Задача AI-платформы или внутреннего AI-сервиса для команды в Москве
Единая среда для моделей, агентов, RAG, инструментов, прав, логирования и контроля.
Фокус обсуждения: Согласовать роли, данные и ответственность нескольких участников.
Что обсуждаем на старте
пользователей, источники данных, модели, роли, правила доступа, проверку и журналирование.
Что принимаем в результате
интерфейс или API, доступы, проверку результата, аудит и сценарии администрирования.
Границы и зависимости
лицензии моделей, облака, расход API и политика данных заказчика определяются отдельно.
Координация работы в Москве
Для AI-сценария уточняем разрешённые данные, проверку результата и передачу человеку; городская координация помогает согласовать владельца процесса в Москве. Сессии проводим удалённо по времени Москвы, UTC+3. Работа ведётся удалённо; OTON не заявляет офис, сотрудников или местное представительство в этом городе.
Вопрос для брифа
Кто принимает решения, передаёт данные и подтверждает результат?
Передача результата
Фиксируем роли, доступы, потоки данных и критерии приёмки.
География предложения
До старта уточняем, рассчитано ли предложение на аудиторию в Москве, на Россию или на несколько рынков. Это влияет на язык, форму, обязательные сведения, аналитику и рекламные настройки; локальные обещания не придумываются.
Локальный контекст
Для AI-сценария до разработки отделяем разрешённые данные от запрещённых и согласуем доступ, журналирование и человеческую проверку; это не заменяет юридическую оценку заказчика. Официальный интернет-портал правовой информации.
Городской контекст
Официальный портал сообщает об использовании чат-бота и цифрового аватара в городской системе закупок для консультаций и обучения пользователей. Для AI-сценария заранее разделяем справочную помощь и критические решения, определяем утверждённые источники и владельца проверки ответа. Приёмка включает эталонные вопросы, ссылки на источник, отказ при недостатке данных и передачу человеку. Official Moscow procurement portal.
Вопрос до брифа
Можно ли использовать несколько моделей? Да, если у каждой есть обоснованная роль и правила данных. Можно разделить согласование между командами? Да, заранее определив владельца каждого решения.