Что входит
- Интеграция AI-моделей (LLM, ML) в бизнес-процессы и интерфейсы
- Подключение к источникам данных: базы, API, файлы, CRM, ERP
- Построение пайплайнов обработки данных и моделей
- Разработка API для AI-функций внутри ваших систем
- Мониторинг качества моделей и дообучение
- Поддержка и развитие AI-компонентов
Расскажите о проекте
-
Расскажите о проекте
Опишите задачу своими словами — без ТЗ и подготовки.
-
Разберём задачу
Поймём суть, процессы и ограничения, зададим уточняющие вопросы.
-
Предложим решение
Покажем варианты, подход и стек — без навязывания лишнего.
-
Цена и сроки
Сориентируем по бюджету, этапам и срокам запуска MVP.
Как мы работаем
Шесть шагов от аудита процессов до работающего AI внутри ваших систем: выбор подхода, пилот, интеграция, масштабирование и сопровождение.
-
Аудит процессов и данных
Определяем, где AI даст эффект, и оцениваем готовность данных.
-
Выбор подхода
Готовые API или кастомная модель с дообучением на ваших данных.
-
Пилот
Запускаем на ограниченном участке, измеряем результат.
-
Интеграция
Встраиваем в существующие системы и интерфейсы.
-
Масштабирование
Подключаем новые сценарии и источники данных.
-
Поддержка
Сопровождаем, обновляем модели и следим за качеством.
Типовые задачи
Задачи, которые мы решаем чаще всего: от обработки входящих документов до компьютерного зрения и поиска по корпоративным данным.
-
Обработка документов
Извлечение данных, классификация, маршрутизация.
-
Прогнозная аналитика
Отток, спрос, скоринг, загрузка.
-
Рекомендательные системы и персонализация
Подбор предложений и контента под профиль пользователя.
-
Компьютерное зрение
Распознавание, контроль качества, безопасность.
-
Интеллектуальная маршрутизация обращений и заявок
Автоматическое распределение по типам и отделам.
-
Поиск и анализ данных с помощью AI
Ответы по корпоративным данным на естественном языке.
РЕЗУЛЬТАТ
Меньше ручной работы, быстрее принимаются решения, выше точность прогнозов и обработки данных. AI работает внутри ваших систем, а не отдельно от них.
