Берем бизнес-задачу, разбираем ограничения, проектируем архитектуру, собираем команду и доводим AI-продукт до запуска в ваших системах: CRM, ERP, документообороте, аналитике или клиентских каналах.
Слой внедрения
Продуктовая линейка отвечает на вопрос, что именно запускать. Внедрение отвечает на вопрос, как безопасно довести это до данных, интеграций, пользователей и production-контроля.
Проверяем, нужен ли общий AI-контур: модели, RAG, инструменты, доступы, аудит и эксплуатация.
Выбираем 1-2 ассистента, готовим документы и сценарии, подключаем безопасный handoff к команде.
Описываем профиль команды, knowledge layer, design token rules и проверки качества для AI-разработки.
Разбираем поток обращений, проектируем сценарный граф, LLM-обогащение, аналитику и журнал диалогов.
Мы помогаем компаниям на всех этапах цифровой трансформации — от диагностики и планирования до разработки и внедрения AI-решений
Процесс помогает не покупать технологию ради технологии: сначала проверяем ценность и данные, затем собираем понятный scope, команду, интеграции и план внедрения.
Фиксируем цель, процесс, данные, риски и критерии готовности
Проектируем решение, интеграции, роли команды и этапы поставки
Собираем MVP или production-модуль короткими управляемыми итерациями
Подключаем к системам, обучаем пользователей и настраиваем контроль качества
Измеряем эффект, дорабатываем сценарии и масштабируем решение
Реальные истории успеха наших клиентов, которые трансформировали свой бизнес с помощью AI-решений
B2B‑бот на NLP + CRM + Telegram → –40‑60 % времени на запросы, 90 % автоматизации.
Оптимизированная доставка крупногабаритной мебели: внедрена система маршрутизации с учётом вместимости грузовиков, габаритов товара и времени сборки → время планирования ↓ с 30 мин до 20 сек, задействовано на 40 % меньше машин, уменьшены переработки и ГСМ‑расходы, клиенты получают real‑time‑статусы, уровень удовлетворённости растёт.
AI-система прогнозирования рисков снизила уровень дефолтов на 31% и увеличила прибыльность на 19%
Показываем не список модных инструментов, а контуры, которые проверяем перед запуском корпоративного AI-решения.
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
LLM, RAG, векторный поиск и контроль источников
OpenCV, YOLO, ResNet
Хранилища, очереди и потоковая обработка
Контейнеры, хранилища, очереди и сервисы запуска
Python, Java, JavaScript
Docker, Kubernetes, CI/CD
Дашборды, события, воронки и отчетность
Оставьте задачу, которую нужно автоматизировать или усилить AI. Мы уточним данные, ограничения, интеграции и предложим ближайший рабочий шаг.
Опираемся на реализованные проекты, отраслевые сценарии и прозрачную декомпозицию работ
Подбираем роли, уровни и загрузку под конкретный этап: discovery, MVP, интеграции или support
После заявки уточняем вводные и предлагаем формат: расчет, консультация, команда или прототип
Ответы на популярные вопросы о нашей модели сотрудничества и ценообразовании