AI асистент за бизнес — вътрешен chat върху вашите данни
AI асистент за бизнес е вътрешен чат интерфейс, който позволява на служителите да задават въпроси на естествен език върху собствените документи на фирмата — SharePoint, Google Drive, CRM, ERP, договори, HR политики, технически инструкции — и да получават отговор за 4-7 секунди с точна препратка към източника. Решението работи изцяло върху ваши данни чрез RAG (Retrieval-Augmented Generation), пази role-based access control от Active Directory и държи всичко в EU дата център или on-prem, без нито един ваш файл да напуска инфраструктурата на компанията.
Какво точно замества вътрешният AI асистент
Средно офис служител губи 1.8 часа на ден в търсене на информация по Slack канали, общи папки, имейл и архивни PDF договори. Внедряваме AI асистент за бизнес, който индексира тези източници веднъж и след това отговаря на въпроса „каква е процедурата за връщане при B2B клиент“ за 5 секунди — със следване на оригиналния SOP, не с измислица. Резултатът е измерим: 30-45% по-малко вътрешни тикети към IT, HR и финанси и 6-8 часа спестено време на служител седмично.
- ✓RAG върху частни документи — индексираме SharePoint, Google Drive, Confluence, Notion, локални файлови сървъри, ERP, CRM, helpdesk и имейл архив; чат отговаря само от тези източници и винаги връща линк към оригиналния документ за проверка.
- ✓Role-based access control — асистентът наследява правата на питащия от Active Directory или Google Workspace; финансов отчет не достига до търговец, а HR досие — до маркетинг, дори ако файлът е индексиран в общия vector store.
- ✓EU или on-prem hosting — Frankfurt, Ireland, Sofia или ваш сървър; данните и embedding-ите не напускат избрания регион, което покрива GDPR и вътрешни политики за класифицирана информация без допълнителен DPA.
- ✓Slack, Teams и web app едновременно — служителите питат там, където вече работят; един backend обслужва Slack бот, Teams таб, мобилен chat и admin web app, без дубликати на знание.
- ✓Цитати и проследимост — всеки отговор е придружен от 2-4 цитата с точна страница и абзац; асистентът никога не отговаря без източник, което елиминира халюцинациите и пази одитна следа за compliance.
- ✓Действия, не само отговори — пуска тикет в Jira, отваря договор в DocuSign, създава лийд в CRM или резервира зала; AI асистент за бизнес е интерфейс към автоматизация на бизнес процеси, не само към търсачка.
- ✓Български и английски в един разговор — отговаря на езика на въпроса, дори източникът да е на другия език; критично за български компании с международни клиенти и multinational документация.
За кого е вътрешният AI асистент
Технически директор пита „какъв е допустимият толеранс на материал X според ISO 9001 процедурата ни от 2024“ и получава точния абзац от QMS архива за 6 секунди. Заместете 40 минути ровене в SharePoint от смяна с един въпрос — измерено намаление на престой при производствени линии с 12-18%.
Юрист пита „какво пише в клауза 7.4 на договора с клиент Acme от март 2025“ — асистентът намира конкретния PDF, цитира клаузата и я сравнява с шаблонния договор. RBAC гарантира, че младши адвокат не вижда досиета извън своите проекти, дори когато индексът е общ.
Нов developer пита „как се deploy-ва staging на проект Y“ и получава runbook от Confluence + последните 3 incident post-mortem от Jira. Намалява onboarding времето от 6 седмици на 2 и спира загубата на знание, когато senior напусне — той вече го е написал, а асистентът го помни.
Как изграждаме AI асистент за бизнес
Не препродаваме готова SaaS платформа. Всяко внедряване е софтуер по поръчка на наш backend — вашите embedding-и, разговори и системни prompt-и остават при вас. Можете да смените LLM модела (GPT-4, Claude, Mistral, Llama on-prem) по всяко време, без миграция и без риск vendor lock-in да блокира бюджета ви.
1. Source mapping и класификация
През първите 5 работни дни обхождаме всички места, където седи фирменото знание — SharePoint, Drive, ERP таблици, CRM полета, имейл архив, Confluence, тикет системи. Класифицираме чувствителността (публично, вътрешно, поверително, ограничено) и съгласуваме с вас кои източници влизат в индекса и с какви права.
