Автоматизация повторяющихся решений: сопоставление документов, маршрутизация заявок, заполнение типовых форм, triage поддержки. Считаем цикл и ошибки до и после — ИИ должен снижать издержки, а не плодить теневой IT.
Проекты по оптимизация процессов обычно начинаются с короткого discovery, письменного outline и первого milestone, который можно показать стейкхолдерам за недели, а не месяцы «тихой» разработки.
Когда это нужно
К оптимизация процессов обращаются, когда типовой продукт не покрывает процесс, комплаенс или интеграции.
- Операции переросли таблицы и «ручные» обходы вокруг оптимизация процессов
- Нужна система с ролями, аудитом и предсказуемыми релизами
- Данные должны ходить между сервисами без двойного ввода
- Руководству нужны измеримые этапы, а не один «большой взрыв» в конце
Что входит в работу
- Воркшоп: цели, ограничения, текущие системы, метрики успеха
- Эскиз архитектуры и бэклог вертикальными срезами
- Реализация с ревью, staging и документацией для передачи
- Поддержка запуска и короткое сопровождение после go-live
Стек и подход
В рамках Внедрение искусственного интеллекта используем LLM, RAG, чат-боты, OCR, документы, прогнозы, TypeScript, Node.js, Python, API ERP, 1С, безопасность данных, автоматизация. Делаем упор на типизацию, небольшие инкременты и наблюдаемость (логи, health-check), чтобы команде было проще сопровождать решение.
Пример из практики
Смежные кейсы: thinklens-bot, cursor-telegram-integration. Это рабочие системы с UI, API и данными, а не презентационные прототипы.
Сроки и формат
Узкий MVP часто выходит за 4–8 недель в зависимости от интеграций. Работаем итерациями по 1–2 недели с демо; изменения scope фиксируем явно.
