Отсутствует понимание целей и критериев успеха — сложно оценить результаты и доработать систему.
Нет готовых данных и сценариев для обучения агентов — приходится начинать с нуля.
Бизнес-задачи изменяются динамично, а статические модели не успевают адаптироваться.
Руководителям приходится вручную контролировать и проверять работу агентов вместо стратегических задач.
Выявить узкие места в процессах и оптимизировать их с помощью машинного обучения
Систематизировать взаимодействие с AI-системами в компании
Разработать кастомных интеллектуальных агентов для юриспруденции, HR и обучения
Снять нагрузку с руководителей, автоматизировав рутинные задачи
Формирование персональных траекторий взаимодействия с AI-агентами
Адаптивное обучение агентов на основе обратной связи и показателей эффективности
Интуитивное редактирование сценариев диалога и логики принятия решений
Гибкая настройка и группировка пользователей по ролям и задачам
Загрузка собственных данных и интеграция внешних источников знаний
Сбор статистики, аналитики и прогнозирование результатов