Прикладной ИИ

Разработка ИИ-продуктов.

Мы встраиваем ИИ в продукт под чётко определённую задачу. Модель получает нужный контекст, интерфейс делает неопределённость понятной, а там, где цена ошибки высока, контроль остаётся за человеком.

Обсудить ваш продукт

ИИ — лишь один из компонентов продукта. Будет ли от него польза, обычно решают окружающие его данные, рабочий процесс, оценка качества, права доступа и способ исправить ошибку.

Чего требует работа

01

Определяем полезное действие

Вместо «добавить ИИ» мы формулируем конкретную задачу: подготовить черновик ответа на основе утверждённых знаний компании, превратить идею в результат, который можно редактировать, сделать сводку по ограниченному набору данных или помочь пользователю довести дело до конца.

02

Опираем ответы на данные

Мы проектируем, как система находит утверждённый контекст, ссылается на источники или показывает, на чём основан ответ, разделяет данные разных клиентов и что делает, когда информации не хватает. Хорошая опора на данные снижает риск уверенных выдумок.

03

Оставляем контроль за людьми

Проверка, редактирование, одобрение, пауза, повтор и эскалация — это функции продукта. Мы размещаем их там, где цена неверного ответа или действия оправдывает участие человека.

04

Оцениваем в рабочем процессе

Качество модели проверяется на показательных задачах и сценариях сбоев, а после релиза — отслеживается в работе. Одной точности мало, если система медленная, запутанная, дорогая или её трудно поправить.

Полезный объём для старта

Ответственность должна быть видна.

  1. Сценарий использования ИИ и оценка рисков
  2. Промпты, извлечение контекста и вызов инструментов
  3. Интерфейс продукта и средства контроля
  4. Набор для оценки качества и проверки перед релизом
  5. Мониторинг и план доработок
Вопросы перед началом работы

Чёткие ответы
делают бриф лучше.

Вы обучаете собственные модели?

Большинству продуктов сначала больше пользы приносят хороший контекст, инструменты, оценка качества и продуманный интерфейс вокруг существующей модели. Дообучение мы рассматриваем, когда это подтверждают факты.

Может ли ИИ работать с закрытыми данными компании?

Да — при чётко заданных границах данных, осознанном выборе провайдера, правилах доступа и настройках хранения. Эти ограничения мы определяем до подключения чувствительных источников.

Как вы справляетесь с галлюцинациями ИИ?

Мы сужаем задачу, опираемся на утверждённую информацию, где это полезно — требуем структурированный ответ, тестируем известные сценарии сбоев и предусматриваем безопасный запасной вариант или проверку человеком.

Где находится AppX Tech Group?

Наша студия находится в Ургенче, Узбекистан. Мы создаём веб-, мобильные и ИИ-продукты с 2021 года и работаем на узбекском, русском и английском языках.

Давайте создадим
что-то настоящее.

Продукт, который пора запустить. Процесс, который пора исправить.
Расскажите, что вы задумали.

Удобнее по почте? ilyos@appxgroup.uz. Расскажите о своём проекте — мы ответим и предложим следующие шаги.

Для начала достаточно нескольких предложений. До 3 000 символов.

Ваша заявка поступает нашей команде в Telegram. Ваш email мы используем, чтобы ответить вам. Пожалуйста, не указывайте пароли и другую конфиденциальную информацию. Как мы обрабатываем ваши данные.

Проверка безопасности загрузится, когда вы дойдёте до формы.