Лаборатория
Разрабатываем AI-помощника компании для договоров, знаний и продаж, корпоративный AI-сервис и приложения со встроенными моделями. Здесь показываем планы с их текущим статусом и опыт создания работающего сервиса RetroPoint.
Собственные AI-решения
Работаем над AI-помощником компании и корпоративным AI-сервисом. Они пока в разработке: ниже показываем планируемые возможности и варианты внедрения. Приложения со встроенными моделями прорабатываем как отдельное направление.
Проектируем модульное решение для договоров, знаний и продаж. Планируем, что сотрудник сможет выбрать рабочий сценарий и получить замечания, ответ с источниками или черновик предложения.
Когда сотрудники пользуются разными AI-сервисами, компании трудно управлять доступом, расходами и передачей данных. Планируем единый рабочий сервис с учетными записями, лимитами и правилами обработки запросов.
Состав решения и схема работыПрорабатываем приложения с компактными моделями для отдельных задач прямо на устройстве: например, распознавания и маскирования чувствительных данных.
Состав решения и схема работыСервис для руководителей команд
Сервис для руководителей команд: ретроспективы, опросы, цели (OKR) и оценка задач (Planning Poker) в одном месте.
Командные встречи и цели живут в разных инструментах: доски в одном сервисе, опросы в другом, OKR в таблицах. Руководитель тратит время на сборку картины, а договоренности теряются между встречами.
За 5 месяцев прошли путь от идеи до работающего сервиса: сайт, личный кабинет, доски и опросы, команды. Руководитель видит встречи, опросы и цели команды в одном месте и не тратит время на сборку картины из разных инструментов.
Тот же подход с быстрой первой версией и сопровождением после запуска применяем в проектах клиентов, чтобы продукт раньше начинал приносить пользу.
Дальше
Заказная разработка дает нам понимание нишевых процессов, продукты позволяют это понимание масштабировать.
Есть бизнесы, которые ведут работу в таблицах и чатах не потому, что им не нужна автоматизация, а потому что универсальные CRM и ERP слишком тяжелые и не учитывают специфику отрасли. Делаем узкое решение под процессы ниши: только нужные функции, быстрое внедрение, понятная ценность.
Категория продукта знакома, спрос понятен, но человек по-прежнему вручную переносит контекст и вводит данные. В новом продукте эти действия выполняют агенты, а человек задает цели и контролирует результат.
Новые продукты будут выходить под собственными именами с подписью by Datakeel на datakeel.app.
