Разбор процесса
Фиксируем пользователя, текущие действия, входные данные и ожидаемый результат.
Процесс разработки и внедрения
Как мы внедряем ИИ в Москве
Строим AI-проекты как инженерные системы: начинаем с бизнес-задачи, фиксируем scope, проектируем архитектуру, отдельно определяем точки контроля и только после этого переходим к разработке и production.
01сначала процесс и бизнес-результат
02затем данные и архитектура
03после — разработка и интеграции
04финал — production и эксплуатация
6 этапов
От постановки задачи до production
Каждый этап нужен для снижения конкретного риска: неправильного scope, неподходящих данных, ошибки интеграции или неконтролируемого поведения AI.
Проектирование
Определяем архитектуру, модели, интеграции, права и точки human-in-the-loop.
Разработка
Создаём AI-компоненты, backend, интерфейс и детерминированную бизнес-логику.
Интеграции
Подключаем 1С, CRM, сайты, телефонию, документы и внешние API.
Тестирование
Проверяем нормальные и негативные сценарии, повторы, некорректные данные и сбои сервисов.
Production
Разворачиваем систему, включаем логи, monitoring, backup и recovery.
Принцип
AI не должен быть единственной точкой принятия решения
Модель хорошо работает с неструктурированными данными и контекстом, но формализуемые ограничения должны оставаться в коде.
1Inputзапрос или данные
→
2Contextразрешённые источники
→
3AIанализ или генерация
→
4Validationкод, роли, человек
→
5Actionконтролируемое действие
Idempotency
Повторный запрос не должен автоматически дублировать действие.
Fallback
При ошибке AI процесс возвращает понятный статус и сохраняет исходные данные.
Роли
Пользователь получает только разрешённый контекст и функции.
Observability
Логи и health-check позволяют диагностировать состояние компонентов.
Что фиксируем до старта
Границы проекта должны быть понятны обеим сторонам
До разработки важно определить, что именно считается готовым первым этапом и что остаётся за его пределами.
Scope
Какие сценарии, пользователи, интеграции и функции входят в этап.
Данные
Какие источники доступны, в каком формате и с какими ограничениями.
Интеграции
Какие системы реально поддерживают нужный способ обмена.
Контроль
Что проверяется кодом, а что требует подтверждения сотрудника.
Эксплуатация
Где будет развёрнута система и как будет контролироваться её состояние.
Следующий этап
Какие функции можно добавлять только после проверки первого production-контура.
На практике
Почему такой процесс важен
Разные типы AI-систем требуют разных инженерных решений.
Документы требуют валидации
Свободный AI-ответ недостаточен: нужны схема данных, обязательные поля, защита от дублей и подтверждение перед созданием рабочих данных.
Ассистент требует ролей и контекста
Нужно управлять доступом к документам, RAG-контуром и списком разрешённых функций.
Voice AI требует устойчивости
Потоковая телефония добавляет требования к задержкам, соединению и обработке сбоев.
FAQ
Вопросы о процессе работы
Нужно ли готовое техническое задание?+
Нет. Для старта достаточно описать процесс, пользователей, данные и ожидаемый результат. Технический scope формируется после разбора задачи.
Можно ли начать с небольшого этапа?+
Да. Мы предпочитаем законченный минимальный контур, который можно проверить в реальной работе.
Как контролируются изменения в production?+
Перед изменениями учитываются backup, recovery, логи и возможность отката или восстановления.
Можно ли подключить существующую 1С или CRM?+
Да, если у конкретной системы есть поддерживаемый способ обмена данными. Интеграция оценивается по фактическим API и ограничениям.