ИИ-решения для бизнеса
Внедрение ИИ-решений
ИИ-агенты, корпоративная AI-based база данных (RAG) и on-prem разработка — в облаке или в контуре компании. Один подрядчик. SLA.
Кратко
Антология внедряет в России: ИИ-агенты, корпоративную AI-based базу данных (RAG), on-prem AI. Интеграция с CRM, Service Desk и базой знаний. Облако и on-premise, работаем с юрлицами по договору.
Интеграция ИИ в бизнес-процессы
Подбираем коробочные решения или разрабатываем под задачу — и подключаем к вашим системам: CRM, хранилищам, порталам и внутренним сервисам.
Коробка
Готовый ИИ-продукт + настройка
Быстрый запуск типового сценария
Доработка
Коробка + кастомизация сценариев
Почти закрывает задачу
On-prem
ИИ в контуре компании
Жёсткие требования ИБ
Облако и on-premise. Оплата в рублях, закрывающие документы для юрлиц и ИП.
ИИ-решения
Агенты, AI-based база данных (RAG) и on-prem — в облаке или в контуре компании
ИИ-агенты для бизнеса
Что даёт корпоративный ИИ-агент?
ИИ-агент выполняет цепочку действий в корпоративных системах — не просто отвечает в чате, а работает по регламентам и правам доступа.
Автоматизация рутины: обращения, документы, данные в CRM, Service Desk и мессенджерах. Коробка или разработка под сценарий.
Что делаем
- Подбор или разработка агента под область: продажи, поддержка, HR, закупки
- Роли, права и интеграции с CRM, почтой, чатами, хранилищами
- Подключение к базе знаний и API
- Обучение и запуск с runbook и SLA
Форматы: облако · частное облако · on-premise
Сроки: от 3 рабочих дней (типовой) до нескольких месяцев (кастом). Оценка после аудита.
| Сценарий | Результат |
|---|---|
| AI-оператор 1-й линии | Ответы по регламентам без очереди |
| Ассистент продаж | Черновики КП, резюме встреч |
| Агент отчётов | Запросы к данным на естественном языке |
Корпоративная AI-based база данных (RAG)
Зачем бизнесу корпоративная AI-based база данных (RAG)?
AI-based база данных (RAG) ищет фрагменты во внутренних документах и системах, затем формирует ответ со ссылкой на источник — без выноса данных за периметр.
Поиск и ответы по регламентам, wiki, CRM и файловым хранилищам. Точные ответы в рамках политик ИБ.
Что делаем
- Аудит источников: хранилища, wiki, CRM, тикет-системы
- Архитектура индексации и разграничения доступа
- Коробочная AI-based база данных (RAG) или кастом под ИБ
- Интеграция с порталом, мессенджерами и ИИ-агентами
Форматы: облако · on-premise · гибрид
Сроки: от 5 рабочих дней (типовая коробка) до 4–8 недель (сложный ландшафт).
| Сценарий | Результат |
|---|---|
| База знаний с AI-поиском | Единая точка ответов |
| Онбординг | Регламенты без нагрузки на наставников |
| Слой для агентов | Ответы из проверенных данных |
On-prem ИИ-разработка
Как развернуть ИИ в контуре компании?
Проектируем и внедряем ИИ в закрытом периметре: частные LLM, inference-стеки, air-gap — с учётом 152-ФЗ и политик ИБ.
Локальные модели, AI-based база данных (RAG) и агенты без передачи данных наружу. Пилот → промышленная эксплуатация.
Что делаем
- Аудит требований ИБ, объёма данных и нагрузки
- Выбор стека: LLM, векторная БД, оркестрация агентов
- Развёртывание в контуре клиента, интеграция с системами
- Тестирование, обучение, сопровождение по SLA
Форматы: on-premise · частное облако · гибрид
Сроки: от 2–4 недель (пилот) до 2–3 месяцев (промышленный контур).
| Сценарий | Результат |
|---|---|
| Закрытая AI-based база данных (RAG) | Поиск по документам без облака |
| Локальные агенты | Автоматизация в air-gap |
| Гибрид | Чувствительные данные on-prem, остальное в облаке |
Почему Антологию выбирают для внедрения ИИ?
Интеграция
Подключаем ИИ к CRM, Service Desk и базе знаний
Коробка или кастом
Старт с готового продукта, доработка по необходимости
On-premise
Развёртывание в контуре при требованиях ИБ
Оплата в рублях
Безнал, договор, акты для юрлиц и ИП
SLA
Сопровождение через ЦБР после запуска
С 2017 года
Проекты для среднего и крупного бизнеса в РФ
Как проходит внедрение ИИ?
1
Аудит
Задача, процессы, ИБ. Первая встреча бесплатно.
2
Проект
Архитектура, сроки, стоимость в КП.
3
Внедрение
Настройка, интеграция, тесты.
4
Запуск
Обучение, пилот, эксплуатация.
5
SLA
Поддержка и развитие сценариев.
Как связаны ИИ-агенты, AI-based база данных (RAG) и корпоративные системы?
ИИ работает на данных из вашего ИТ-ландшафта:
| Слой | Роль |
|---|---|
| Корпоративные системы | CRM, хранилища, Service Desk — источники данных |
| AI-based база данных (RAG) | Поиск по документам и регламентам |
| ИИ-агент | Действия на основе данных и знаний |
Сотрудник спрашивает агента о регламенте — AI-based база данных (RAG) находит документ, агент формирует ответ или создаёт задачу в Service Desk.
См. также
Внедрение корпоративных систем
Поставка и внедрение лицензируемого ПО: общее, ИБ, инфраструктура, САПР.
Частые вопросы
Обсудите задачу с экспертом!
Мы подберём решение без лишних затрат — быстро и с максимальной выгодой.