AI-ІНТЕГРАЦІЇ

AI-інтеграції та агенти, що беруть рутину на себе

Вбудовую шар AI у ваші реальні інструменти — щоб команда перестала копіювати дані між вкладками. Будує senior-інженер, який це й проєктує, з запобіжниками й людиною в контурі там, де це важливо.

Проблема

Команда годинами перекидає дані між CRM, таблицею, поштою і трьома SaaS-сервісами. AI-демо виглядають чудово — поки не торкаються ваших справжніх даних.

Я роблю нудну надійну частину: шар AI, який читає ваші інструменти, ухвалює рішення й записує результат назад — з валідацією, логами й погодженням, щоб йому можна було довіряти.

Що я будую

AI-асистенти

Чат- або вбудовані асистенти на ваших даних (RAG) — відповіді з вашої реальності, а не з інтернету.

Автономні агенти

Багатокрокові агенти, що сортують, готують, маршрутизують і оновлюють — із погодженням перед дією.

Інтеграції інструментів та API

З'єдную CRM, базу даних, пошту, Slack/Telegram і SaaS в один пайплайн.

Запобіжники та спостережуваність

Валідація, повтори, ліміти витрат і логи — ви завжди знаєте, що й чому зроблено.

Як це працює

01

Розбір

Прямий дзвінок: де AI справді економить години, а де чесно ні.

02

Збірка

Проєктую пайплайн, під'єдную інструменти й швидко запускаю робочу версію.

03

Зміцнення

Запобіжники, оцінки якості й моніторинг — до бойового трафіку.

Інструменти та стек

OpenAI APIЛокальні LLMPythonn8n / MakePostgreSQLВекторний пошук

Питання

Чи буде воно вигадувати?

Воно працює на ваших даних і під контролем — валідація, повтори й погодження людиною там, де помилка коштує грошей. Показую логи.

Ви навчаєте моделі на моїх даних?

Ні. Ваші дані лишаються вашими; нічого не йде на навчання сторонніх моделей. Чутливе можна запускати на локальних моделях.

Як швидко побачу результат?

Зазвичай робоча перша версія за 2–3 тижні, далі зміцнюємо для проду.

Є рутинний процес, який міг би робити AI?

Опишіть його — чесно скажу, чи підходить AI і що для цього треба.