Сначала упрощаем
Не добавляем ИИ ради ИИ. Убираем лишние шаги и выбираем самый короткий путь к результату.
ИИ-агенты, чат-боты и внедрение искусственного интеллекта для бизнеса
Проверяем ИИ на ваших данных до большого бюджета
Чат-боты, ИИ-агенты, RAG, OCR и компьютерное зрение: выбираем один процесс, собираем пилот и доводим до CRM, сайта, Telegram, 1C или производства.
Вернёмся с первым разбором в течение рабочего дня.
Доказуемость пилота до большого внедрения
Сразу показываем, на чём держится решение: какие данные взяли, как проверили ответ, где нужен человек и какие метрики можно посчитать.
Проверяем на ваших данных
Работаем на ваших обращениях, документах, видео или заявках, а не на абстрактной демке.
Сразу фиксируем критерии
До разработки согласуем, что считать хорошим ответом, ошибкой, спорным случаем и ручной проверкой.
Показываем измеримый результат
На выходе таблица наблюдений: источники, ошибки, время, стоимость и готовность к внедрению.
Защищаем контур данных
Обсуждаем NDA, обезличивание, доступы, роли, логи и ограничения по моделям до старта пилота.
пример данных
ручной процесс
AI-черновик
проверка человеком
метрики пилота
решение о внедрении
Наша цель
Сделать вашу работу проще, а процессы — лучше
Мы внедряем ИИ там, где он снимает рутину, ускоряет решения и помогает команде делать больше без усложнения системы.
Проверяем на реальной работе
Берём ваши обращения, документы и процессы, чтобы решение выдерживало настоящие сценарии.
Оставляем контроль человеку
Показываем источники, спорные места и точки проверки — вы понимаете, как получен результат.
Считаем полезный эффект
Смотрим на время, качество и стоимость процесса, а не на количество внедрённых технологий.
3 пилота, которые можно запустить первыми
Начинаем с сценариев, где результат можно показать на ваших данных за 2-4 недели и принять решение без большого внедрения.
ИИ-ассистент поддержки
Проверяем, сможет ли ассистент отвечать по вашей базе знаний и оставлять оператору контроль.
Что даём на вход
- 5-10 реальных обращений
- FAQ, регламенты, база знаний
- канал: чат, почта, Telegram или CRM
Что получите через 2-4 недели
- черновики ответов с источниками
- карта тем и пробелов в базе знаний
- логика передачи сложных вопросов оператору
OCR и анализ документов
Запускаем извлечение полей, проверку правил и выгрузку результата в нужный формат.
Что даём на вход
- 3-20 типовых документов
- правила проверки и обязательные поля
- формат выгрузки: JSON, Excel, API, 1C
Что получите через 2-4 недели
- таблица извлечённых данных
- подсветка спорных полей
- оценка точности и список дообучения
Компьютерное зрение
Берём видео или изображения и проверяем, что можно детектировать, считать и передавать в отчёт.
Что даём на вход
- видео или фото с объекта
- список событий, объектов и зон
- критерии: что считать ошибкой или событием
Что получите через 2-4 недели
- размеченный фрагмент видео
- список событий и ошибок
- план интеграции с камерой, MES, CRM или отчётом
Наши кейсы
Собрали кейсы по AI-автоматизации поддержки, RAG по базе знаний, OCR и анализу документов, Computer Vision для видео и AI SDR для заявок. В каждом сценарии видно, какие данные взяли, что проверили в пилоте и где результат можно повторить.
SportsTech / Computer Vision
Футбольная видеоаналитика
Сценарий: превратить записи игрового вечера в страницы матчей и карточки игроков
8 матчей в витрине
90,4% точность команд
Было
После игры оставались видеозаписи и протокол счёта. Статистику по игрокам и командам приходилось собирать отдельно.
Стало
Система размечает видео, считает движение и игровые действия, затем собирает сводку вечера, матчи и карточки игроков.
Результат пилота
В одной витрине собраны восемь матчей трёх команд, 14 карточек игроков и видео с проверяемой разметкой.
реальные записи площадкикоординаты полявидео с разметкой
Открыть сценарий
PhotoTech / обработка изображений
Phostudio
Сценарий: провести массовую фотосъёмку от исходной папки до готового комплекта для печати
4 позы в комплекте8 этапов в одном окне
Смотреть кейс
ритейл / Telegram / CRM
Консьерж для ритейла
Сценарий: довести покупателя от вопроса в чате до заявки с бронью
+22% повторных продаж45 секунд до ответа
Смотреть кейсПилот до большой разработки
Сначала проверяем данные, метрики, ручной контроль и экономику на небольшом рабочем контуре, а уже потом планируем внедрение.
Критерий
Классическая разработка
AI-пилот aify.studio
Старт
Классическая разработкасначала ТЗ, архитектура и большой бюджет на разработку
AI-пилот aify.studioберём 5-20 реальных примеров и проверяем гипотезу
Срок до сигнала
Классическая разработка1-3 месяца до первого осмысленного результата
AI-пилот aify.studio2-4 недели до метрик, ошибок и решения о внедрении
Риск
Классическая разработкадорогая ставка на одну архитектуру до проверки данных
AI-пилот aify.studioмалый контур: можно остановиться, если данных или эффекта мало
Результат
Классическая разработкаготовый модуль, который ещё нужно доказать в процессе
AI-пилот aify.studioтаблица метрик: время, качество, ручная проверка, стоимость
Что происходит после заявки
После заявки проводим AI-аудит процесса: смотрим данные, выбираем сценарии для внедрения ИИ и оцениваем, что быстрее проверить на пилоте: RAG-ассистента, OCR документов, Computer Vision или AI SDR.
