Платформа «Око» от «Лукоморья» ускоряет запуск сценариев в 5–7 раз и автоматизирует 60% рутины

Компания «Лукоморье» (входит в ИТ-кластер «Ростелеком») представила платформу «Око» для создания и управления ИИ-агентами. Решение позволяет бизнесу переходить от разрозненных сервисов к единым корпоративным системам без глубоких знаний программирования. Платформа обещает ускорить запуск новых сценариев работы в 5–7 раз и автоматизировать до 60% рутинных операций.

Возможность передавать проектирование процессов сотрудникам, знающим бизнес, а не только программистам, снижает барьер входа в цифровую трансформацию и ускоряет реакцию компании на изменения рынка.

Как работает визуальный конструктор

В основе платформы лежит инструмент визуальной оркестрации. Он работает как конструктор: специалисты собирают рабочие процессы, добавляя условия, циклы и параллельные задачи. В критических точках система может передавать управление человеку, что делает работу ИИ прозрачной и контролируемой.

• Скорость внедрения: Запуск новых сценариев происходит в 5–7 раз быстрее по сравнению с разработкой кода с нуля.
• Рост производительности: При делегировании повторяющихся этапов ИИ компания может увеличить объем операций в 3 раза.
• Экономия времени: Высвобождение до 400 часов рабочего времени команды в год за счет автоматизации рутины.

Важно, что итоговый эффект зависит от структуры конкретного процесса, качества данных и требований к контролю.

Работа с корпоративными данными

Платформа решает проблему устаревания информации, встроенной в ИИ-модели. В «Око» реализована технология RAG (генерация с дополненным поиском). После загрузки документов система самостоятельно разбивает их на смысловые фрагменты, создает векторный индекс и настраивает поиск.

• Данные автоматически обновляются при изменении исходных источников.
• ИИ-агенты используют актуальную корпоративную базу знаний для принятия решений.
• Ручное поддержание базы знаний не требуется.

Автоматическое обновление базы знаний через RAG устраняет риск принятия решений на основе устаревших инструкций, что критично для банковского сектора и энергетики.

Гибкость и независимость от поставщиков

Платформа «Око» не привязана к конкретной языковой модели. Пользователи могут подключать различные LLM (большие языковые модели), модели эмбеддингов и реранкеры. Поддерживаются как онлайн-сервисы, так и решения, развернутые в собственной инфраструктуре компании.

Это позволяет:

• Подбирать модели под конкретные задачи.
• Заменять поставщиков технологий без перестройки бизнес-процессов.
• Снижать зависимость от одного вендора.

По функционалу решение сопоставимо с зарубежными аналогами, такими как Amazon Bedrock AgentCore и Microsoft Copilot Studio, но ориентировано на интеграцию в ИТ-инфраструктуру российских компаний.

Операционные последствия и практические аспекты

• Снижение порога входа: Возможность самостоятельного проектирования процессов аналитиками и владельцами бизнес-процессов уменьшает нагрузку на отделы разработки и ускоряет запуск пилотных проектов.
• Зависимость от качества данных: Эффективность платформы напрямую зависит от структурированности и актуальности загружаемых корпоративных документов; «мусор на входе» приведет к некорректным решениям ИИ.
• Инфраструктурные требования: Для развертывания моделей внутри компании потребуется наличие соответствующих вычислительных мощностей и компетенций по их поддержке, если бизнес выберет локальное хранение данных.
• Конкурентный ландшафт: Появление отечественного аналога глобальных платформ создает альтернативу для российских предприятий, стремящихся к импортозамещению в сфере ИИ-инструментов.