2. RAG pipeline и vector store
Изграждаме извличащ слой: connector-и към източниците, parser-и за PDF/DOCX/XLSX/писма, chunking с overlap, multilingual embedding модел (best-in-class за български) и vector store в PostgreSQL с pgvector или Qdrant. Инкременталното sync-ване работи всеки час — нов договор в Drive е достъпен в чата след 60 минути, не след следващия build.
3. Identity, RBAC и audit
Свързваме асистента с Azure AD, Google Workspace или Okta през SSO. При всеки въпрос валидираме правата на питащия и филтрираме vector search-а преди генерация — невидимо за потребителя, неизбежно за системата. Всеки разговор се логва с timestamp, въпрос, цитирани документи и отговор за пълен одит.
4. UI: Slack, Teams и web app
Доставяме един backend и три интерфейса: Slack бот със slash команда, Microsoft Teams таб с adaptive cards и self-hosted web app за служители без Slack/Teams. Всички виждат едни и същи отговори, едни и същи цитати, едни и същи права — без duplicated knowledge между каналите.
5. Тестване, обратна връзка и непрекъснато учене
Преди старт прекарваме 100-200 реални въпроса от вашия бизнес през eval суит — мерим точност, цитираемост и латентност. След старта всеки отговор има thumbs up/down; лошите се връщат като нови инструкции или допълнителни документи. Така асистентът става по-точен всеки спринт, без преобучаване на модела от нула.
Защо Saitami
Фиксирани цени в евро — без месечен seat абонамент, без такса на разговор. Ако търсите по-широк обхват, вижте AI агент за бизнес процеси, който действа автономно, или AI chatbot за обслужване на клиенти за външен канал.
Често задавани въпроси
Напускат ли нашите данни компанията при работа с AI асистента?
Не задължително. Имате три опции: пълен on-prem deployment на open-source модел (Llama 3.1, Mistral) върху ваш GPU сървър — нула изходящ трафик; EU-only хостинг при OpenAI/Anthropic с подписан DPA и zero-retention режим — embeddings и логове остават в нашия EU vector store; или хибрид, при който чувствителните документи се обработват on-prem, а останалите минават през EU API. Изборът се прави преди индексиране, не след.
Как работи role-based access — наистина ли търговец не вижда HR данни?
Да. Vector search-ът филтрира резултатите по permission tags още преди chunk-овете да стигнат до LLM-а — не разчитаме на „моля, не споделяй“ инструкция в prompt-а, защото това е дупка. Tag-овете идват директно от source системата: ако файлът в SharePoint е достъпен само за HR групата, ще се покаже само на HR потребители, точно както в SharePoint. Цитирането също е филтрирано.
Колко време от kickoff до production?
Standard timeline е 4-6 седмици за фирма с 3-5 източника на знание и 50-300 служителя. Седмица 1-2: source mapping и connector setup. Седмица 3: RAG pipeline, embeddings, RBAC. Седмица 4: Slack/Teams/web UI и SSO. Седмица 5-6: eval, pilot с 10-20 потребителя, fine-tuning на prompts, продукция. On-prem deployment с GPU hardware procurement добавя 2-4 седмици.
Какво струва AI асистент за бизнес — еднократно и месечно?
Еднократно от €4,200 за стандартен пакет — 3 източника, RBAC от един SSO провайдер, Slack или Teams бот, web admin, до 200 служителя. Multi-source с 5+ системи, on-prem deployment или multilingual индекс — от €7,800 до €18,000. Месечно: API tokens (€80-€450 според обема разговори), хостинг €40-€180, без seat такси. За 100 служителя това е под €5/човек/месец — десетократно по-евтино от Microsoft Copilot или Glean.
Можем ли да го разширим към автономни действия по-късно?
Точно затова го изграждаме модулно. Същият RAG слой и SSO впоследствие захранват AI агент, който не само отговаря, но и действа — пуска поръчка в ERP, отговаря на имейл от клиент, преглежда нов договор. Започвате с асистент (риск ниско, ROI бързо), след 3-6 месеца минавате към агент на същата инфраструктура, без да изхвърляте нищо.
Готови за собствен AI асистент, който знае всичко за фирмата ви?
Изпратете списък на 3-5 източника на знание (SharePoint, Drive, CRM, Confluence, ERP) и 10 реални въпроса, които служителите ви задават най-често. В рамките на 5 работни дни ви връщаме конкретен план, цена и proof-of-concept върху подмножество от вашите документи.
Заявете POC на AI асистент →Свързани услуги: AI агент за бизнес процеси · AI chatbot за обслужване на клиенти · софтуер по поръчка