Рутина уходит с людей на систему
Разбор документов, первичные ответы клиентам и подготовка сводок выполняются автоматически — сотрудники занимаются тем, что требует решений.
AI-автоматизация и разработка интеллектуальных решений
Переносим рутину на ИИ: от аналитики и прогнозов до ассистентов, которые отвечают клиентам и готовят сводки.
ЛогистикаПроизводствоHRМедицинаФинансы
Что входит
AI-аналитика для принятия решений
AI-консультанты и чат-боты для клиентского сервиса
AI-прогнозирование спроса и остатков
Создание и автоматизация ботов
Интеграция нейросетей в существующие бизнес-процессы
Результат для управления
Что меняется после внедрения
Расхождения в данных находятся сами
AI сверяет источники и подсвечивает подозрительные значения. Ошибку видно до того, как она попадёт в отчёт руководителю.
Решение остаётся за человеком
Модель готовит и предлагает, но не меняет данные самостоятельно. Ответственность и финальное решение — за профильным специалистом.
Данные не уходят наружу
Перед обработкой данные обезличиваются, а при необходимости разворачиваем модель внутри вашего контура.
Как строим работу
Этап 1
Аудит процессов и данных
Разбираем процессы и качество данных. Отмечаем, где ИИ реально окупится, а где достаточно обычной автоматизации.
Этап 2
ML-моделирование
Подбираем архитектуру модели, обучаем на ваших данных, тестируем на репрезентативной выборке.
Этап 3
Интеграция в продукт
Встраиваем AI-модуль в существующую инфраструктуру: API, чат-бот, ассистент или аналитический дашборд.
Этап 4
Обучение и поддержка
Обучаем сотрудников, настраиваем мониторинг качества, поддерживаем и дообучаем модель.
С чего начать
Обследование: где AI даст эффект, а где не нужен
Разбираем процессы и качество данных, отбираем задачи, где AI действительно окупается, и честно говорим, где достаточно обычной автоматизации. На выходе — требования и оценка пилота.
Стоимость
от 50 000 ₽
Срок
7–10 рабочих дней
На выходе
- Карта процессов и оценка готовности данных
- Отобранные задачи, где AI даёт реальный эффект
- Архитектура решения и требования к контуру безопасности
- Оценка пилота и этапы внедрения
Релевантные кейсы
MarketplaceAI-аналитикаСтартапOzonWildberriesСкладMVP
СНОВА — AI-платформа автоматизации маркетплейсов
Стартап без техкоманды продавал на Ozon/WB. Платформа с AI-аналитикой остатков, цен и спроса навела порядок в ассортименте, убрала ручную работу и дала рост продаж.
ERPB2BAI-прогнозированиеЛогистика1СREST API
ERP-система для оптовых поставок производителя
Производитель автоматизировал поставки: заказы, склад и логистика в одной системе, AI прогнозирует спрос, 1С интегрирована, B2B-клиенты работают через REST API.
Юридические услугиКорпоративный сайтAI-консультантЛичный кабинетStrapi CMS
Юридический Бутик Натальи Белоусовой — сайт с AI-консультантом
Юрфирме нужен был сайт уровня бренда. AI-чат отвечает на первичные вопросы 24/7, клиенты следят за статусами в личном кабинете, юристы разгружены.
FAQ
Какие LLM вы используете?
+Работаем с OpenAI, YandexGPT, Qwen, DeepSeek и open-source моделями. Подбираем под задачу и бюджет.
Можно развернуть AI внутри контура?
+Да. Разворачиваем LLM и RAG-пайплайны OnPrem — для компаний, которые не могут передавать данные вовне.
Сколько времени занимает внедрение?
+Базовый AI-ассистент: 2-4 недели. Сложная ML-модель: от 2 месяцев.
Нужно ли много данных для старта?
+Для RAG-решений достаточно 10-50 документов. Для обучения модели — от 1000 размеченных примеров.
Нужна такая же структура под ваш продукт?
Соберём этап под ваши бизнес-цели и отраслевой контекст.