Команда AI-разработки для бизнеса
Подключаемся как AI-команда: разбираем бизнес-процесс, выбираем подход, собираем пилот на ваших данных и доводим его до понятного рабочего контура.
Знакомые проблемы?
Этот блок помогает быстро узнать свой процесс: где теряется время, какие данные уже есть и какой контур можно проверить без большого внедрения.
Ручной процесс
нужна не разовая демка, а команда, которая понимает бизнес-процесс
Разрозненный контекст
внутри нет ML/DL/LLM-экспертизы или времени на быстрый пилот
Риск ошибки
важны интеграции, логи, права доступа и контроль качества после запуска
Данные уже есть
На входе используем: описание процесса, примеры данных, список систем.
Нужен проверяемый результат
Фиксируем выход пилота: карта сценариев, прототип или MVP, интеграционный план.
Важен безопасный запуск
Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.
Что умеет AI-решение
Понимает запрос и контекст
AI-аудит и выбор сценария с измеримой ценностью
Работает с источниками
ML/DL/LLM-разработка, RAG, OCR, CV или агентный контур под задачу
Готовит проверяемый результат
интеграции с CRM, API, базой знаний и внутренними системами
Встраивается в рабочий процесс
Передаёт результат в понятном формате: карта сценариев, прототип или MVP, интеграционный план.
Что измеряем на пилоте
Не обещаем абстрактную экономию. Считаем метрики на вашем процессе: где стало быстрее, где выросло качество и где человеку всё ещё нужен контроль.
Как это работает
3-6 недель на первый пилот после диагностики: один процесс, реальные данные и измеримый результат. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.
Демо и разбор
Проводим диагностику процесса и выбираем сценарии с понятной экономикой.
Настройка решения
Собираем пилот: модель, интерфейс, интеграции, логи и ручные точки контроля.
Проверка на данных
Передаём результат: что внедрять, что доработать, что не стоит автоматизировать AI.
Метрики и выводы
Бизнес получает не абстрактную консультацию, а проверяемый AI-пилот и план production: доступы, логи, evals, безопасность и поддержка.
Частые вопросы
Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.
Вы работаете как внешняя AI-команда или только делаете аудит?
Можно оба формата. Часто начинаем с короткой диагностики, а затем берём один сценарий в пилот: данные, модель, интерфейс, интеграции и контроль качества.
Какие задачи можно отдать такой команде?
RAG по базе знаний, OCR документов, computer vision, AI-агенты, прогнозные модели, интеграции с CRM/API и внутренние ассистенты для команд.
Что будет на выходе, если пилот не подтвердит гипотезу?
Вы получите разбор причин: данных недостаточно, сценарий слишком рискованный, нужна другая технология или лучше начать с интеграции без AI.
Попробуем на вашем процессе?
Пришлите пример данных или коротко опишите задачу. Вернём 2-3 варианта пилота, оценку сроков и список того, что нужно подготовить.
ИИ-ассистент технической поддержки
ИИ-ассистент технической поддержки
Разработка ИИ-ассистента технической поддержки: ответы по базе знаний с источниками, интеграция с CRM, Telegram, чатом или внутренней системой поддержки.
RAG чат-бот для базы знаний
RAG чат-бот по базе знаний
Создаём RAG чат-ботов по корпоративной базе знаний: семантический поиск, ответы с источниками, права доступа и интеграции.
компьютерное зрение для строительной техники
Компьютерное зрение для строительной техники
CV-системы для строительной техники: детекция, сегментация, трекинг, контроль погрузки, зон и событий на видео.