FedTech
ИИ-агенты, ИИ-консалтинг и ИТ-трансформация с измеримым ROI
ИИ-агенты, ИИ-консалтинг и ИТ-трансформация с измеримым ROI
Помогаем компаниям превращать ИИ в измеримый бизнес-результат: рост эффективности, ускорение вывода продуктов, снижение издержек.
FedTech — Ваш надежный проводник в мир искусственного интеллекта
Наша миссия — помогать компаниям быстро запускать AI-инициативы, которые дают измеримый бизнес-эффект.
Создаём и внедряем ИИ-агентов CoreMind и предлагаем консалтинг, который снижает издержки и ускоряет вывод продуктов на рынок.
Выстраиваем стратегии и MVP-инициативы, которые дают конкурентное преимущество вашему бизнесу
Создаём и внедряем ИИ-агентов CoreMind и предлагаем консалтинг, который снижает издержки и ускоряет вывод продуктов на рынок.
Выстраиваем стратегии и MVP-инициативы, которые дают конкурентное преимущество вашему бизнесу
Наши услуги и сервисы
- ИИ-агенты
- Готовые и кастомные агенты: продажи, маркетинг, HR, ITSM
- Интеграция с 1С, CRM, почтой и мессенджерами
- RAG-доступ к корпоративным знаниям
- MVP за 2–6 недель
- ИИ-консалтинг
- Диагностика бизнес и ИТ-ландшафта
- Формирование и приоритизация ИИ-инициатив
- Оценка ROI и построение AI-дорожной карты
- Обучение топ-менеджмента
- Управление ИТ и цифровизация
- Разработка ИТ и цифровых стратегий
- Оценка зрелости и оптимизация операционной модели
- Data Governance и управление талантами
- Снижение ИТ-затрат и рост эффективности
- ИИ-платформа
- Поддержка российских и глобальных LLM (GigaChat, YandexGPT, Qwen и др.)
- RAG-движок и векторные базы данных
- Интеграции с корпоративными системами, деплой on-prem / облако
- Безопасность: ФЗ-152, RBAC, аудит качества
Программы обучения генеративному ИИ
- Интенсивный курс по основам искусственного интеллекта с практическими заданиями, демонстрацией и разбором кейсов
- Практический курс, направленный на отработку практических навыков работы с ИИ и разработку цифровых решений с использованием GenAI
- Мероприятие для практического обучения и командной разработки прототипов ИИ решений в выбранных бизнес-процессах
Программа интенсива «Обзор и применение генеративного ИИ»
Цель — проиллюстрировать бизнес-потенциал ИИ на практических примерах, разобрав основные концепции, чтобы участники смогли сформулировать инициативы с применением ИИ в своих функциях
Обзор технологий искусственного интеллекта, 35 мин.
Обзор технологий искусственного интеллекта, 35 мин.
- Основные определения и концепции ИИ: машинное обучение, нейронные сети, генеративный ИИ и LLM
- ИИ – не новая технология: принцип работы LLM;достоинства, ограничения и этические аспекты\
- Паттерны использования и уровни автоматизации с ИИ
- Поиск конкурентов и оценка поставщиков
- ИИ-помощник по документам / оборудованию
- Создание ботаконсультанта по инцидентам
- Создание ИИ-агента обработки запросов
- Исследование возможностей и генерация инициатив
- Работа с GPT / ИИ-помощником
- Обзор адаптации ИИ в бизнесе
- Работа с «воронкой» инициатив
- Домашнее задание. Ответы на вопросы
Программа интенсива «Обзор и применение генеративного ИИ»
Пример программы комплексного практикума
Тема 1. Презентации
Тема 1. Презентации
- Цели курса, знакомство и сбор ожиданий
- Изучение видов и целей презентаций с ИИ. Формирование плана подготовки презентации: подготовка к выступлению, подготовка контента и презентации, работа с текстом и изображениями, репетиция выступления.
