Экспресс-диагностика ИИ-потенциала компании
Раскрываем экономический потенциал от применения ИИ и ML в бизнес-процессах компании.
Согласно глобальным исследованиям, 62% компаний находятся на стадии экспериментов с ИИ, и лишь 6% фиксируют измеримое влияние на операционную прибыль.
Разница между этими группами связана не с технологией, а с тем, как она встроена в операционную модель. Компании, которые переходят от отдельных пилотов к масштабируемым результатам, последовательно находят точки приложения, проверяют гипотезы и тиражируют успешные решения.
Сервис диагностики направлен на формирование такой последовательности. В рамках работы определяются процессы, где применение ИИ дает измеримый эффект, оценивается реализуемость, и на основе этого формируется дорожная карта — от проверки гипотез до промышленного масштабирования. Решения встраиваются в существующие процессы с учетом контроля качества и механизмов «человек в контуре».
Для кого этот сервис
Если текущие инициативы носят разрозненный характер, а единая стратегия отсутствует, диагностика позволяет сформировать портфель решений с понятной логикой выбора, сроков и ожидаемых эффектов
Мы оцениваем применимость ИИ-инструментов к вашим задачам, процессам и переводим технологические возможности на язык операционных и финансовых КПЭ
Как проходит работа
Диагностика (3 недели) направлена на выявление точек, где применение ИИ дает измеримый бизнес-эффект. Работа строится в четыре этапа:
Что вы получите по итогам диагностики:
Примеры использования ИИ
Примеры достигаемых результатов:
30% повышение эффективности сотрудников:
автоматизация рутинных задач (подготовка отчетности, обработка входящей документации, первичная коммуникация) высвобождает до 30% рабочего времени сотрудников
90% типовых задач без участия человека:
автоматизация процессов в клиентском сервисе, закупках и финансах позволяет обрабатывать до 90% типовых без участия человека
Рост выручки:
за счет персонализации предложений, улучшения качества сервиса и ускорения вывода продуктов на рынок. Например, генерация качественных описаний товаров повышает конверсию в покупку
Прозрачность и управляемость:
внедрение ИИ-ассистентов для руководителей дает мгновенный доступ к аналитике и статусам проектов на естественном языке, сокращая время на сбор данных
Почему мы
- 10+ собственных ИИ продуктов.
- Успешный опыт создания собственных ИИ-продуктов, например Echo — первая в РФ система оценки персонала по видеоинтервью, ИИ-агент, проводящий массовые интервью, ИИ-обучение управленческим навыкам, Delta.ai — предсказательная бенчмаркинговая система оценки.
- Собственный центр анализа данных, использующий ИИ и алгоритмы машинного обучения для анализа больших данных для решения задач Заказчиков. Высокие стандарты информационной безопасности позволяют работать в том числе с государственными структурами.
- Разработали собственную платформу для создания и эксплуатации ИИ-агентов, включая коммуникационных агентов. Платформа имеет высокие стандарты защиты для использования в РФ.
- 15+ лет опыт реализации проектов с конкретными экономическими эффектами.
- Специализация на стратегических и операционных проектах по росту выручки, сокращению затрат, повышению производительности, снижению производственных рисков.
- Ежегодно реализуем в разных отраслях более 20 проектов, в рамках которых анализируем бизнес-процессы компаний и разрабатываем оптимальные организационные и технические инициативы, направленные на достижение экономического потенциала. Среди решений — внедрение машинного зрения, безлюдных технологий, использование алгоритмов машинного обучения для анализа больших данных и расчета показателей, уберизация
и т. д. - Не привязаны к каким-либо вендорам. Выполняем роль интегратора, помогая компаниям выбрать и внедрить наиболее подходящие решения, зачастую разрабатываемые силами ИТ-компаний, входящих в группу компаний Заказчика.
Сервисы и продукты ЭКОПСИ на базе ИИ
delta.ai
Тест для оценки компетенций, использующий технологии машинного обучения. Точнее традиционных инструментов оценки в 2,5 раза
ИИ-вовлеченность
Сбор данных о вовлеченности сотрудников с помощью ИИ. Снижает затраты компании на исследование вовлеченности в 3,5 раза
ПРМ Xpress
Обучение сотрудников базовым управленческим навыкам за 7 дней. Проводится в формате ИИ-чатбота
DEEP
Разработка компетенций на основе технологий машинного обучения. В результате — компетенции, прогнозирующие эффективность сотрудников
DOTs
Исследование корпоративной культуры на основе машинного обучения. В результате — рекомендации, которые позволят снизить текучесть сотрудников
ECHO
Видеоинтервью, автоматизированно оценивающие кандидатов с помощью ИИ. Применялось в конкурсе «Лидеры России»
Assessment AI-summary
Сервис, с помощью ИИ объединяющий результаты по разным инструментам оценки персонала. Сильно упрощает сотрудникам прочтение отчетов
Linkis.ai
Платформа для автоматизации рутинных операций сотрудников с помощью ИИ-агентов. Позволяет создавать агентов за 4 недели
Часто задаваемые вопросы
У нас нет данных или они в разных системах. Это критично?
Это типичная ситуация. В рамках диагностики мы оцениваем достаточность имеющихся данных для запуска пилотного проекта. Как правило, для проверки гипотезы достаточно исторических данных из одной системы. Подготовку и очистку данных мы берем на себя и при необходимости проектируем процесс их структурированного сбора в будущем.
Как формируется стоимость работ?
Бюджет пилотного проекта (диагностика) рассчитывается индивидуально и зависит от масштаба компании и количества исследуемых функций. Стартовая стоимость — от 1 млн рублей. После завершения диагностики у вас формируется прозрачная картина потенциальных эффектов, на основе которой принимается решение о дальнейших инвестициях. Целевой срок окупаемости внедрения — 6−12 месяцев.
Что происходит, если модель ошибается?
Архитектура решений предусматривает контроль со стороны человека на критических операциях до тех пор, пока точность модели не достигнет приемлемого уровня. Дополнительно предлагаются системы мониторинга, отслеживающие отклонения и снижение точности.
Как обеспечивается безопасность данных?
Мы работаем в рамках 152-ФЗ и внутренних политик безопасности клиента. Данные не используются для обучения публичных моделей. Возможные схемы развертывания: серверы клиента, изолированный контур облака или частное облако.