Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИКонтроль качества и безопасности ИИ-помощника после запуска

Контроль качества и безопасности ИИ-помощника после запуска

Следит за ответами уже работающего ИИ-помощника, замечает, если он начал отвечать хуже, и сообщает об этом команде до жалоб клиентов.

Что это даёт бизнесу

Любой запущенный ИИ-помощник со временем начинает отвечать хуже: меняются вопросы клиентов, обновляются документы, на которые он опирается, а сам он об этом не сообщает. По данным Gartner, минимум 30% проектов с генеративным ИИ останавливают после первого запуска — из-за низкого качества данных, роста расходов и непонятной пользы, а не из-за самой идеи. Отдельное исследование Vectara показывает, что даже сильные модели могут выдумывать факты в части ответов. Наблюдение за уже работающим помощником — способ заметить проблему до того, как её заметят клиенты.

  • Gartner прогнозирует, что минимум 30% проектов с генеративным ИИ останавливают после первого запуска — из-за качества данных, неясной пользы и растущих расходов.
  • По данным Vectara, языковые модели могут выдумывать факты в 1–30% ответов даже тогда, когда отвечают по предоставленным документам.
  • Наблюдение строится на реальных диалогах вашего помощника, а не на тестовых примерах — так видно именно то, с чем сталкиваются ваши клиенты.

Источники: Gartner, прогноз по проектам GenAI, Vectara, Hallucination Leaderboard.

Какую проблему решает

Помощника запустили, он год отвечает клиентам — и всё это время в компании обновляют цены, услуги, документы. Если вовремя не обновить то, на чём он отвечает, он начинает путать старое с новым, а узнают об этом обычно из жалобы клиента.

Без постоянного наблюдения проблему находят поздно: сначала должно накопиться достаточно недовольных ответов, чтобы кто-то заметил закономерность вручную.

Как это работает

1Диалоги помощникаСобираются автоматически, обезличенно2Проверка на ошибкиВыдумал факт, ответил не по теме3Сравнение с нормойСтало хуже, чем было раньше4Сигнал командеЧерез дашборд или сообщение5Команда разбирает и чинитОбновляет документы или настройку
Как отслеживается качество ответов помощника

Система не чинит помощника сама — она показывает, где именно он стал ошибаться. Что и как поправить, решает команда, которая отвечает за его работу.

Кому подходит

Компаниям, у которых ИИ-помощник для клиентов или сотрудников уже работает от нескольких месяцев и отвечает на десятки обращений в день — тогда деградация качества становится заметна на цифрах, а не на глаз.

Что нужно от вас

Доступ к диалогам вашего помощника (с уже настроенным обезличиванием персональных данных), договорённость о том, что считается «плохим» ответом именно в вашем случае, сотрудник, который получает сигналы и принимает решения по ним.

Границы решения

Решение не переписывает ответы помощника само и не гарантирует, что заметит абсолютно каждую ошибку, — оно ловит закономерности, а не единичный случай. Оно не заменяет тестирование перед запуском новой версии помощника, а дополняет его наблюдением за жизнью после запуска. Для чувствительных данных наблюдение можно поставить на сервер клиента вместе с самим помощником.

С чего начать

Начните с аудита: посмотрим на реальные диалоги вашего помощника и покажем, где уже сейчас видна просадка качества. Аудит — 150 000 ₽, 2 недели. Постоянное наблюдение — от 50 000 ₽/мес поверх запущенного помощника.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?