: разбираем процесс, находим этапы, где люди делают однотипную ручную работу, и считаем, окупится ли её автоматизация. Оценка задачи бесплатная.
Q.02Чем отраслевой проект отличается от типового внедрения?
Объёмом подготовки данных и количеством интеграций. Сама модель редко бывает узким местом — время уходит на то, чтобы привести данные в пригодный вид и встроить решение в 1С, МИС, CRM или кабинет продавца. Именно этот слой мы оцениваем в первую очередь.
Q.03Можно ли развернуть решение так, чтобы данные не покидали компанию?
Да. Мы разворачиваем локальные LLM, векторную базу и инфраструктуру на ваших серверах, вплоть до закрытого контура без доступа в интернет. Это стандартный вариант для медицины и любых процессов с персональными данными под 152-ФЗ.
Q.04Сколько занимает пилот, если данные закрытые?
Прототип — 2–4 недели при наличии доступа к данным. Если контур закрытый, добавляется время на развёртывание локальной модели и согласование доступов на вашей стороне: обычно это ещё одна-две недели, и она почти целиком зависит от скорости вашей службы ИБ.
S.05Следующий шаг
Опишите процесс в своей отрасли — оценим задачу бесплатно и скажем, окупится ли автоматизация.