- Практикум. Подготовка к выступлению с ИИ: мозговой штурм; анализ аудитории; адаптация под целевую аудиторию (SCQA, AIDA и др. техники); выбор и обзор инструментов (международные и российские)
- Практикум. Выбор структуры с ИИ-попомщником: "Монро", "Пирамида Минто" и др. Примеры стандартов подготовки презентаций. Подготовка структуры и контента с LLM и gamma
- Практикум. Подготовка презентации на основе транскрибации аудио/видео
- Практикум. Доработка презентации: изменение текста, изображений, макетов слайдов, стилистики и пр.
- Практикум. Репетиция с ИИ: симуляция вопросов и ответов, обратная связь, работа с речью
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Подготовка презентации и репетиция выступления"
- Cбор ожиданий участников
- Краткая теория как устроены и работают LLM
- Интерактив с LLM по принципам и техникам промптинга (бизнес-задачи, в т.ч. из ожиданий), ограничениям LLM
- Практикум (не менее чем 2-3 раунда). Решение кейсов подготовки текстов в разных выходных форматах и применение практик промптинга (бизнес-задачи, в т.ч. из ожиданий)
- Практикум. Оценки качества ответов на промпты и работа с рисками («тестирование-оценка-валидация-верификация», конфиденциальность) вместе с ИИ-помощником. Практическая валидация пролученых ответов по чек-листу и улучшение собственных промптов
- Примеры подвинутых техник со-мышления. Совместное обучение и «невероятностные» области в работе с LLM.
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Подготовка эссе"
- Cбор ожиданий участников
- Практикум. Изучение процесса аналитики данных. Выбор подходов и инструментария для выполнения аналитики данных (на основе бизнес-кейсов, пример: продажи, работа с ОС клиентов, фин. модель/unit-экономика, документы/таблицы, неизвестные данные и метрики)
- Практикум. Устранение ошибок в исходных данных. Поиск отклонений и работе с бенчмарками. Подготовка синтетических данных
- Практикум (не менее чем 2-3 раунда). Формирование аналитической записки и выводов на основе на основе бизнес-кейсов аналитики данных. Опционально - обзор инструментов для аналитики с ИИ
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Аналитика данных в собстевнном бизнес-кейсе"
- Интерактив с участниками: ревью прошлых тем, границы LLM и обсуждение способов автоматизации с ИИ
- Теория. Уровни автоматизации и архитектура: ИИ-ассистенты, ИИ workflow, ИИ-агенты
- Практикум. Live-demo инструментов no-code по созданию ассистента в Telegram. Добавление RAG
- Практикум. Самостоятельно создание ИИ-ассистентов. Добавление RAG (синтетические данные от LLM)
- Практикум. Автоматизация с ИИ - создание workflow на основе промпта (интеграция с telegram)
- Практикум. Автоматизация с ИИ - создание простого ИИ-агента для рабочего бизнес-кейса
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Создание ИИ-асситента/ИИ-агента с RAG и интеграцией в Telegram для выбранного бизнес-кейса"
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Создание ИИ-асситента или ИИ-агента для бизнес-кейса"
- Cбор ожиданий участников
- Деловая игра с ИИ "Понять заказчика с ИИ", анализ и отрисовка изображений
- Теория. Обзор и интерактивная демонстрация инструментов ИИ для работы с изображениями
- Практикум (не менее 2 раундов). Отрабатываем практики промптинга для создания изображений (в т.ч. на основе ожиданий)
- Практикум (не менее 2-3 раундов). Работаем с промышленным инструментом подготовки и обработки изображений (логотипы, модели, аватары, обработка фото, перенос стиля, upscale и пр.)
