Проектирование корпоративного датасета для ИИ-помощника

Какую проблему решает

Самая частая причина, по которой внедрение ИИ буксует, — за него берутся до того, как поняли, на чём помощник будет работать. Собирают всё подряд, получают гору документов, и помощник отвечает одинаково плохо на любой вопрос.

Дальше происходит предсказуемое: помощник запущен, но отвечает мимо, потому что нужных данных в куче не оказалось. Переделывать после запуска дороже и дольше, чем спроектировать заранее.

Как это работает

Как мы проектируем датасет под задачу

Четвёртый шаг здесь самый неприятный и самый полезный. Именно на нём выясняется, что часть задуманного на этих данных пока не решить. Лучше узнать это за две недели, чем через четыре месяца внедрения.

Кому подходит

Компаниям, которые планируют строить помощника не для галочки, а под конкретную работу отдела: продаж, поддержки, аналитики. Особенно важно там, где данные разбросаны по нескольким системам и никто раньше не сводил их в одну картину.

Что нужно от вас

Доступ к тем, кто работает со знаниями компании каждый день, и готовность услышать, что часть задач сейчас не решается. Мы говорим об этом прямо, а не обещаем универсальный результат.

Чего это не даёт

Проектирование не заменяет сам сбор и очистку данных — это отдельные шаги, которые идут следом. И оно не гарантирует, что все задуманные задачи окажутся решаемыми: иногда честный вывод — что часть данных ещё предстоит накопить, и это тоже результат, а не провал.

С чего начать

Это часть аудита процессов: 150 000 ₽, две недели, на выходе карта данных, расчёт окупаемости и техническое задание. Если идёте во внедрение — сумма засчитывается. Разбор задачи перед этим — бесплатно, 40 минут.