Мы строим AI-системы: данные, агенты, интерфейсы
AI-результат живёт в слое данных и в инфраструктуре доступа к моделям, а не в одном агенте. Мы закрываем весь цикл — от очистки данных до интерфейса и контроля бюджета на модели.
AI раскрывает данные, которые раньше не работали
80–90% знаний компании – регламенты, договоры, методологии, переписка, звонки – лежат в неструктурированном виде. AI превращает их в источник ответов и действий.
Большие объемы данных
Регламенты, договоры, переписка превращаются в ответы со ссылкой на источник. Объём перестаёт быть барьером — тысячи документов обрабатываются разом.
Секунды
на поиск ответа вместо часов работы
Рутинный слой замещается
Первая линия, FAQ, черновики, ревью – на агентах. Ведущие эксперты – под сложные задачи.
До 70%
рутинных обращений закрывают агенты
Разработка ускоряется
AI работает на каждом этапе: исследование, код, тесты, документация. Новый функционал доходит до пользователя быстрее.
-40%
к сроку запуска нового функционала
Compliance встроен в инфраструктуру
Маскирование, аудит, контроль доступа к моделям. Без этого AI на чувствительных данных не запустить – это не опция, а условие старта.
Чувствительные данные
не покидают периметр компании
Четыре направления работы с AI
От первой оценки готовности до управляемой эксплуатации
Стратегия и готовность
Проводим аудит AI-готовности процессов и инфраструктуры. Находим сценарии с наибольшим возвратом и ставим их в очередь – PoC, затем MVP.
Данные как фундамент
Собираем архитектуру данных: интеграция разрозненных источников, RAG-стек на внутренних регламентах.
Внедрение агентного ИИ
Внедряем автономных и мультиагентных AI под конкретные функции бизнеса.
Безопасность и управление
Ставим AI-Gateway: контроль затрат, маскирование данных, маршрутизация запросов между моделями.
AI-система в три слоя
Рабочий AI – это не один агент. Это управляемые данные, агенты с доступом к инструментам и интерфейсы, в которых результат доходит до пользователя. Мы строим все три слоя.
Слой данных
Сбор, очистка и нормализация, ETL, векторизация, хранилища, интеграции с системами-источниками. Без управляемого слоя данных агент выдаёт демонстрацию, а не результат.
Слой агентов
Оркестрация, инструкции, доступ к инструментам через MCP-реестр, интеграции с API внутренних и внешних систем. Агент работает по регламенту компании.
Слой интерфейсов
Каналы, в которых результат доходит до пользователя: Web и мобильные приложения, мессенджеры, интеграция в существующие системы. Один контур данных и агентов – единая логика во всех каналах.
Инфраструктура работы с моделями
Промышленный AI начинается со слоя, который стоит между бизнесом и моделями и делает их управляемыми.
Контроль расходов
Расход на AI виден по командам, проектам и сценариям. Бюджет планируется заранее, а не вскрывается в конце месяца.
Данные в периметре
Чувствительные данные не покидают периметр компании.
Предсказуемые ответы
Модель отвечает в границах, которые задал бизнес. Без ответов вне темы и действий, которых никто не разрешал.
Аудит действий
Каждый запрос и ответ модели записаны: кто, когда и что запросил.
Единый шлюз к AI-моделям
Любые модели – облачные, локальные – работают через единую точку во внутреннем периметре компании. Бизнес не привязан к одному поставщику, и переключение между моделями не останавливает работу компании.
Кейсы компании
Проекты с публичными цифрами
Мы работаем на собственном AI
Мы не только внедряем AI клиентам – мы ведем на нем собственные процессы. Эти агенты работают в Fork-Tech каждый день.
News Crawler
Сканирует информационные площадки и собирает обзор трендов рынка по расписанию.
Ручной мониторинг сведен к ревью
AI Gateway
Единая точка доступа ко всем моделям: маршрутизация, контроль затрат, аудит запросов.
Управляемый контур AI-моделей
Мультиагентная разработка
Цикл от планирования архитектуры до тестов и релиза. Две команды в промышленной эксплуатации.
Цикл разработки короче на 40%.
Сервис маскирования данных
Заменяет чувствительные данные перед отправкой в модель и восстанавливает их в ответе.
Данные не уходят за периметр компании
SMM-ассистент
Готовит обзоры новостей для сайта и соцсетей. Человек проверяет перед публикацией.
Поток публикаций без ручного письма.
Keynote Builder
Собирает презентации в наших мастер-шаблонах PowerPoint из текстовых документов.
Первый черновик — за минуты, не часы.
Мы уже прошли точку, где говорим о потенциале AI – мы говорим о достигнутых результатах. Пилот показал: цифры достижимы при соблюдении правильной методологии. Ключевая задача сейчас – масштабирование технологии.
Нас читают как экспертов по AI
Колонки, прогнозы и комментарии о роли AI в финансовом секторе.
Часто проблемы при внедрении ИИ связаны не с технологией, а с отношением сотрудников, которые внешне могут поддерживать инициативы, но на самом деле уходят в пассивное сопротивление. Ситуацию усугубляет директивный подход, когда первое лицо ограничивается установкой «внедрить ИИ» — и выходит из процессе. В результате проекты сводятся к формальным пилотам без ясных целей, прозрачных правил и обратной связи и не переходят в рабочую практику.
Кристина Коваленко
Основатель и CEO
Fork-Tech
Обсуждения на тему «заменит ли искусственный интеллект сотрудников» показывают, что многие пока не осознают: эта технология — не конкурент человеку, а мощный инструмент, повышающий его эффективность. Следующим шагом в развитии ИИ должно стать формирование принципиально новых решений, в том числе нацеленных на клиентов.
Владислав Лаптев
Директор по инновациям
Fork-Tech
Внедрение ИИ — это не только технологическая, но и культурная трансформация, и именно HR-функция определяет её успешность. Главное, чтобы в центре трансформации оставался человек. ИИ будет эффективен только там, где сотрудники понимают его ценность, умеют использовать и чувствуют себя частью будущего компании.
Нина Измайлова
Директор по подбору и развитию команды
Fork-Tech
Расскажите о задаче
Опишите задачу в свободной форме. Мы вернёмся с вопросами и предложением, как двигаться дальше.
1
Вы описываете задачу в свободной форме
2
Возвращаемся с вопросами по контексту, целям, ограничениям
3
Обсуждаем формат работы — встречу, аналогичный кейс, ориентир по подходу