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Создание собственного дизайн-проекта с ИИ"
- Cбор ожиданий участников
- Теория. Обзор и интерактивная демонстрация инструментов ИИ для работы с видео
- Практикум. Исследовательский птроект выбора инструмента с LLM для работы с видео
- Практикум (не менее 2-3 раундов). Отрабатываем практики промптинга для создания видео (в т.ч. на основе ожиданий)
- Практикум (не менее 2 раундов). Работаем с промышленным инструментом подготовки и обработки изображений и видео (экономия на препродакшене и продакшене)
- Подведение итогов. Постановка и обсуждение ДЗ "Создание собственного сценария и видео"
Программа интенсива «Обзор и применение генеративного ИИ»
Пример программы очного 3-х дневного Хакатона ИИ
День 1. Формируем нетерпимость к потерям и практикуем улучшения процессов на данных
День 1. Формируем нетерпимость к потерям и практикуем улучшения процессов на данных
- Открытие и цели
- Канбан-метод для работы с потоком задач
- FeatureBanс ИИ-помощником
- Работа с потерями в потоке рабочих задач; управление нагрузкой
- Введение в ИИ. Базовая практика промптинга
- Кафетерий технологий (изучение вместе с ИИ-помощниками)
- Кейсы: Использование технологий в бизнес-процессах
- Создание ИИ-помощников
- Сбор участников, цели и задачи на день
- Введение в архитектуру Core-системы и повтор ключевых технологий / систем
- Цепочка создания ценности (Value Stream Mapping)
- Каталог болей и возможностей
- Обзор технологий AI: ML, NN, LLM; автоматизация; ИИ-агенты; границы применимости
- Практикум-подготовка: автоматизация бизнес-процесса с ИИ
- Подведение итогов дня
- Сбор участников и напоминание цели
- Формулировка задач команд
- Проектная работа – часть 1. Создание прототипов
- Проектная работа – часть 2. Расчёт эффекта и финализация
- Защита решений
- Debrif. Ретроспектива и план ближайших шагов
Наш подход и методология внедрения ИИ
Диагностика
Быстрое обследование бизнес и IT-ландшафта, выявление зон роста
Обучение и
вовлечение
вовлечение
При необходимости — обучение топ-менеджмента и ключевых сотрудников принципам ИИ
Формирование воронки инициатив
Сбор идей по ИИ-применению, оценка ценности и технической реализуемости
Приоритизация и бизнес-кейс
Выбор наиболее выгодных инициатив с расчётом ROI
MVP-подход
Проектирование и запуск минимально жизнеспособного продукта, валидация качества и эффекта
Индустриализация
Перевод MVP в продуктив, интеграции с корпоративным стеком (1С, CRM, почта, мессенджеры)
Масштабирование
Развитие портфеля AI-инициатив, экосистема агентов, контроль метрик и улучшения
Непрерывное улучшение
Постоянное совершенствование AI-инициатив, мониторинг метрик, обновление моделей и развитие инновационной культуры на уровне всей организации
Дополнительные услуги на основе результатов анализа
Обучение и воркшопы
Проведение обучающих программ для топ-менеджмента и проектных команд, развитие компетенций в области AI и цифровой трансформации
Специализированные инструменты
Практическое обучение работе с современными AI-платформами, MLOps, RAG, аналитическими и визуальными инструментами
Стратегия и архитектура AI
Практическое обучение работе с современными AI-платформами, MLOps, RAG, аналитическими и визуальными инструментами
Описание успешных кейсов
Пилот и масштабирование ИИ-агентов в страховой группе
Описание кейса
Страховая группа внедрила пилотного ИИ-агента для автоматизации рутинных операций и ускорения обработки клиентских запросов. Агент был интегрирован в действующие процессы продаж и обслуживания, обеспечивая мгновенную поддержку специалистов и снижение нагрузки на сотрудников.
Пилот позволил протестировать работу ИИ на реальных данных, проверить корректность интеграций и оценить влияние на скорость обслуживания и качество взаимодействия с клиентами. На основе подтверждённого эффекта было принято решение масштабировать решение.
