Практическая AI-инженерия

AI для реальных процессов.
С измеримым результатом.

ASP Lab разрабатывает решения, которые автоматизируют системы и процессы с помощью AI, n8n и API-интеграций: документы, обращения, голос, ассистенты, интеграции и тестирование. Мы начинаем с одной конкретной задачи и строим вокруг неё рабочее решение.

Для малого и среднего бизнеса, образования и государственных учреждений.

Посмотреть проекты
Консультация ИИ-бота (открывает Telegram, внешний сервис)

Что вы хотели бы улучшить?

Начинайте с процесса, а не с модели.

Выберите направление, ближайшее к вашему процессу. За каждым стоят решения, которые мы создали.

Сначала мы определяем, действительно ли AI полезен для задачи. Затем строим для неё рабочее решение, тестируем его, измеряем результат и только после этого решаем, какая архитектура и модель развёртывания уместны.

Документы

Нужно превратить записи, видео и устные заметки в читаемые, оформленные документы — без ручной расшифровки и набора.

Наши рабочие решения: Локальная транскрипция больших аудиофайлов, YouTube → текст в Telegram

Заявки и маршрутизация

Обращения приходят с сайта и из мессенджеров, их разбирают вручную и пересылают нужным людям.

Наши рабочие решения: Электронный Telegram-секретарь, Форма обратной связи с автоматической маршрутизацией

Голос и встречи

Голосовые сообщения и записи приходится слушать, расшифровывать и переносить в нужные системы вручную.

Наши рабочие решения: Локальная транскрипция больших аудиофайлов, AI-диктовка в Telegram

AI-ассистенты и Telegram-боты

Рутинные действия — планирование, учёт времени, обработка текстов — отнимают время и требуют переключения между приложениями.

Наши рабочие решения: Calendar AI & Chronos, YouTube → текст в Telegram

Базы знаний и RAG

Сотрудники и клиенты задают одни и те же вопросы, а ответы разбросаны по документам.

Наши рабочие решения: Электронный Telegram-секретарь, OpenAI API Desk

Автоматизация процессов и интеграции

Данные переносят между системами вручную, отчёты собирают руками, а переезд на другой инструмент занимает недели.

Наши рабочие решения: AI-сводка багов из Jira в Google Sheets, Миграция задач из Jira в GitHub Projects

Автоматизация тестирования и QA

Ручное тестирование и сверка ответов не масштабируются, а баги долго описывать и переносить между инструментами.

Наши рабочие решения: QA LLM Lab, Автоматическое тестирование Telegram-ботов

Оценка и выбор AI

Выбор модели и оценка AI-решения по впечатлению от нескольких ответов ненадёжны.

Наши рабочие решения: Auto LLM Benchmark, QA LLM Lab

Возможные сценарии

Внутренний AI-ассистент по знаниям

Пример

Сотрудник спрашивает, какие документы регулируют порядок командировки; система находит соответствующие инструкции и отвечает со ссылками на них.

Подробнее

Все возможные сценарии

Проекты

AI-решения и автоматизации, которые мы создали — от Telegram-ассистентов до инструментов миграции, тестирования и интеграции.

  • Автоматизация тестирования и QA
  • Оценка и выбор AI

QA LLM Lab

Проверяйте качество ответов и устойчивость к провокационным запросам — без ручного прогона переписки.

Открыть проект →

Все проекты

Local / Private AI

Локальную обработку данных стоит рассмотреть, когда чувствительность данных, связь или стоимость делают внешние API плохим выбором. Где именно выполнять обработку, зависит от задачи и данных.

Одно лишь локальное выполнение не делает весь процесс приватным. Telegram, сервисы Google и внешние AI API остаются внешними компонентами.

Узнать о Local AI Auto LLM Benchmark Локальная транскрипция

  1. Данные
  2. Локальная модель
  3. Оценка
  4. Результат

Подтверждено текущими проектами

  • Эксперименты с локальными LLM и сравнение моделей
  • Локальная транскрипция длинных аудиозаписей

Направление развития и R&D

  • Продуктивное развёртывание локальных моделей
  • Отдельная инфраструктура Private AI

Для кого

Возможные применения, а не описания завершённых внедрений для этих организаций.

Бизнес

Обработка заказов, коммуникация с клиентами, автоматизация процессов между существующими системами и превращение голосовых заметок в задачи.

Образование

Разрешённые учебные и административные материалы, транскрипция лекций для проверки человеком, помощь с внутренними знаниями (направление развития).

Государственные учреждения

Обработка обращений, предварительная сортировка документов и черновики резюме — начиная с некритичного процесса и чётких правил работы с данными.

Build → Test → Measure → Automate

Повторяемый метод, превращающий одну задачу в проверенный результат.

Перед реализацией: определить задачу, данные и критерии успеха.

  1. Build

    Создать рабочее решение для одной задачи.

  2. Test

    Проверить обычные случаи, сбои и граничные условия.

  3. Measure

    Сравнить согласованные показатели с исходным процессом.

  4. Automate

    Интегрировать проверенный сценарий в согласованных границах.

Переход к пилоту — отдельное решение на основе результатов.

О подходе

Практическая инженерная лаборатория

ASP Lab объединяет автоматизацию, локальные эксперименты и оценку как дисциплину. Лаборатория развивается в сторону инженерии Local / Private AI моделей. Проекты здесь — лабораторная работа, показанная вместе с ограничениями.

О лаборатории

Стратегические цели

  1. Практическая AI-инженерия с проверяемым результатом

    Создавать рабочие решения для конкретных процессов, тестировать их и измерять результат.

    Подтверждено проектами

  2. Показать до внедрения

    Отдельная лабораторная среда AI-вычислений, где решение можно запустить и показать, прежде чем организация свяжет себя инфраструктурой или моделью.

    Концепция для демонстрации

  3. От решения к собственной среде организации

    Воспроизвести успешное решение там, где ему место: локальный инференс, приватная инфраструктура, on-premise, гибрид или внешние API — в зависимости от требований.

    Запланировано / R&D

  4. Внутренние AI-ассистенты по знаниям

    Поиск по утверждённым внутренним документам с ответами, содержащими ссылки на источники.

    Разрабатывается

  5. Инженерия Local / Private AI моделей

    Выбор модели, локальное развёртывание, оптимизация, а позже R&D по LoRA / QLoRA; каждый этап оценивается, прежде чем его предлагать.

    Запланировано / R&D

Вопросы

Можно ли начать с одного небольшого процесса?

Да. Первый этап — одна ограниченная задача с согласованными данными и критериями успеха.

Нужно ли сначала выбирать модель или технологию?

Нет. Опишите задачу и что в ней задействовано; выбор подхода — часть работы.

Обязателен ли облачный AI?

Не обязательно. Где выполняется обработка, зависит от задачи, данных и архитектуры и согласуется отдельно для каждого проекта.

Доступно ли уже дообучение (fine-tuning)?

Частично. LoRA / QLoRA — запланированное направление R&D, а не запущенная услуга. Сначала оцениваются более простые подходы.

Как определяются стоимость и сроки?

После уточнения объёма. Цены и сроки заранее не называются.

Начните с одного процесса.

Опишите, что сейчас делается вручную, какие данные задействованы и какой результат вы хотите получить. Техническое задание или выбранная модель для начала не нужны.

Заполнить бриф
Консультация AI-бота (открывает Telegram, внешний сервис)

Пожалуйста, не передавайте коммерческую тайну, исходный код или чувствительные персональные данные до подписания NDA (соглашения о неразглашении).