Cortex Intellect створює інтелектуальні системи на базі штучного інтелекту, які допомагають компаніям автоматизувати бізнес-процеси, працювати з більшими обсягами даних, покращувати взаємодію з клієнтами та оптимізувати щоденні операції.
Розробляємо AI-агентів, віртуальних асистентів, генеративні інструменти та комплексні програмні рішення, інтегруючи їх у існуючу IT-інфраструктуру або створюючи нові продукти з нуля.
Ключові переваги:
Готові AI-інструменти добре справляються з типовими завданнями, але не завжди враховують особливості внутрішніх процесів компанії, структуру даних, правила взаємодії між відділами та вимоги до програмної інфраструктури.
Ми розробляємо рішення з урахуванням конкретної бізнес-моделі та існуючих робочих процесів. Це дозволяє створювати не просто окремі AI-функції, а повноцінні інструменти, що стають частиною повсякденної діяльності компанії.
Залежно від завдання можемо реалізувати:
При розробці враховуємо не лише функціональність, а й вимоги до безпеки, продуктивності, масштабування та подальшого розвитку системи.
Кожне рішення проектується довкола конкретного завдання: від автоматизації однієї операції до створення повноцінної інтелектуальної платформи.
Можливості штучного інтелекту найбільше помітні тоді, коли він стає повноцінним учасником бізнес-процесів, а не просто додатковим інструментом для співробітників.
AI отримує звернення від потенційного клієнта, аналізує зміст запиту, визначає його потреби та кваліфікує лід. Потім зберігає інформацію в CRM, готує персоналізовану пропозицію або передає звернення до відповідального менеджера.
Це дозволяє прискорити обробку заявок, скоротити час відповіді та забезпечити більш послідовну роботу з потенційними покупцями.
Система отримує документи, розпізнає текст та витягує необхідні відомості. Потім перевіряє дані за заданими правилами, визначає можливі помилки та передає структуровану інформацію в CRM, ERP або іншу корпоративну систему.
Такий підхід підходить для обробки рахунків, договорів, заяв, накладних та інших документів.
Керівник формулює питання звичайною мовою. AI звертається до підключених джерел даних, аналізує необхідні показники та формує відповідь у зручному форматі.
Система може готувати звіти, порівнювати періоди, виявляти відхилення та допомагати знаходити причини змін бізнес-показників.
AI-агент отримує завдання, визначає послідовність дій та взаємодіє з необхідними програмними системами. Він може перевіряти інформацію, створювати записи, оновлювати статуси, формувати документи та повідомляти співробітників про результати.
Залежно від сценарію, окремі дії можуть виконуватися автоматично або вимагати підтвердження відповідального співробітника.
Система отримує інформацію про продукт, враховує вимоги бренду та генерує необхідні матеріали: опис товарів, рекламні тексти, зображення та інші формати контенту.
Готові матеріали можуть автоматично передаватися на перевірку, погодження чи публікацію у підключених каналах.
Максимальну користь AI приносить тоді, коли має доступ до необхідної інформації і може взаємодіяти з інструментами, якими компанія вже користується.
Ми інтегруємо AI-рішення з існуючими програмними продуктами, базами даних та зовнішніми сервісами. Це дозволяє об'єднати розрізнені джерела інформації та автоматизувати процеси, які раніше вимагали ручного перемикання між системами.
CRM, ERP, HRM, CMS, BI-платформи та інші корпоративні рішення. AI може отримувати дані, аналізувати інформацію і виконувати дозволені операції.
PostgreSQL, MySQL, MongoDB та інші джерела структурованих та неструктурованих даних. Реалізуємо підключення до внутрішніх баз знань та пошук інформації з використанням RAG-архітектури.
Telegram, WhatsApp, email, телефонія та інші канали взаємодії. Інтегруємо AI-асистентів у звичні канали спілкування з клієнтами та співробітниками.
REST API, Webhooks та сторонні програмні платформи. Забезпечуємо обмін даними, запуск операцій та взаємодію між різними компонентами системи.
Інтегруємо LLM, мультимодальні моделі, сервіси розпізнавання та спеціалізовані ML-алгоритми відповідно до завдань проекту.
Створюємо інтерфейси для взаємодії з AI: від вбудованих помічників та інтелектуального пошуку до повноцінних панелей управління та самостійних додатків.
Окремий напрямок – розробка MCP-серверів , які дозволяють AI-асистентам безпечно взаємодіяти з корпоративними даними та інструментами через стандартизований інтерфейс.
Необов'язково змінювати існуючу ІТ-інфраструктуру, щоб почати використовувати штучний інтелект. Ми можемо вбудувати нові можливості у бізнес-системи, що вже працюють.
Персональні рекомендації товарів, AI-консультанти, автоматична обробка замовлень, генерація описів та аналіз купівельної поведінки.
Комп'ютерний зір для контролю якості продукції, виявлення дефектів, аналіз виробничих даних, прогнозування потреб та автоматизація технічної документації.
Автоматична обробка транспортних документів, аналіз маршрутів, прогнозування термінів доставки, контроль операцій та інтелектуальна обробка запитів.
