Экспертные заключения: 14
Консультации: 0

ПетровИИч

Разработка промптов для ИИ-агентов для элементов автоматизации процессов на предприятии.

Цель проекта: Упрощение работы сотрудников путем автоматизации рутинных задач на предприятии

Задача проекта:

-провести аудит типовых бизнес-процессов предприятия
-выделить сценарии взаимодействия человека с ИИ-агентами
-сформулировать для каждого сценария требования к промпту;
-разработать набор промптов с разной степенью детализации
-протестировать промпты с последующей доработкой
-интегрировать созданный набор в тех. процессы предприятия

Ожидаемые результаты проекта:

-база промптов для ИИ-агента
-интеграция базы в промышленное предприятие

Описание продукта:Структурированная база знаний в виде набора промптов для ИИ-агентов

Области применения продукта: Автоматизация некоторых рутинных задач на промышленном предприятии

Целевая аудитория: Приборостроительное предприятие

Решаемая для клиента задача: Повышение эффективности работы с помощью автоматизации процессов

Описание бизнес-модели проекта "Библиотека промптов ПетровИИч"
1. Проблема
Автоматизация работы ИИ-агента промышленного предприятия: методы разработки промптов и минимизация ошибок систем с ИИ и времени их интегрирования в промышленности.

2. Ключевые сегменты потребителей
Целевым потребителем (заказчиком) является ООО ЭПО "Сигнал" - промышленное приборостроительное предприятие. Потенциальными потребителями могут быть промышленные предприятия любой специализации и масштаба.
Ключевые сегменты:
1. Крупные промышленные предприятия (горно-металлургический, нефтегазовый, химический, машиностроительный секторы)

2. Системные интеграторы и инжиниринговые компании, специализирующиеся на автоматизации
Данный сегмент выполняет комплексные проекты по внедрению АСУ ТП, модернизации цехов и цифровизации производств.

3. Производители промышленного ПО
Вендоры, разрабатывающие программные платформы для промышленных предприятий, которые встраивают в свои продукты ИИ-помощников и чат-ботов.

4. Интеграторы решений на базе LLM
Молодые компании, создающие отраслевых ИИ-агентов (например, для предиктивной аналитики, виртуальных помощников оператора, автоматического документооборота).

5. Учебные центры и корпоративные университеты промышленных холдингов
В связи с потребностью специалистов по внедрению ИИ и промпт-инжинирингу учебные подразделения предприятий и внешние образовательные организации ищут готовые кейсы и методические материалы для подготовки кадров.

3. Ценностное предложение
Мы предлагаем промышленным предприятиям документированный комплект промптов для ИИ-агентов, который позволяет безопасно и в сжатые сроки интегрировать ИИ в контур автоматизации. Ценность для заказчика - мы предлагаем сократить время, затрачиваемое на обучение ИИ-модели и агента с помощью нашей библиотеки.

4. Решение
Готовый набор промптов - комплект технической документации, содержащий библиотеку специализированных промптов (текстовых инструкций) для ИИ-агентов, интегрируемых в существующие системы автоматизации предприятия.

5. Каналы распространения

Продукт распространяется напрямую командой проекта ключевым клиентам (крупные промышленные предприятия).

6. Потоки получения доходов

-прямые продажи

7. Структура издержек

Затраты на разработку:
1) Закупка оборудования
2) Зарплата разработчиков

Постоянные затраты:
1) Обслуживание оборудования (амортизация)
2) Зарплата разработчиков

Переменные затраты:
1)Налоги на прибыль


8. Ключевые метрики

-скорость выполнения операций агентом
-время, затрачиваемое на операцию заказчика при взаимодействии с ии-агентом
-какие производственные процессы можно делегировать агенту

9.Скрытое преимущество

-наличие технологического партнёра в виде крупного промышленного предприятия
-создаваемая система работает локально (без выхода в Интернет)

10. Себестоимость разработки

400 000 рублей

11. Срок окупаемости

3-5 месяцев

12. Потенциальная прибыль за 12 месяцев

641 170 рублей

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Новые производственные технологии, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных