Прикладные ИИ-решения для конкретных ролей: продажи, поддержка, HR, юристы, стройка, финансы. Работающий прототип за 6–8 недель с фиксированным бюджетом и измеримым KPI. Передаём в сопровождение вашей ИИ/IT-команде.
Много PoC, мало промышленных сервисов. Команды устали от пилотов и ждут понятного эффекта от ИИ.
Компании застревают на прототипах: много PoC, мало промышленных сервисов.
Есть пилоты и свои команды, но нет единого контура «от идеи до эффекта». Разрозненные решения, разные правила по данным, неочевидный владелец результата.
Себестоимость, сроки, качество, NPS — почти не двигаются. ИИ-инициативы превращаются в «лоскутное одеяло» без связи с P&L.
Строим портфель небольших ИИ-агентов с прозрачным P&L-эффектом и единую архитектуру, чтобы инициативы не превращались в «лоскутное одеяло».
Проверяем гипотезу и эффект на одном кейсе, без лишней инфраструктуры.
Минимально необходимый слой инфраструктуры для переиспользования компонентов.
Набор прикладных агентов для ключевых процессов с общими стандартами качества.
Каждый проект — конкретная роль, конкретный процесс, измеримый эффект. От прототипа до масштабирования за 2–4 месяца.
Анализ 120 продавцов по 15 регионам, выявление факторов успешного диалога и обогащение CDP речевыми признаками. Рост конверсии подтверждён A/B-тестом.
RAG-чатбот, который отвечает на типовые вопросы по регламентам, документам и заявкам вместо операторов техподдержки. Персонализация по роли и объекту.
Извлечение спецификаций из РД, агрегация объёмов и семантический маппинг на справочник работ. Сокращение времени формирования ВОР с 4–8 часов до 15 минут.
ИИ-система проверки рабочей и проектной документации: 8 автоматических проверок, структурированный отчёт за минуты вместо часов ручной работы.
Сопоставили претензии клиентов, дефекты из системы и действующие чек-листы — выдали конкретные рекомендации по обновлению контрольных точек.
Автоматическое извлечение ковенант из 400+ кредитных договоров, построение реестра и дашбордов для CFO. Снижение «технических дефолтов» с 12% до 2%.
ИИ-система анализирует входящие договоры по 72 пунктам корпоративных чек-листов, выявляет ошибки до запуска цепочки согласования.
Автоматическая характеристика кандидата и оценка качества интервью рекрутера. Транскрибация, LLM-анализ по компетенциям, интеграция с Битрикс 24.
ИИ-система анализирует паттерны корпоративных коммуникаций и предупреждает HR за 2–4 недели до увольнения ключевого сотрудника. Без чтения переписок.
Мы не продвигаем одного вендора и не строим платформу ради платформы. Подбираем модели и стеки под задачу.
Проектируем решения для всего контура: преддевелопмент, проектирование, стройка, продажи, УК и бэкофис. Понимаем специфику отрасли.
Работаем с CIO / директором по ИИ / данным, усиливая существующий центр компетенций, а не подменяя его. Передаём решения в сопровождение.
Подбираем модели и стеки под задачу с учётом ПДн, стоимости GPU и текущего ИТ-ландшафта. Claude, Gigachat, Qwen, Whisper — выбираем лучшее.
Считаем влияние каждого агента на P&L. Фиксированный бюджет и KPI в каждой итерации. Никаких «15X» сюрпризов.
Продуктовый подход: от формулирования гипотезы до работающего прототипа на реальных данных. Короткие итерации, фиксированный бюджет.
Анализируем процесс, данные и ограничения. Формулируем гипотезу эффекта и KPI для проверки.
Строим минимальный рабочий продукт на реальных данных. Тестируем с владельцем процесса.
Запускаем пилот в реальном контуре. Собираем метрики, калибруем качество, дорабатываем.
Масштабируем, подключаем мониторинг, передаём документацию и решение вашей команде.
Подбираем модели и инструменты под каждую задачу. Вот технологии, которые мы используем в наших проектах.
Обсудим вашу задачу, оценим потенциальный эффект и предложим план — от прототипа до масштабирования. Первый результат через 6–8 недель.