Use case сформулирован слишком широко
Команда хочет «добавить AI», но не определила вход, решение, метрику качества и допустимую ошибку.
AI Integrations
AI в существующем workflow — с измеримой задачей, evaluation и fallback
Проектируем и внедряем bounded AI use cases для классификации, поиска, генерации и assistance.
Отделяем демонстрацию от production contour: учитываем данные, privacy, provider abstraction, качество, стоимость и human review.
Проверить применимость AIКогда это нужно
Когда AI Integrations становится практической задачей
Страница фиксирует реальные симптомы, а не подменяет discovery обещанием результата.
Данные нельзя отправлять без границ
Privacy, retention, provider processing и доступ сотрудников не зафиксированы.
Ответ модели влияет на реальное действие
Без evaluation, confidence, fallback и human review ошибка становится production effect.
Что делает Dazoro
Как мы реализуем AI Integrations
Работа ограничивается согласованным контуром и проверяемым результатом.
Use-case framing
Определяем одну задачу, входные данные, ожидаемый output и измеримый критерий полезности.
Data and provider boundary
Фиксируем privacy, retention, model/provider abstraction, стоимость и ограничения контекста.
Prototype with evaluation
Строим bounded flow и проверяем его на репрезентативных примерах, а не на одной демонстрации.
Controlled integration
Добавляем fallback, human review, observability и безопасное отключение до реального эффекта.
Процесс
Как проходит работа
Контекст и acceptance criteria
Фиксируем задачу, границы, зависимости и критерии готовности до реализации.
Solution design
Выбираем минимальную архитектуру и последовательность изменений с учётом текущей системы.
Bounded implementation
Выполняем согласованный diff небольшими проверяемыми шагами без необязательного глобального refactor.
Validation and handoff
Проверяем ключевые сценарии, фиксируем ограничения и передаём понятный rollback.
Границы
Что входит в scope, а что требует отдельного решения
Входит
- classification, search, generation и assistance
- provider/model abstraction и prompt contracts
- evaluation dataset и quality checks
- privacy boundaries, fallback и human review
Не обещается автоматически
- автономная замена команды
- accuracy без dataset и evaluation
- передача чувствительных данных без согласованной защиты
- необратимый action только по ответу модели
Подход
Как результат остаётся проверяемым
Мы связываем решение с наблюдаемыми контрактами, тестами и безопасным выпуском.
Use case ограничен
Система решает конкретную задачу с известным входом, выходом и допустимым риском.
Качество измеряется
Evaluation набор и failure categories показывают реальные ограничения модели.
Fallback встроен
Неуверенный или недоступный AI не блокирует безопасный базовый workflow.
Обсудить задачу
Есть одна задача, где AI должен дать измеримую пользу?
Опишите текущий workflow, данные и решение, которое нужно улучшить. Мы проверим применимость до выбора модели и provider.