💬 Чтобы внедрить корпоративный ИИ, нужны десятки миллионов рублей на инфраструктуру.

— один из самых распространённых мифов, с которым мы сталкиваемся ежедневно.

Качество работы ИИ действительно зависит от инфраструктуры: вычислительные мощности влияют на скорость обработки запросов, стабильность работы системы и возможность использовать современные языковые модели. Поэтому при локальном внедрении важно заранее продумать, на каких ресурсах будет работать решение.

Но! Зависимость между качественным ИИ и многомиллионными вложениями в инфраструктуру сильно преувеличена.

В команде Docora мы изначально проектировали платформу так, чтобы она эффективно работала на доступном оборудовании без ущерба для качества пользовательского опыта. Благодаря оптимизации архитектуры и используемых моделей для локального развёртывания достаточно сервера со следующими характеристиками:
• CPU уровня Intel Core i5-12400F;
• 32 ГБ оперативной памяти;
• SSD от 512 ГБ;
• GPU с 48 ГБ видеопамяти.

Стоимость такой конфигурации начинается от ₽500 тыс.
Для сравнения: бюджеты на внедрение некоторых корпоративных AI-платформ крупных игроков рынка могут начинаться от нескольких десятков миллионов рублей ещё на этапе старта проекта.

Именно поэтому сегодня корпоративный ИИ перестаёт быть инструментом исключительно для крупнейших компаний. С Docora пилотный проект можно запустить всего за 2 недели, проверить гипотезы на реальных бизнес-задачах и оценить эффект до принятия решения о дальнейшем масштабировании.
Корпоративный ИИ должен помогать бизнесу быстрее получать результат, а не становиться отдельным дорогостоящим инфраструктурным проектом.

➡️ Если хотите оценить, какая конфигурация подойдёт для ваших задач, напишите нам — getai@codeinside.ru. Поможем подобрать оптимальный вариант развёртывания и рассчитаем инфраструктуру под вашу нагрузку.

💭 Генеративный ИИ на объектах КИИ — реально?

Да — если архитектура решения изначально учитывает требования безопасности.

В архитектуре Docora AI большая языковая модель выступает интеллектуальным ядром платформы. Docora AI изначально создавалась как модельно-независимое решение: под капотом может использоваться та LLM, которая лучше всего соответствует требованиям конкретного заказчика, его ИТ-ландшафту, политике информационной безопасности и условиям эксплуатации.

Для российских enterprise-заказчиков одним из ключевых вариантов такого ядра является GigaChat. Особенно в проектах, где требуется российская языковая модель, ориентированная на работу с русскоязычным контекстом и внедрение в защищенные ИТ-контуры.

В связке с нашей платформой GigaChat отвечает за интеллектуальную обработку запроса, понимание контекста и генерацию ответа, а сама Docora AI обеспечивает прикладной корпоративный слой: подключение внутренних источников данных, настройку сценариев работы агентов, разграничение прав доступа, контроль действий, интеграцию с корпоративными системами и возможность развертывания в контуре заказчика.

Такой подход особенно значим для организаций с повышенными требованиями к безопасности, в том числе для компаний, работающих с КИИ (критической информационной инфраструктурой).

💬 Если ваша компания рассматривает внедрение AI-агентов в защищенном контуре, с радостью обсудим возможные сценарии применения — getai@codeinside.ru

Не один AI-ассистент, а целая экосистема

Когда слышат про Docora AI, многие представляют обычного AI-ассистента с чатом. На самом деле чат — это лишь верхушка платформы.

На платформе Docora AI находится набор инструментов, из которых можно собрать практически любое корпоративное AI-решение — от помощника для сотрудников до отраслевого AI-агента, который работает с документами, базами данных и бизнес-процессами.

Что входит в платформу?
➡️ Готовые AI-агенты — их можно использовать сразу или адаптировать под свои задачи.
➡️ Графический конструктор сценариев — позволяет собрать логику работы агента без программирования: поиск информации, работа с БД, вызов API, обработка документов, запуск бизнес-процессов и многое другое.
➡️ Промпт-конструктор и навыки — переиспользуемые инструкции и шаблоны, которые помогают стандартизировать работу агентов и ускоряют разработку новых решений.
➡️ Поиск по корпоративным данным — Docora AI подключается к внутренним базам знаний, файловым хранилищам, CRM, API и другим системам, чтобы отвечать только на основе проверенной информации.
➡️ Поддержка различных LLM — GPT, GigaChat, Qwen, Gemini, DeepSeek, YandexGPT и других моделей. Выбор остается за заказчиком.
➡️ Гибкие варианты развертывания — облако или полностью локальная установка внутри инфраструктуры организации.
➡️ Интеграции — веб-интерфейс, API, мессенджеры, корпоративные порталы и другие каналы взаимодействия.

Именно поэтому на базе одной платформы мы создаем совершенно разные решения:
• корпоративные AI-помощники
• отраслевые AI-агенты
• интеллектуальный поиск по знаниям компании
• автоматизацию бизнес-процессов
• управленческую аналитику
• подготовку документов
• специализированные AI-системы для государства и бизнеса различных отраслей.

По сути, Docora AI — это конструктор корпоративных AI-решений, который позволяет не разрабатывать каждого нового ассистента с нуля, а собирать его из готовых компонентов, адаптируя под конкретные задачи бизнеса или государства.

Мы постепенно будем рассказывать о каждом компоненте Docora AI подробнее и показывать реальные кейсы их применения.

Хотите посмотреть, как Docora AI может работать именно с вашими данными и процессами?
Напишите нам getai@codeinside.ru — покажем на реальном примере.

За последний год мы постепенно внедряли ИИ в процесс разработки. Сначала использовали его для подготовки документации, генерации кода и тестов.

ИИ помог нам по-новому посмотреть на сам процесс разработки. Мы сократили количество передач контекста между участниками команды, изменили распределение ответственности и пересмотрели подход к работе с документацией. Именно это в конечном итоге позволило сократить цикл разработки отдельных фич с одного месяца до одной недели.

В статье рассказываем какие изменения мы внесли в процесс, как изменилась работа аналитиков и разработчиков и какие задачи уже сегодня помогают решать ИИ-инструменты.

Будем рады, если наш опыт окажется полезен и вашей команде.

👀 Время чтения: ~8 минут
🖥 Статья