AI и Machine Learning решения
Разрабатываем и внедряем решения на основе искусственного интеллекта: от AI-агентов и RAG-систем до предиктивной аналитики и компьютерного зрения. Помогаем бизнесу автоматизировать процессы и принимать решения на основе данных.
Обсудить проектНаши AI-сервисы
AI-агенты
Автономные агенты для выполнения сложных задач: обработка заявок, поддержка клиентов, управление данными. Интеграция с вашими системами.
Кейсы AI-агентовRAG-системы
Retrieval-Augmented Generation: чат-боты и поиск по корпоративным документам, базам знаний и регламентам с точными ответами.
NLP
Обработка естественного языка: классификация текстов, извлечение сущностей, анализ тональности, автоматическая суммаризация.
Скоринг и предиктивная аналитика
Модели для оценки рисков, прогнозирования спроса, оттока клиентов и рекомендательных систем.
Computer Vision
Распознавание объектов, OCR, контроль качества на производстве, анализ медицинских изображений.
Кейсы применения
Автоматизация процессов
Замена рутинных операций AI-агентами: обработка документов, маршрутизация обращений, генерация отчётов, автоматические ответы.
Анализ документов
Извлечение данных из договоров, счетов, актов. Классификация и маршрутизация входящей корреспонденции.
Рекомендательные системы
Персонализированные рекомендации товаров, контента, услуг на основе поведения пользователей и ML-моделей.
Технологический стек
Заказать разработку AI/ML решения
Разработка AI решений для бизнеса — это создание программных продуктов, которые автоматизируют рутину, ускоряют принятие решений и снижают издержки. Мы проектируем и внедряем AI-агентов, RAG-системы с поиском по корпоративной базе знаний, чат-боты и виртуальных ассистентов, скоринговые модели для оценки заёмщиков и клиентов, системы предиктивной аналитики и рекомендательные сервисы. Внедрение искусственного интеллекта помогает обрабатывать тысячи обращений без расширения штата, прогнозировать спрос и отток, находить аномалии в данных. Бизнес-ценность измерима: меньше ручных операций, быстрее ответ клиенту, выше точность прогнозов и конверсия.
В работе мы опираемся на проверенные подходы и современный стек. Интегрируем большие языковые модели через API OpenAI и Anthropic Claude, строим RAG-системы с векторными базами для ответов по вашим документам, обучаем и дообучаем (fine-tuning) собственные ML-модели под конкретные задачи. Реализуем обработку естественного языка (NLP) — классификацию, извлечение сущностей, суммаризацию, и компьютерное зрение — распознавание, детекцию, OCR. Настраиваем надёжные data pipelines для подготовки данных. Для требований к приватности предлагаем on-premise развёртывание и open-source модели, которые работают полностью внутри вашего контура без передачи данных вовне.
Процесс начинается с аудита данных: оцениваем, какие источники есть, насколько они полные и пригодны для машинного обучения. Затем собираем proof of concept, чтобы проверить гипотезу на реальных данных до больших вложений. После этого ведём полноценную разработку модели, интеграцию в бизнес-процессы и существующие системы, настраиваем мониторинг качества и MLOps для дообучения по мере поступления новых данных. Будем честны: результат напрямую зависит от качества и объёма данных — если их мало или они «грязные», часть проекта уйдёт на их сбор и очистку, и мы скажем об этом сразу.
Частые вопросы
Сколько стоит разработка AI/ML решения?
Стоимость зависит от сложности задачи и качества данных. Proof of concept для проверки гипотезы — от 200 000 ₽. Полноценное решение «под ключ» с обучением модели, интеграцией и мониторингом — от 700 000 ₽. После аудита данных и задачи мы фиксируем объём работ и даём точную смету с разбивкой по этапам.
Сколько времени занимает проект?
Proof of concept обычно готов за 3–5 недель и показывает, достижим ли нужный результат на ваших данных. Разработка полноценного решения с интеграцией в бизнес-процессы занимает от 2 до 4 месяцев. Сроки сильно зависят от готовности и качества данных: если их нужно собирать и размечать, этап подготовки добавляет несколько недель.
Какие данные нужны для обучения модели?
Зависит от задачи. Для скоринга и предиктивной аналитики нужны исторические данные с примерами исходов, для RAG-систем — корпоративные документы и база знаний, для компьютерного зрения — размеченные изображения. На старте мы проводим аудит данных и честно говорим, достаточно ли их. Если данных мало, часть проекта уйдёт на их сбор и очистку.
Можно ли встроить AI в наш существующий продукт?
Да, это одна из самых частых задач. Мы интегрируем AI-функции в работающие веб- и мобильные приложения, CRM, ERP и внутренние системы через API. Подключаем LLM, чат-ботов, RAG-поиск или ML-модели так, чтобы они дополняли текущую логику без переписывания продукта. Перед началом изучаем вашу архитектуру и предлагаем оптимальный способ интеграции.
Можно ли разместить решение на наших серверах?
Да. Если для вас важна приватность данных, мы предлагаем on-premise развёртывание с использованием open-source моделей, которые работают полностью внутри вашего контура без передачи данных внешним провайдерам. Это актуально для финансов, медицины и госсектора. При работе с облачными API OpenAI или Claude мы настраиваем безопасную передачу и не сохраняем чувствительные данные.
Как измерить эффективность и ROI?
До старта мы согласуем метрики успеха: точность модели, скорость обработки, доля автоматизированных обращений, экономия времени или рост конверсии. На этапе proof of concept проверяем, достижимы ли целевые показатели на реальных данных. После внедрения настраиваем мониторинг, чтобы отслеживать качество в продакшене и считать реальный эффект относительно процессов до автоматизации.
Хотите внедрить AI в бизнес?
Обсудим вашу задачу и предложим решение с оценкой эффекта, сроков и стоимости внедрения.
Оставить заявку