Коли бізнес-запити стають дедалі складнішими, а дані — розрізненішими, звичайні генеративні моделі Штучного Інтелекту (АІ) часто дають поверхневі або неточні результати. Ми це виправили: днями Персональний асистент & Корпоративний чат-бот AI-UniBot інтегрував reasoning-моделі (OpenAI o1, o3, o3-mini, o4-mini та DeepSeek R1) та поєднав їх з потужним ітеративним пошуком DeepSearch. Цей симбіоз ми назвали DeepThink. Це – технологія, яка не просто шукає інформацію, а логічно міркує, аналізує та ухвалює рішення на рівні Людини-Професіонала.

Чому DeepThink — це не просто «апдейт»? Відповідаємо. 

Звичайні АІ-моделі працюють на патернах: вони прогнозують відповідь, ґрунтуючись на статистичних зв’язках у даних. Натомість reasoning-моделі імітують людську логіку:

• крок 1: визначення суті проблеми,
• крок 2: декомпозиція її на підзадачі, 
• крок 3: послідовний аналіз кожної підзадачі з побудовою ланцюжка висновків,
• крок 4: перевірка гіпотез, пошук причинно-наслідкових зв’язків.

DeepThink посилює цю логіку за допомогою DeepSearch — системи ітеративного пошуку в корпоративній базі знань. Якщо reasoning-модель визначає, що для висновку бракує даних, DeepSearch автоматично переформулює запит, шукає додаткові джерела та перевіряє суперечливу інформацію.

Ми розглядаємо щонайменше три кейси, де DeepThink змінює правила гри.

Аналіз збоїв у критичній системі СЕД

Ось дуже поширена ситуація: Користувачі не можуть завантажити документи після оновлення системи. Звичайний АІ видає загальні рекомендації: «перевірте доступ до інтернет-мережі», «перезавантажте систему», тощо.Ось як працює АІ-UniBot з DeepThink: reasoning-модель (як-от DeepSeek R1) будує ланцюжок: «Збої почалися після оновлення → це може стосуватися авторизації → перевіримо логи останніх 24 годин → знайдено помилки в Azure AD → порівняємо налаштування до і після оновлення».

Далі DeepSearch автоматично знаходить технічну документацію по інтеграції СЕД з Azure AD, описи останнього апдейту та історію змін конфігурації. Результат –  чітка вказівка АІ-UniBot на конфлікт версій між СЕД та Azure AD. Час вирішення проблеми скорочується з годин до хвилин.

Оцінка ризиків інвестиційного проекту

Фінансовий Менеджер запитує АІ: «Чи варто інвестувати в стартап Х, враховуючи його борги та новий законопроект №YYY ?". AI-UniBot з DeepThink відпрацьовує це питання таким чином: спочатку модель (наприклад, OpenAI o4-mini) структурує задачу:

• крок 1: знайти фінансові звіти стартапу (DeepSearch витягує дані з CRM, скановані PDF),
• крок 2: проаналізувати законопроект №YYY (DeepSearch знаходить текст документа і коментарі корпоративних юристів),
• крок 3: зв’язати дані: «Якщо законопроект ухвалять, стартап сплатить штраф AA → це зменшить його грошовий потік на BB% → поріг окупності зросте».

Паралельно система автоматично шукає кейси аналогічних Компаній, що на момент виконання запиту перебувають під санкціями. Результат – зведений звіт з прогнозом втрат, імовірністю ухвалення законопроекту та певною рекомендацією, приміром – відкласти інвестицію до голосування.

Іще один кейс – про автоматизацію складних погоджень

Розглядаємо ситуацію із запитом на закупівлю обладнання на суму $500K. Він потребує схвалення Керівника Компанії, Юриста, Менеджера Фінансового Відділу та CIO. Втім, лише за певних умов. Спершу AI-UniBot з DeepThink перевіряє відповідний регламент, будуючи такі логічні ланцюжки:

• «Сума > $200K? → Так → потрібен CIO»,
• «Обладнання для R&D? → Так → потрібен Юрист (патентні ризики)», 
• «Бюджет відділу перевищено? → DeepSearch перевіряє фінзвіти → Ні → схвалення фінвідділу не потрібне».

Якщо правила оновлюються, DeepSearch миттєво інтегрує всі зміни з політик Компанії у свої процеси. В результаті маршрут погодження заявки на закупівлі будується адаптивно. Помилки – як-от «забули запросити Юриста» – зникають.

Технічна сторона питання 

Спочатку – вибір моделі. Адже АІ-агентів AI-UniBot можна налаштувати на роботу з різними моделями залежно від потреб. Наприклад, o4-mini – для швидких запитів, DeepSeek R1 – для складної аналітики.

Далі – побудова ланцюжка міркувань, коли обрана модель розбиває запит на підзадачі та формує проміжні гіпотези. Тепер в роботу включається ітеративний пошук DeepSearch. Для кожної гіпотези система виконує конкретну низку кроків: шукає дані в корпоративних джерелах (внутрішній корпоративний портал, СЕД, CRM, тощо). Якщо інформації недостатньо, система уточнює контекст і повторює пошук. В разі виявлення суперечностей (наприклад, через наявність різних версій договору) система запитує додаткові джерела даних.

Насамкінець система синтезує дані результату: логічні висновки поєднуються із знайденими даними у структуровану відповідь з посиланнями на джерела інформації. Так і відбувається перехід від швидкого відгуку до глибокої логічної аналітики. 

Коротше кажучи, Персональний асистент & Корпоративний чат-бот AI-UniBot з DeepThink — це заміна кількох годин або днів ресерчу Людини- Аналітика на лічені хвилини роботи АІ. І при цьому кількість помилок зводиться нанівець, бо кожен крок міркувань піддається перевірці. Також можлива робота з неповними даними, адже система самостійно шукає додаткові джерела інформації, уточнює її й будує гіпотези. Насамкінець, ухвалення рішень автоматизоване і відбувається на основі конкретних правил – від погоджень до комплаєнсу. 

Ми переконані, що це не про штатне оновлення — це новий початок ери корпоративного АІ, де технологія не просто швидко шукає відповіді, а мислить, підкріплює свої теорії, переконується разом з вами. Перевірити на практиці це можна вже зараз, бо AI-UniBot із DeepThink вже доступний для Користувачів. Спробуйте – ми завжди готові допомогти нашим Замовникам технологічно випереджати час!