Встроим ИИ в ваш бизнес, чтобы он обрабатывал заявки, отвечал клиентам, искал документы и собирал отчеты. Сотни сценариев, которые сэкономят вам тысячи часов.
ИИ-консультанты и ассистенты
Отвечают клиентам и сотрудникам на понятном языке, проводят через типовые операции и передают сложные обращения оператору.
Поиск по корпоративной базе знаний
Находит ответ в документах компании и подключенных системах по обычному вопросу — со ссылкой на первоисточник.
Генераторы контента
Создают тексты и визуалы на основе базы знаний и редакционной политики: от карточек каталога до новостей и рассылок.
Системы анализа документов и извлечения проблем
Превращают массивы обращений, отчетов и переписки в дайджесты, метрики и список того, что нужно исправить в первую очередь.
Системы мониторинга рисков и внешней среды
Отслеживают реестры, регуляторов, новости и отраслевые источники, отбирают релевантное и объясняют, что это значит для компании.
Инструменты управления качеством данных в каталогах
Находят и объединяют дубли, нормализуют атрибуты и классифицируют позиции по единому справочнику.
Средства ИИ-ассистированной разработки
Ускоряют сборку прототипов и MVP за счет ИИ-агентов и spec-driven подхода. Архитектура и ревью кода остаются за людьми.
Аудит и выбор сценария
Проектирование
Регламентация
Разработка ИИ-ядра
Настройка интеграций и интерфейса
Калибровка и тестирование
Запуск и сопровождение
Языковые модели
Качество разбора: GPT-5.x, Claude Opus, Claude Sonnet.
Массовые операции: GPT-5.x mini, GPT-5.x nano, Claude Haiku 4.x.
Российский контур: YandexGPT Pro 5.x, GigaChat Pro, gpt-oss-120b, Llama 3.3 70B, DeepSeek V3.2 (Yandex AI Studio).
Локальный инференс: Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout, Mistral Large 2, Saiga
Векторные хранилища и поиск
RAG и оркестрация
Эмбеддинги
Инференс и маршрутизация моделей
Наблюдаемость и оценка качества
Обработка контента
Сервисный слой
Инструменты ИИ-разработки
Возможности интеграции
Time & Materials
Retainer
Fix Price
С чего начать внедрение ИИ?
С аудита и проектирования. На этом этапе мы разбираем процессы и данные, отбираем сценарии и доводим приоритетный до технического задания с оценкой стоимости и сроков. Дальше вы решаете, идти ли в разработку — и с каким подрядчиком.
Всегда ли нужен ИИ?
Нет. Часть задач дешевле и быстрее решается умным поиском, автоматизацией или наведением порядка в данных. Мы оцениваем это на первом этапе и говорим прямо, если языковая модель здесь не нужна.
Как вы защищаете от галлюцинаций?
Сервис строит ответ по вашим документам, а не по общим знаниям модели: он показывает фрагменты, на которые опирается, и сообщает, когда ответа в источниках нет. Сверху работают механизмы ограничения по тематике и фильтрации недопустимых ответов. Для чувствительных сценариев подключаем проверку человеком перед публикацией ответа.
Какие модели вы используете?
Подбираем модель под класс задачи, а не наоборот. Там, где нужен глубокий разбор текста, работают сильные облачные модели. Массовая классификация уходит на экономичные. Данные, которые не должны покидать РФ, обрабатываем моделями в российском контуре. Проектируем решение так, чтобы заменять модель без переделки сервиса.
Можно ли развернуть решение в нашем контуре?
Да. Возможны три схемы: облако, гибрид и размещение на ваших серверах. Выбор зависит от чувствительности данных и вашей инфраструктуры.
Что с персональными данными и 152-ФЗ?
Обрабатываем персональные данные без передачи за пределы РФ и без покупки GPU-сервера: open-source-модели (Llama, DeepSeek) доступны через Yandex AI Studio и хостятся в России. Если требуется полная изоляция, разворачиваем модель в вашем контуре. Когда часть обработки идет через внешнюю модель, маскируем чувствительные данные до отправки. Схему фиксируем на этапе проектирования: для каждой функции определяем, какая модель ее обрабатывает и где.
Не заблокируют ли зарубежную модель?
Мы не проектируем решения с привязкой к одному провайдеру. Шлюз моделей позволяет переключиться на другую модель, в том числе российскую или локальную.
Сколько стоит внедрение?
Стоимость зависит от сценария, объема и качества данных, глубины интеграций и требований к развертыванию. Оценку по вашей задаче даем после первого этапа — вместе с техническим заданием.
Сколько стоит эксплуатация?
Кроме разработки есть регулярные расходы: инфраструктура, вычислительные мощности и оплата обращений к модели. Мы рассчитываем их вместе со стоимостью разработки и встраиваем мониторинг в решение.
Нужно ли готовить данные заранее?
Нет. Аудит источников, нормализация и очистка входят в проект. Но чем лучше исходные данные, тем точнее ответы — на первом этапе мы честно покажем, где пробелы.
Что, если ИИ ответит клиенту неправильно?
Настраиваем правила эскалации: в спорных и сложных сценариях диалог передается живому специалисту с резюме обращения. Перед запуском прогоняем решение на тестовых сценариях, после запуска отслеживаем качество ответов.
Комментарии к статье
Комментарии: 0