Далее была развернута корпоративная среда для многопользовательского применения, создана система централизованного управления агентами и разработана архитектура для интеграции ИИ-агентов в различные бизнес-процессы (продажи, аналитика, клиентские сервисы).
Результат
Страховая группа внедрила пилотного ИИ-агента для автоматизации рутинных операций и ускорения обработки клиентских запросов. Агент был интегрирован в действующие процессы продаж и обслуживания, обеспечивая мгновенную поддержку специалистов и снижение нагрузки на сотрудников.
Пилот позволил протестировать работу ИИ на реальных данных, проверить корректность интеграций и оценить влияние на скорость обслуживания и качество взаимодействия с клиентами. На основе подтверждённого эффекта было принято решение масштабировать решение.
Далее была развернута корпоративная среда для многопользовательского применения, создана система централизованного управления агентами и разработана архитектура для интеграции ИИ-агентов в различные бизнес-процессы (продажи, аналитика, клиентские сервисы).
Результат
- Пилот подтвердил экономический эффект и устойчивое улучшение операционных показателей.
- Решение было масштабировано до 8 ИИ-агентов, существенно ускорив обработку операций, уменьшив нагрузку на сотрудников и повысив качество клиентского сервиса.
- Компания сформировала полноценную экосистему ИИ-агентов, которая стала частью операционной модели и заложила основу для дальнейшей сквозной ИИ-трансформации бизнеса.
Разработка и внедрение корпоративной ИИ-платформы в крупной медтех-компании
Описание кейса
Крупный поставщик ИТ-услуг в сфере здравоохранения поставил задачу создать корпоративную платформу искусственного интеллекта, способную обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени и обслуживать несколько направлений бизнеса. Требовалась архитектура, обеспечивающая масштабируемость, высокую производительность и гибкую интеграцию с существующими медицинскими и корпоративными системами.
Нами была разработана модульная ИИ-платформа, поддерживающая как облачное, так и локальное развёртывание. В её основе — система из 7 специализированных ИИ-агентов, решающих задачи аналитики, обработки данных, автоматизации внутренних процессов и поддержки сотрудников. Архитектура платформы обеспечила безопасную работу с медицинскими данными и соответствие отраслевым требованиям.
Дополнительно была подготовлена дорожная карта внедрения: от MVP-версии до полнофункциональной корпоративной платформы с расширенными возможностями интеграции и управлением экосистемой агентов.
Результат
Крупный поставщик ИТ-услуг в сфере здравоохранения поставил задачу создать корпоративную платформу искусственного интеллекта, способную обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени и обслуживать несколько направлений бизнеса. Требовалась архитектура, обеспечивающая масштабируемость, высокую производительность и гибкую интеграцию с существующими медицинскими и корпоративными системами.
Нами была разработана модульная ИИ-платформа, поддерживающая как облачное, так и локальное развёртывание. В её основе — система из 7 специализированных ИИ-агентов, решающих задачи аналитики, обработки данных, автоматизации внутренних процессов и поддержки сотрудников. Архитектура платформы обеспечила безопасную работу с медицинскими данными и соответствие отраслевым требованиям.
Дополнительно была подготовлена дорожная карта внедрения: от MVP-версии до полнофункциональной корпоративной платформы с расширенными возможностями интеграции и управлением экосистемой агентов.
Результат
- Создана масштабируемая корпоративная ИИ-платформа, готовая к интеграции в инфраструктуру медтех-клиента.
- Запущены 7 специализированных агентов для аналитики, автоматизации операций и поддержки сотрудников.
- Обеспечена архитектурная основа для расширения и подключения новых ИИ-сервисов.
- Сформирована техническая и организационная база для дальнейшей ИИ-трансформации компании.
ИИ-трансформация с FedTech
Запустите ИИ-агентов за 2–6 недель и получите измеримый бизнес-эффект уже в первый год
