Проблема
Команды разработки вручную собирают материалы из разных источников и теряют контекст решений.
АгентПроверка за 2 неделизакрытый контур
AI-агент R&D и разработки продукта
Агент для корпоративного AI-контура: Собирает требования, аналоги, отчеты испытаний и формирует исследовательскую записку. Быстрее подготовка вариантов, лучше документирование решений, меньше повторного ресерча.
Агент
- Отрасли
- Госкорпорации
- Функции
- СЭД и документооборот, Закупки, Отчетность
- Технологии
- RAG, Document AI, Агенты, Таблицы, Саммари
- Пользователи
- сотрудник профильного подразделения, эксперт, руководитель процесса
Как работает сценарий
От источника до подтвержденного результата
- 01
Входящие данные
Отчеты, спецификации, исследования, патенты, DOCX
- 02
AI-обработка
RAG, Document AI, Агенты, Таблицы, Саммари
- 03
Логика сценария
Собирает требования, аналоги, отчеты испытаний и формирует исследовательскую записку.
- 04
Результат
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что делает Unica AI
Unica Knowledge AI ищет по базе исследований, Document Operations AI формирует записки и таблицы сравнения.
Бизнес-эффект
Быстрее подготовка вариантов, лучше документирование решений, меньше повторного ресерча.
Закрытый контур
Закрытый контур нужен для работы с внутренними документами, корпоративными системами и аудитом действий.
Данные и интеграции
Какие источники нужны
Отчеты, спецификации, исследования, патенты, DOCX, Excel.
Входящие данные
ОтчетыспецификацииисследованияпатентыDOCX
Интеграции
по проекту
Модули Unica AI
Unica Knowledge AIUnica Document Operations AI
Метрики запуска
Что измеряем до масштабирования
После проверки на реальных данных сценарий можно расширить до промышленного запуска за 8-12 недель с ролями, интеграциями и согласованными метриками.
время обработкиизмеряется при запуске
точность извлеченияизмеряется при запуске
доля ручных правокизмеряется при запуске
количество возвратовизмеряется при запуске
Роль человека
ИИ готовит результат, классифицирует или сверяет данные, а человек подтверждает финальное действие.
Что контролировать при запуске
- ошибочная классификация или неполные источники
- устаревшие данные в подключенных системах
Нужно оценить запуск этого сценария?
Подготовим краткий разбор: источники данных, интеграции, роли, ограничения контура, метрики и первый план запуска для сценария «R&D и разработки продукта».