Корпоративная платформа искусственного интеллекта
Айлок автоматизирует цифровые процессы организации и встраивается в её ИТ-ландшафт. Конвейеры обработки, серверные и персональные агенты, корпоративный поиск — работают в вашем контуре, под вашим контролем, на российских или зарубежных моделях по вашему выбору.
Рутину — цифровой силе. Управление — человеку.
Не чат-бот за периметром. Не хрупкая роботизация (RPAроботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation)). Не зарубежный облачный сервис.
Зачем это нужно
Языковые модели уже умеют многое. Но между «попробовали ИИ» и «получили управляемый результат» стоят три системных разрыва.
Сотрудники носят корпоративные данные во внешние чат-боты, чтобы ускорить работу. Утечки происходят незаметно, контролировать их нечем — а запрет лишь загоняет проблему глубже.
Объём входящих задач растёт — и единственный понятный ответ — это нанять ещё людей. Плюс 50% нагрузки означает плюс 50% штата. Линейная зависимость, в которую упирается масштабирование.
Эксперименты с языковыми моделями (LLMбольшая языковая модель (Large Language Model)) впечатляют на демонстрации, но не становятся управляемым процессом: нет контроля доступа, аудита, учёта расхода и встраивания в существующие системы. Инициатива затухает.
Механизм
Айлок не «заменяет сотрудника роботом». Он встраивает ИИ в процесс так, что данные защищены до отправки в модель, спорные шаги уходят человеку, а каждое действие попадает в аудит.
Конвейер или агент
Спорное — на проверку человеку
Защита данных и контроль человека встроены в маршрут, а не приклеены сбоку. Всё фиксируется в аудите.
Айлок ведёт организацию вверх по лестнице — от точечной помощи к процессам, которыми управляет платформа.
Возможности
Шесть подсистем, из которых собирается решение под ваш процесс — настройкой в админке, без выпуска платформы.
Детерминированные конвейеры из готовых унифицированных шагов и пользовательских Python-шагов. Новый процесс автоматизируется без правки движка — администратор собирает цепочку в админке.
Серверные и персональные агенты на цикле рассуждение–действие–наблюдение. Оптимизация контекста, списки задач и субагенты для сложной работы.
«Профессия» превращает универсального агента в заточенную под задачу машину: регламент действий, граф фаз, суженный набор инструментов и баз знаний. Настройкой, без кода.
Подключение источников и приёмников настройкой, обновление по расписанию, пользовательские Python-парсеры под специфику источника. Данные собираются в единый вид.
Единый шлюз к российским и зарубежным моделям с автопереключением, двухслойный DLP до отправки в модель, учёт расхода токенов по поставщику, модели, агенту и сотруднику.
Готовый набор инструментов агента: поиск, файлы, веб, почта, Python, отраслевые. Серверные части инструментов подключаются в админке под предметную область, свой инструмент — через программный интерфейс (APIпрограммный интерфейс приложения (Application Programming Interface)) платформы.
Методология
Сильная платформа — необходимое, но не достаточное условие. Внедрение проваливается не на технологии, а на одном из шести измерений. Разбираем каждое — и чем именно его закрывает Айлок.
Без подключённых, актуальных и находимых данных питать ИИ нечем.
Автоматизировать стоит то, что приносит измеримый эффект.
Данные не утекают, действия агентов под контролем и в аудите.
Достаточная модель под класс задачи, расход под контролем.
Чем ниже порог входа — тем выше реальное использование.
Несколько поставщиков моделей, независимость от единственного производителя и сценария.
Типовые сценарии
Одни и те же блоки собираются в разные прикладные решения под процесс организации.
Агент ищет по корпоративным документам и отвечает со ссылками на источник.
Конвейер принимает письмо, классифицирует, выбирает маршрут, готовит ответ. Спорное — человеку.
Персональный агент на машине сотрудника анализирует документы и формирует сводный отчёт.
Одна задача — три способа: разговорный агент, детерминированный конвейер, классификатор.
Платформа и эксплуатация
Архитектура, безопасность, расширяемость, развёртывание у заказчика и план развития.
Пять смысловых слоёв из единой кодовой базы, две плоскости, открытый технологический стек.
Точки расширения без выпуска платформы. Пользовательские интерфейсы операторов на полном API.
Kubernetes и управление через Git (GitOpsуправление инфраструктурой через Git: конфигурация хранится в репозитории и применяется автоматически), профили развёртывания «Центр» и «Узел» (HUB/SPOKEHUB — центральный сервер поставщика; SPOKE — изолированный кластер у заказчика, тянет обновления из центра), изолированный контур, подготовка и обновление.
Куда движется платформа: данные, инструменты, специализации, гибкость LLM, DLP и соответствие РФ.
Для кого
Айлок внедряется напрямую в корпорацию и говорит на языке двух заинтересованных сторон.
суверенитет, контроль, аудит
скорость, готовые сценарии, настройка без кода
Доверие и контроль
Суверенитет данных для российского контура — не галочка в списке безопасности, а главное условие. Айлок строится вокруг него.
Развёртывание в собственном или закрытом контуре. Платформа работает внутри периметра организации; обращение к внешним моделям — только по вашему выбору и через контролируемый шлюз.
Айлок не использует данные заказчика для обучения моделей. Перед отправкой во внешнюю модель срабатывает двухслойный DLP — нейросетевое распознавание плюс правила — и маскирует чувствительные фрагменты.
Ролевой доступ через Keycloak, изоляция данных структурных единиц, аудит действий и срабатываний DLP. Управляемость — вторая половина доверия наряду с безопасностью.
Дальше
Главная рассказывает «о чём речь». Обзор и документация — как это устроено внутри.
Почему внедрения ИИ проваливаются и чем каждое измерение закрывает Айлок. Методологический мост к деталям.
Назначение, функциональные характеристики, технологический стек, системные требования, установка и эксплуатация.
Модель лицензирования и условия поставки платформы правообладателем.