ИИ-агентыLLM и RAGКомпьютерное зрениеML
ИИ-системы под ваш бизнес
Разрабатываем ИИ-агентов, чат-ботов на LLM и RAG, компьютерное зрение и ML — и доводим их до промышленной эксплуатации. Данные остаются в вашем контуре.
Цифры, за которыми стоят проекты
Каждая — из опубликованного разбора, а не из отраслевого отчета.
Где ИИ дает измеримый эффект
Сценарии, где автоматизация напрямую влияет на стоимость, скорость и масштабирование.
Масштабировать команду дорого и долго
ИИ-ассистенты работают круглосуточно и берут на себя типовые обращения.
Оформление заявок занимает меньше времени
−60% · времени на оформление заявокРучная обработка съедает часы сотрудников
Распознавание документов и LLM извлекают данные, проверяют и маршрутизируют заявки.
Минуты вместо дней ручной работы
15 минут · обработка вместо 2–3 днейКоробочные решения не подходят под ваши процессы
Разрабатываем ИИ-системы под вашу модель бизнеса.
Автоматизация без перестройки бизнеса
−70% · нагрузки на ИТ-отделНельзя передавать данные во внешние сервисы
Внедрение on-premise, разграничение прав и полный контроль над данными.
ИИ внутри вашего контура
в контуре · данные не покидают периметрЧто мы разрабатываем и что это дает
Ключевые направления — от автономных агентов до компьютерного зрения. Каждое доводим до эксплуатации и поддерживаем.
ИИ-агенты
Автономные агенты: работают в CRM, ERP и корпоративных сервисах, собирают данные, готовят отчеты, выполняют процессы по регламентам — без человека в рутине.
Ответы по документамИИ-чат-боты
Отвечают по вашим документам с цитатой первоисточника.
−60% · времени на оформление заявокКонтроль по изображениюКомпьютерное зрение
Контроль качества на линии, распознавание документов и объектов.
92% · точность распознавания дефектовПрогноз и скорингML-модели и аналитика
Прогноз спроса, скоринг, сегментация, поиск аномалий.
30 минут · подготовка отчета вместо нескольких днейПроцессы без рутиныИИ-автоматизация
Документы, заявки, классификация и сводки без ручного труда.
Еще не выбрали направление?
ИИ-аудит за 2–4 недели покажет, где ИИ окупится, а где хватит обычной автоматизации, — с расчетом и дорожной картой.
Как это устроено внутри без черных ящиков
6 схем вместо абзацев с описанием. Каждая показывает механизм целиком, включая то, что происходит, когда модель не уверена.
Агент замыкает цикл, а не отвечает один раз
Планирует, выполняет действие в вашей системе и проверяет результат. Не сошлось — меняет план и повторяет. Человек ставит задачу и принимает отчет.
Про ИИ-агентовОтвет приходит вместе с источником
Бот не пересказывает выученное, а находит фрагмент в ваших документах и отвечает по нему. Не нашел — так и говорит.
Про RAGМодель сортирует поток, а не ищет брак
Камера снимает деталь, модель отмечает подозрительные области. Уверенное решение уходит на линию, спорное — оператору.
Про компьютерное зрениеДокумент превращается в поля
Скан разбирается на номер, сумму и срок — заявка уходит в учетную систему строкой, а не картинкой. Спорное поле идет на проверку.
Про распознаваниеПорог решает, кто отвечает
Уверенный ответ уходит сразу, все ниже порога — человеку. Порог выбирается до запуска, исходя из цены ошибки.
Про эксплуатациюМодель не остается без присмотра
Реальность вокруг модели меняется, и качество уходит вниз незаметно. Коридор допуска и оповещение задаются на внедрении, а не после первой жалобы.
Почему модели деградируютНе пилот на ноутбуке Промышленная эксплуатация
Разворачиваем в вашем контуре по 152-ФЗ: доступ по ролям, аудит, контроль качества ответов модели.
Данные остаются в вашем контуре
Модель разворачивается на вашем железе или в облаке РФ — и обучение, и работа идут внутри периметра. Шифрование, управление секретами, изоляция сети, ключи и доступы на вашей стороне.
