Ваш бизнес умнее, чем вы думаете. Но он об этом не помнит.
Каждый день в вашей компании генерируются гигабайты ценнейшей информации: проходят стратегические встречи, менеджеры общаются с клиентами, инженеры обсуждают технические решения. Вся эта информация — ваш золотой актив. Но где он хранится? В лучшем случае — в виде аудиозаписей на диске, в худшем — просто исчезает, оставаясь лишь в памяти отдельных сотрудников.
Что это означает для бизнеса?
- Упущенные возможности: Важные решения и договоренности теряются.
- Низкая скорость: Поиск нужного фрагмента в часовой записи встречи превращается в пытку.
- Ошибки и издержки: Ручная обработка данных — это долго, дорого и чревато человеческим фактором.
Владельцы и руководители бизнеса чувствуют эту боль особенно остро. Но что, если бы у вашей компании появился собственный «мозг»? Система, которая помнит всё, мгновенно находит нужную информацию и освобождает команду для задач, где действительно нужен человек. Это не научная фантастика, а разработка искусственного интеллекта на заказ — реальный инструмент для роста.
Давайте посмотрим, как это работает, на примере реальных проектов.
Кейс 1: Создаем «корпоративный мозг» для автоматизации работы со знаниями
Проблема: «Где-то мы это уже обсуждали…»
К нам обратился клиент с классической проблемой крупного бизнеса: десятки часов онлайн-встреч и созвонов в неделю. Важнейшая информация (поручения, технические детали, инсайты) фактически «запиралась» в аудиофайлах.
Боль клиента выглядела так:
- Поиск информации: Чтобы найти одно конкретное решение, принятое месяц назад, сотруднику приходилось часами переслушивать записи.
- Потеря контекста: Кто именно из 10 участников встречи дал ключевое поручение? Неизвестно.
- Сложность онбординга: Новым сотрудникам было невозможно быстро погрузиться в суть проектов, так как база знаний представляла собой разрозненные документы и папки с аудио.
Задача-максимум: Создать пилотную систему, которая бы автоматически «прослушивала» все встречи, превращала их в структурированные конспекты, определяла, кто что сказал, и могла бы мгновенно находить ответы как в записях, так и в базе нормативных документов.
Решение: Интеллектуальный ассистент на базе LLM
Мы разработали систему, которая работает как единый интеллектуальный конвейер. Это не просто набор разрозненных технологий, а целостный бизнес-инструмент.
Вот как он работает, если говорить просто:
- Система получает аудиозапись встречи (Шаг 1-2). Сначала она очищает звук от шумов. Затем, используя технологию диаризации, определяет уникальные голоса и присваивает им метки (например, «Спикер 1», «Анна В.», «Иван П.»). Модель Whisper AI превращает речь в текст, уже размеченный по спикерам и времени.
- Нейросеть пишет конспект (Шаг 3). Большая языковая модель (LLM), такая как Mistral, «прочитывает» полную расшифровку диалога и составляет краткую, структурированную выжимку: ключевые темы, принятые решения, поставленные задачи.
- Мгновенный поиск по базе знаний (Шаг 4). Сотрудник может в диалоговом окне задать вопрос: «Какие риски обсуждали по проекту X?». Система ищет ответ не только в конспектах встреч, но и во всей внутренней базе документов (регламенты, ТЗ, отчеты), предоставляя точный ответ со ссылкой на источник.
- Удобный интерфейс (Шаг 5-6). Все это упаковано в простой веб-интерфейс, где пользователь может переключаться между режимами: транскрипция, поиск по базе, перевод текста.
Результат для бизнеса: от 3,5 месяцев к работающему прототипу
Всего за 3,5 месяца и с бюджетом ~3,25 млн ₽ клиент получил не просто набор технологий, а работающий прототип системы, готовый к развертыванию на внутренних серверах. Это позволило подтвердить огромную бизнес-ценность решения и принять решение о его полномасштабном внедрении.
Что это дало в цифрах и фактах:
- Время — деньги: Поиск информации сократился с нескольких часов до нескольких секунд.
- Точность и ответственность: Всегда известно, кто и какое решение принял, что исключает споры и недопонимания.
- Сохранность знаний: Ценная экспертиза больше не покидает компанию вместе с уволившимися сотрудниками.
Этот кейс наглядно показывает, как машинное обучение и нейросети для бизнеса решают конкретные, измеримые задачи, превращая хаос неструктурированных данных в порядок и ценный актив.
Кейс 2: Как LLM сэкономил бизнесу тысячи человеко-часов
Не всегда автоматизация требует создания комплексных «мозгов». Иногда достаточно точечного удара по самому узкому месту в бизнес-процессе.
Клиент: Компания из сферы автострахования (NDA).
Проблема: Отдел закупок буквально тонул в ручной обработке заявок на запчасти. Сотни Excel-таблиц, сверка с каталогами, анализ цен от 100+ поставщиков. Обработка одного квартального пула заявок занимала 3 месяца непрерывной работы нескольких человек.
Решение: Мы разработали веб-платформу на базе LLM, которая взяла на себя всю рутину. Сервис автоматически классифицирует заявки, проверяет наличие на складах, анализирует цены поставщиков и готовит проекты заказов для утверждения.
Результат:
- Время обработки квартальных заявок сократилось с 3 месяцев до 2 недель.
- Вместо целой команды процессом управляет всего один сотрудник.
Грамотно внедренная нейросеть становится реальным рычагом для роста эффективности и сокращения издержек.
Мы ведем блог, где регулярно публикуем интересные материалы о нашей работе. Читайте нас в Telegram.
Ваш следующий шаг к интеллектуальной автоматизации
Как видите, искусственный интеллект — это не далекое будущее, а прикладной инструмент, который решает конкретные бизнес-задачи уже сегодня. Он помогает там, где ручные процессы становятся слишком медленными, дорогими и неэффективными.
Неважно, хотите ли вы создать комплексную систему управления знаниями или автоматизировать один рутинный процесс — подход всегда один: глубокое погружение в вашу задачу и разработка кастомного решения, которое принесет измеримую пользу. Именно это — специализация NeuroCore.
Узнайте больше о возможностях LLM и чат-ботов на нашем лендинге или свяжитесь с нами , чтобы обсудить вашу задачу. Мы поможем оценить потенциал автоматизации для вашего бизнеса и предложим оптимальный путь его реализации.
