Перейти к содержимому
AI в рабочих процессах

AI-разработка: результат для бизнеса.

Превращаем возможности моделей в работающие продукты и процессы. От первого сценария до устойчивого production-контура — с ответственностью за качество и интеграции.

Сценарии с экономикой
Данные под контролем
Production-подход
Развитие по метрикам
01 — Услуги

Что входит в направление.

AI-разработка

Проектируем AI-сервисы от гипотезы до production: данные, модель, интерфейс, безопасность и измеримый эффект.

Стратегия AIДанные и качество10–14 недель

AI-агенты

Создаём управляемых AI-агентов для исследований, операций и клиентского сервиса — с инструментами, границами решений и контролем качества.

Агентные сценарииКонтроль действий8–10 недель

AI-чат-боты

Разрабатываем чат-ботов, которые отвечают по знаниям компании, передают сложные обращения людям и сохраняют контекст диалога.

Диалоговый UXПередача оператору4–6 недель

AI-автоматизация

Встраиваем AI в повторяющиеся процессы: классификацию, подготовку материалов, проверку данных и маршрутизацию задач.

Процесс до моделиЧеловек в контуре6–8 недель

RAG-системы

Строим RAG-системы, где языковая модель отвечает на основе проверяемых внутренних источников, а не угадывает.

Достоверные ответыЦитаты и доступы6–10 недель

LLM-решения

Выбираем, тестируем и внедряем LLM в продуктовые и внутренние сценарии с оценкой качества, стоимости и рисков.

Оценка качестваЭкономика токенов8–12 недель

Интеграция GPT

Подключаем GPT к вашим данным и системам: определяем сценарии, защищаем доступы и измеряем полезность каждого ответа.

Безопасный контурИнтеграция с API3–5 недель

Интеграция Claude

Интегрируем Claude в рабочие процессы и продукты, проектируя промпты, инструменты, оценку ответов и правила эскалации.

Работа с контекстомНадёжные сценарии3–5 недель

Интеграция Gemini

Внедряем Gemini для мультимодальных сценариев, поиска и генерации, связывая модель с продуктом и бизнес-правилами.

Мультимодальные задачиКонтроль доступа3–5 недель

Промпт-инжиниринг

Проектируем промпты, шаблоны контекста и систему оценки для задач, где качество ответа влияет на операционный результат.

ВоспроизводимостьТесты промптов2–3 недели

Компьютерное зрение

Разрабатываем системы компьютерного зрения для контроля качества, распознавания объектов и анализа визуальных потоков.

Работа с изображениемТочность в production10–16 недель

Голосовой AI

Создаём голосовых ассистентов и речевые интерфейсы: распознавание, синтез, диалог, интеграция с CRM и контроль качества.

Естественный диалогАналитика звонков8–12 недель
02 — Преимущества

AI, которому можно доверить процесс

Начинаем с ценности

Выбираем сценарий, где результат можно проверить и измерить.

Проверяем качество

Тестируем ответы и исключения до запуска.

Закладываем контроль

Проектируем доступы, логи и роль человека в решении.

03 — Процесс

Этапы работы.

01

Находим сценарий

1 неделя

Определяем эффект и ограничения.

02

Проверяем данные

1–2 недели

Оцениваем источники и качество.

03

Собираем решение

По плану

Разрабатываем и тестируем инкрементами.

04

Запускаем

1–2 недели

Обучаем команду и включаем наблюдаемость.

04 — Стек

Технологии разработки.

Модели GPTClaudeGeminiLlama
Разработка PythonLangGraphFastAPIPostgreSQL
Надёжность DockerSentryOpenTelemetryRBAC
06 — Портфолио

Последние проекты

Классифайды · C2C 2026

Файвен

Классифайды живут скоростью и доверием. Если категория, поиск или переписка «тормозят» — пользователь уходит к привычной площадке.

Live
Продукт в проде
РФ
Города и регионы
PWA
Мобильный сценарий
Смотреть проект
07 — FAQ

Частые вопросы

С чего начать AI в компании?

С боли и данных: что автоматизировать, где тексты/логи/документы, какие риски ошибок. Не со стека моделей. Пилот с метрикой за 4–8 недель.

Чем AI-чатбот отличается от RAG и агентов?

Чатбот — интерфейс. RAG — ответы по вашей базе. Агент — действия в системах с инструментами. Часто комбинируем. Выбор по задаче, не по хайпу.

Нужны ли свои GPU?

Не всегда. Многие задачи — на API. Свои GPU — при объёме, приватности, кастомном обучении. Считаем TCO. Приватность данных важнее «своего железа».

Как оценить эффект?

Часы, качество ответов, конверсия, ошибка vs человека. Human-in-the-loop на старте. Отчёт пилота обязателен.

Безопасность и 152-ФЗ?

Минимизация данных, маскирование, доступы, логи, выбор региона/провайдера. Юристы клиента — по политике. Технически закладываем ограничения.

Есть процесс

Покажем, где
AI создаст эффект.

Опишите задачу — подготовим вопросы и предварительную рамку пилота.