Mobile Museum: AI-гид по малой коллекции

Задача и цена бездействия

Бизнес-контекст Mobile Museum публично предлагает no-download mobile guide и AI, обученный на собственной коллекции музея — от деталей предмета до здания. Задача, которую решаем Создать web-guide небольшого музея: QR у экспоната, verified knowledge base, короткий аудиоответ, языки и безопасный режим для детской аудитории. Почему предпринимателю важно решить её сейчас AI без контрольной выборки и понятного владельца создаёт новую ручную работу: сотрудники перепроверяют ответы, ошибки доходят до клиента, а стоимость запросов растёт без связи с решёнными обращениями. Что фиксируем до оценки — ручной процесс и его текущую стоимость до автоматизации. — допустимые ошибки, обязательную передачу человеку и запрещённые действия. — источники знаний, требования к ПД и системы, куда записывается результат. — контрольный набор примеров и метрику успешного завершения.

Как Alixio решает задачу

Как команда Alixio строит такой проект 1. QR deep links. 2. Collection ingestion. 3. RAG с object citations. 4. TTS и multilingual. 5. Curator review и unanswered queue. Что получает бизнес на выходе — AI берёт повторяемую часть процесса, сохраняя человеку решения с финансовым, юридическим или репутационным риском. — Каждый ответ и автоматическое действие можно связать с источником, версией правила и итогом обработки. — Бизнес платит за полезно завершённый сценарий, а не за количество сообщений или красивую демонстрацию. Какие показатели связываем с деньгами — доля корректно завершённых задач и безопасных передач человеку. — время обработки, снижение ручных операций и стоимость одного результата. — точность на контрольной выборке, latency, ошибки retrieval и жалобы. Риски, которые закладываем до сметы — Выдуманная атрибуция. — Авторские права на изображение. — Неподходящий ответ ребёнку. Как предприниматель принимает результат — Ответ ссылается на object record. — Unknown честно признаётся. — Curator может исправить источник. — Права на media фиксируются. Как предлагаем начать Запускаем ограниченный пилот на одном типе обращений. До расширения сравниваем его с ручным процессом по качеству, времени и стоимости; при слабом результате меняем контур, а не масштабируем ошибку.