Розпізнавання та перевірка документів, аналіз транзакцій, виявлення аномалій, автоматизація звітності та обробка клієнтських звернень.
Інтелектуальний пошук об'єктів, обробка баз нерухомості, аналіз характеристик та документів, автоматизація комунікацій з потенційними покупцями та орендарями.
Обробка медичної документації, структурування інформації, автоматизація адміністративних процесів та інтелектуальна маршрутизація звернень із дотриманням вимог щодо захисту даних.
Розробка AI-функцій всередині програмних продуктів, інтелектуальні інтерфейси, автоматизація підтримки, обробка запитів користувача і створення нових AI-сервісів.
Внутрішні AI-асистенти, пошук корпоративних баз знань, автоматизація документообігу, аналітика та оптимізація взаємодії між підрозділами.
Розробка AI-системи починається з розуміння того, яке завдання необхідно вирішити та які результати має забезпечувати майбутній продукт. Ми послідовно опрацьовуємо концепцію, архітектуру, функціональність та інтеграцію, щоб отримати рішення, готове до використання в реальних бізнес-процесах.
Вивчаємо специфіку бізнесу, існуючі процеси та доступні джерела даних. Визначаємо, які операції можна автоматизувати за допомогою AI, оцінюємо технічну реалізація та потенційну ефективність рішення.
Визначаємо структуру майбутньої системи, вибираємо відповідні моделі та технології, проектуємо взаємодію компонентів, інтеграції та користувальницькі сценарії. Формуємо технічні вимоги та план реалізації.
Створюємо першу робочу версію рішення, реалізуємо ключові функції та перевіряємо основні гіпотези. Це дозволяє оцінити якість роботи AI, виявити обмеження та визначити необхідні доопрацювання до початку повноцінної розробки.
Реалізуємо узгоджену функціональність, розробляємо серверну частину та інтерфейси, підключаємо бази даних, зовнішні сервіси та корпоративні системи.
Перевіряємо коректність роботи сценаріїв, якість обробки інформації, стійкість системи та безпеку. Усуваємо помилки, оптимізуємо продуктивність та готуємо рішення до експлуатації.
Супроводжуємо систему після запуску, аналізуємо її роботу, оптимізуємо процеси та розширюємо функціональність у міру появи нових бізнес-завдань.
Для створення корисного AI-продукту недостатньо вибрати потрібну модель. Необхідно розуміти, як влаштовані процеси компанії, звідки надходять дані, які дії має виконувати система і як її результат використовуватиметься співробітниками чи клієнтами.
Cortex Intellect поєднує експертизу у розробці програмного забезпечення, проектуванні цифрових продуктів, інтеграції систем та впровадженні AI-технологій.
Розкажіть нам про свій проект, бізнес-процеси або ідею нового цифрового продукту. Ми допоможемо визначити можливості застосування штучного інтелекту, оцінити технічну реалізацію та запропонуємо оптимальний підхід до розробки.
Вартість залежить від складності проекту, кількості функцій, вибраних AI-моделей, обсягу даних, необхідних інтеграцій та вимог до інфраструктури. Розробка окремого AI-асистента та створення комплексної платформи вимагають абсолютно різних ресурсів. Після аналізу завдання ми визначаємо обсяг робіт та пропонуємо оптимальний варіант реалізації.
Терміни залежать від функціональності та масштабу проекту. Прототип або MVP можна реалізувати значно швидше, ніж повноцінну корпоративну платформу з декількома інтеграціями та складною бізнес-логікою. Конкретні терміни визначаються після узгодження вимог та архітектури.
Так. Ми можемо додати AI-функціональність до вже використовуваної системи через API, Webhooks та інші доступні механізми інтеграції. Наприклад, реалізувати інтелектуального помічника, автоматичну обробку заявок, аналіз даних або виконання операцій на запит користувача.
Так. Для цього можна підключити корпоративні документи, бази даних та інші джерела інформації, реалізувати RAG та механізми пошуку внутрішньої бази знань. Асистент зможе використовувати актуальну інформацію компанії для формування відповідей з урахуванням налаштованих прав доступу.
Не завжди. У багатьох проектах достатньо використовувати готові моделі, налаштувати їх під конкретні завдання та підключити необхідні дані та інструменти. Власна модель або додаткове навчання можуть знадобитися, якщо проект має специфічні вимоги до точності, предметної галузі або обробки інформації.
Безпека проектується з урахуванням архітектури рішення, використовуваних сервісів та вимог компанії. Можна передбачити розмежування доступу, шифрування, ізоляцію даних, контроль операцій та розміщення компонентів у вибраній інфраструктурі. Конкретні механізми визначаються етапі проектування.
Так. Це один із практичних підходів до розробки AI-продуктів. Спочатку реалізуються ключові функції та перевіряється їхня робота в реальних умовах. Потім система розширюється: додаються нові сценарії, інтеграції, джерела даних та додаткові можливості.
Так. Після впровадження можна організувати технічну підтримку, моніторинг, виправлення помилок, оптимізацію продуктивності та подальший розвиток функціональності. Це особливо важливо для систем, які працюють із змінними даними, моделями та бізнес-процесами.