01
Созвон на 20 минут
Коротко разбираем процесс, где теряется время, какие данные есть и что должно измениться.
02
Смотрим примеры данных
Берём обращения, документы, видео или заявки и оцениваем качество входных данных.
03
Предлагаем 2-3 сценария
Показываем быстрый пилот, аккуратный пилот и вариант под масштабирование.
04
Фиксируем пилот
Определяем входные данные, метрики, интеграции, сроки и точки ручной проверки.
05
Честный вывод
Если задача не подходит для AI, говорим об этом до разработки и предлагаем проще.
Как проходит пилот
2-4 недели на первый результат
NDA и ограничения данных до старта
без обязательства внедрять, если пилот слабый
метрики и выводы по результатам
01
Диагностика
Собираем вводные, ограничения, роли и критерии успеха.
02
Данные и доступы
Определяем источники данных, контур безопасности и формат результата.
03
Прототип
Собираем решение, тестируем на ваших примерах и фиксируем ошибки.
04
Пилот в процессе
Запускаем в контролируемом сценарии, обучаем команду и собираем обратную связь.
05
Итоги и масштабирование
Считаем метрики, планируем внедрение, интеграции и поддержку.
Готовые решения
Стартовые контуры, которые адаптируем под ваши данные, роли и интеграции.
Telegram / чат-ассистент
Ассистент для поддержки, заявок или внутреннего сервиса с контролем оператора.
2-4 недели
Telegram, сайт, CRM, helpdesk
RAG по базе знаний
Поиск и ответы по регламентам, инструкциям и документации с источниками.
2-5 недель
FAQ, Confluence, Notion, файлы, API
OCR документов
Распознавание полей, проверка правил, статус auto/review и экспорт.
2-5 недель
почта, 1C, ERP, Excel, API
AI SDR
Квалификация лидов, объяснимый score, черновик follow-up и CRM-задача.
2-4 недели
форма, Telegram, email, CRM
CV-контроль
Детекция объектов, событий и дефектов на видео с журналом и алертами.
3-6 недель
камеры, MES, ERP, отчёты
Запустите мини-задачу перед внедрением ИИ
Это легче, чем заявка на большой проект: берём маленький фрагмент процесса и быстро понимаем, нужен ли чат-бот, ИИ-агент, OCR или computer vision.
Проверить чат-бота
Пришлите 10 обращений. Скажем, подойдёт ли чат-бот для сайта, Telegram или ИИ-ассистент.
Начать
Проверить 3 документа
Оценим поля, правила проверки, спорные места и формат выгрузки в вашу систему.
Начать
Оценить ИИ-контроль
Посмотрим, можно ли фиксировать дефекты, зоны, ошибки или события на производственном видео.
Начать
Получить карту пилота
Соберём короткий план: данные, гипотеза, метрики, интеграции и решение о масштабировании.
Начать
Выберите задачу для AI-пилота
Собрали популярные бизнес-задачи в понятные сценарии: чат-бот, ИИ-ассистент, агент, OCR, computer vision или производственный контроль. Внутри каждой страницы видно, что нужно для старта и какой результат можно проверить.
Что измеряем на пилоте
Заменили неподтверждённые проценты на метрики, которые можно посчитать на ваших данных и обсудить без маркетингового шума.
Время ответа
Сравниваем ручной путь и AI-черновик: где экономится время, где нужен оператор.
Качество источников
Проверяем, на какие документы опирается ответ и можно ли ему доверять.
Точность извлечения
Для OCR и CV считаем поля, объекты, спорные места и причины ошибок.
Доля ручной проверки
Не обещаем магию: считаем, что можно автоматизировать, а что лучше оставить человеку.
Стоимость обработки
Оцениваем затраты на модель, инфраструктуру, оператора и поддержку процесса.
Готовность к внедрению
Смотрим доступы, интеграции, роли, логи, безопасность и ограничения данных.
FAQ
Вопросы, которые обычно появляются перед покупкой AI-пилота.
Обычно достаточно 5-20 реальных примеров: обращения, документы, видео, карточки лидов или описание процесса. Если данные чувствительные, работаем с обезличенными примерами и фиксируем ограничения заранее.
Да. Подписываем NDA, обсуждаем контур хранения, роли доступа и ограничения по моделям. Для части задач можно запускать обработку внутри инфраструктуры клиента или готовить архитектуру под on-prem.
Сначала смотрим повторяемость процесса, наличие данных, цену ошибки и критерии качества. Если AI не нужен или не окупится, скажем прямо и предложим более простую автоматизацию.
Типовой пилот занимает 2-4 недели. Стоимость зависит от данных, интеграций и требований к безопасности: после короткой диагностики даём 2-3 варианта с разной глубиной.
Это не блокер. Можно начать с обращений, документов, переписок и экспертных правил. Часто первый результат пилота как раз показывает, какие статьи, регламенты и шаблоны нужно собрать.
Да. На пилоте можно показать один рабочий сценарий: входящее событие, AI-обработка, проверка человеком и запись результата в нужную систему.