Локализация и основания обработки
Обезличивание для обучения, срок хранения, механизм удаления по требованию.
Развертывание
On-premise, гибрид или облако РФ. Kubernetes, автомасштабирование под нагрузку.
Доступ по ролям
SSO, SAML и OIDC, журналирование и аудит каждого действия модели.
Контроль качества ответов
Пограничные случаи уходят человеку, точность измеряется на отложенной выборке.
Мониторинг дрейфа данных
Модель без присмотра деградирует вместе с изменением реальности вокруг нее. Отклонение ловит мониторинг, а не жалоба пользователя.
Надежность
SLA и SLO, оповещения ответственному, план отката на предыдущую версию модели.
От задачи до эксплуатации
Пять этапов с точками выхода. Если прототип не дал нужного качества, правильное решение — закрыть гипотезу, а не идти в пилот.
Не рассказы о внедрении Что реально изменилось
В каждом разборе — измеримый эффект: быстрее процессы, выше точность, меньше ручной нагрузки.
Сопоставление номенклатур за 30 минут вместо нескольких дней
ML сверяет продукцию с конкурентами для ценообразования.
Разбор проектаПоиск по тысячам документов с ответом за 5–10 секунд
ИИ отвечает по документам компании с цитатой первоисточника.
Разбор проектаКонтроль брака на конвейере в реальном времени
Система отбраковывает изделия с дефектами до отгрузки.
Разбор проектаОтчет из базы по вопросу на русском за 5 минут
Менеджеры получают данные без обращения в ИТ.
Разбор проектаУзнали свой процесс?
Разберем его на ваших данных и покажем, какой результат реалистичен именно у вас — до того, как вы вложитесь во внедрение.
ИИ с учетом вашей отрасли
У каждой отрасли свои процессы, данные и ограничения. Начинаем с них, а не с готового решения.
От стартапа до корпорации
Под каждый тип бизнеса — свой сценарий внедрения: от быстрого прототипа до промышленной эксплуатации в закрытом контуре.
Стартапы
Рабочий прототип за 14 дней и быстрый выход на рынок. Проверяем гипотезу с фиксированной ценой и экономим бюджет на ранней стадии.
Средний бизнес
Быстрое внедрение без роста штата и понятный ROI. Автоматизируем рутину и показываем эффект на ваших данных до масштабирования.
Крупные компании
Безопасность, интеграции с CRM, ERP и корпоративными БД, SLA и масштабируемость. Разворачиваем в вашем контуре с доступом по ролям и аудитом.
Сколько это стоит Ориентиры до разговора
Стартовые вилки под рынок РФ. Точную оценку даем после диагностики по вашим сценариям и интеграциям.
Пилот
Работа на реальных пользователях
1,5–3,5 млн ₽
- 3–5 сценариев
- 3+ интеграции
- 3–6 недель
- Обучение команды
Промышленное внедрение
Масштаб и сопровождение
индивидуально
- Ваш контур / гибрид / облако
- Безопасность, SLA / SLO
- Обучение команды
- Поддержка от 12 мес.
Частые вопросы Короткие ответы
Обычно 3–6 недель после прототипа. За это время расширяем сценарии и доводим качество на реальных пользователях.
Да. Разворачиваем решение on-premise — данные остаются у вас и не покидают периметр. Работаем по 152-ФЗ.
Подбираем под задачу: открытые, коммерческие и отечественные (GigaChat, YandexGPT), с RAG и дообучением. Для чувствительных данных — локальные модели в контуре.
Тестовые сценарии, метрики точности и разграничение доступа к данным. Ответы привязаны к первоисточнику, а спорные случаи уходят на проверку человеку.
На каждом этапе есть критерии успеха. Не подтвердилась гипотеза на прототипе — скажем об этом прямо и предложим решение проще. Это точка выхода без лишних затрат.
Да. Даем регламенты, обучаем сотрудников и сопровождаем после запуска — MLOps, мониторинг и обновление моделей.
Проверим гипотезу за 14 дней
Оставьте заявку — разберем задачу и вернемся с планом и оценкой по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.