Когда бизнес-запросы становятся всё более сложными, а данные — всё более разрозненными, обычные генеративные модели Искусственного Интеллекта (AI) часто дают поверхностные или неточные результаты. Мы это исправили: недавно Персональный ассистент & Корпоративный чат-бот AI-UniBot интегрировал reasoning-модели (OpenAI o1, o3, o3-mini, o4-mini и DeepSeek R1) и объединил их с мощным итеративным поиском DeepSearch. Этот симбиоз мы назвали DeepThink. Это технология, которая не просто ищет информацию, а логически рассуждает, анализирует и принимает решения на уровне Человека-Профессионала.

Почему DeepThink — это не просто «обновление»? Объясняем.

Обычные AI-модели работают на паттернах: они прогнозируют ответ, основываясь на статистических связях в данных. Reasoning-модели, напротив, имитируют человеческую логику:

• Шаг 1: определение сути проблемы,
• Шаг 2: декомпозиция её на подзадачи,
• Шаг 3: последовательный анализ каждой с построением цепочки выводов,
• Шаг 4: проверка гипотез и поиск причинно-следственных связей.

DeepThink усиливает эту логику с помощью DeepSearch — системы итеративного поиска в корпоративной базе знаний. Если reasoning-модель определяет, что для вывода недостаточно данных, DeepSearch автоматически переформулирует запрос, находит дополнительные источники и проверяет противоречивую информацию.

Мы рассматриваем минимум три кейса, где DeepThink меняет правила игры.

Анализ сбоев в критической системе СЭД

Вот одна из самых распространённых ситуаций: Пользователи не могут загрузить документы после обновления системы. Обычный AI выдаёт общие рекомендации: «проверьте доступ к интернету», «перезагрузите систему» и т.д. 

Вот как работает AI-UniBot с DeepThink: reasoning-модель (например, DeepSeek R1) строит цепочку: «сбои начались после обновления → это может относиться к авторизации → проверим логи за последние 24 часа → найдены ошибки в запросах к Azure AD → сравним настройки до и после обновления».Далее DeepSearch автоматически находит техническую документацию по интеграции СЭД с Azure AD, описания последнего обновления и историю изменений конфигурации.Результат — чёткое указание AI-UniBot на конфликт версий между СЭД и Azure AD. Время решения проблемы сокращается с часов до минут.

Оценка рисков инвестиционного проекта

Финансовый менеджер спрашивает AI: «Стоит ли инвестировать в стартап Х, учитывая его долги и новый законопроект №YYY?».
AI-UniBot с DeepThink обрабатывает этот запрос следующим образом: сначала модель (например, OpenAI o4-mini) структурирует задачу:

• Шаг 1: найти финансовые отчёты стартапа (DeepSearch извлекает данные из CRM, сканированных PDF),
• Шаг 2: проанализировать законопроект №YYY (DeepSearch находит текст документа и комментарии корпоративных юристов),
• Шаг 3: связать данные: «если законопроект примут, стартап выплатит штраф AA → это уменьшит его денежный поток на BB% → порог окупаемости увеличится».

Параллельно система автоматически ищет кейсы аналогичных компаний, находящихся на момент запроса под санкциями.
Результат — сводный отчёт с прогнозом убытков, вероятностью принятия законопроекта и конкретной рекомендацией: например, отложить инвестицию до голосования.

Автоматизация сложных согласований

Рассмотрим ситуацию с запросом на закупку оборудования на сумму $500K. Он требует одобрения Руководителя Компании, Юриста, Менеджера Финансового отдела и CIO. Но только при определённых условиях.
Сначала AI-UniBot с DeepThink проверяет соответствующий регламент, выстраивая такие логические цепочки:

•    «Сумма > $200K? → Да → нужен CIO»,
•    «Оборудование для R&D? → Да → нужен юрист (патентные риски)»,
•    «Бюджет отдела превышен? → DeepSearch проверяет финотчёты → Нет → одобрение финансового отдела не требуется».

Если правила обновляются, DeepSearch мгновенно интегрирует все изменения из политик компании в свои процессы.В результате маршрут согласования заявки на закупку строится адаптивно. Ошибки, такие как «забыли запросить юриста», исчезают.

Техническая сторона вопроса

Техническая сторона вопроса состоит из нескольких элементов. Сначала — выбор модели. Ведь AI-агентов AI-UniBot можно настроить на работу с разными моделями в зависимости от потребностей. Например, o4-mini — для быстрых запросов, DeepSeek R1 — для сложной аналитики. 

Далее — построение цепочки рассуждений, когда выбранная модель разбивает запрос на подзадачи и формирует промежуточные гипотезы. Теперь в работу включается итеративный поиск DeepSearch. Для каждой гипотезы система выполняет конкретную последовательность шагов: ищет данные в корпоративных источниках (внутренний корпоративный портал, СЭД, CRM и т.д.). Если информации недостаточно, система уточняет контекст и повторяет поиск. В случае выявления противоречий (например, из-за наличия разных версий договора) система запрашивает дополнительные источники данных. 

В конце система синтезирует данные результата: логические выводы объединяются с найденными данными в структурированный ответ со ссылками на источники информации. Так происходит переход от быстрого поиска к глубокой логической аналитике.

Короче говоря, Персональный ассистент & Корпоративный чат-бот AI-UniBot с DeepThink — это замена нескольких часов или дней ресёрча Человека-Аналитика на считанные минуты работы AI. И при этом количество ошибок сводится к минимуму, потому что каждый шаг рассуждений подвергается проверке. Также возможна работа с неполными данными, ведь система самостоятельно ищет дополнительные источники информации, уточняет её и строит гипотезы. Таким образом принятие решений автоматизировано и происходит на основе конкретных правил — от согласований до комплаенса.

Мы уверены, что это не просто штатное обновление — это новый старт эры корпоративного AI, где технология не просто быстро ищет ответы, а мыслит, подкрепляет свои теории, убеждается вместе с вами. Проверить на практике это можно уже сейчас, ведь AI-UniBot с DeepThink уже доступен для пользователей. Попробуйте — мы всегда готовы помочь нашим Заказчикам технологически опережать время!