Автоматизация

Разработка AI-систем

Кастомные AI-решения: LLM-агенты, RAG-системы, AI-поддержка клиентов, обработка документов. Не настройка готовых инструментов — разработка уникальных систем под ваши данные и процессы.

Смотреть тарифы Обсудить проект

$15B

рынок AI-сервиса 2026

90%

компаний используют AI

15–30%

снижение затрат

6–18 мес

окупаемость проектов

Технологии искуственного интеллекта для вас

ИИ перестал быть технологией «для избранных». Сегодня более 90% организаций уже используют его хотя бы в одной бизнес-функции, но разница между успешным внедрением и потраченным бюджетом — в правильном выборе задач. Мы работаем с теми, кому ИИ реально необходим.

Компании с высокой нагрузкой поддержки

E-commerce, SaaS, финансовые сервисы, онлайн-школы. Там, где 70%+ обращений — типовые вопросы, AI-агент закрывает их автоматически, а операторы занимаются сложными кейсами. Рынок AI customer service — $15B в 2026 году.

Компании с большой базой знаний

Юридические фирмы, консалтинг, медицина, производство. RAG-система превращает разрозненные документы в умного ассистента: сотрудник задаёт вопрос на естественном языке и получает ответ со ссылками на источники.

Компании с повторяющимися процессами

Обработка документов, генерация отчётов, модерация контента, классификация заявок. AI-агенты автоматизируют рутину, которая раньше требовала ручного труда десятков сотрудников. Agentic AI автоматизирует обслуживание клиентов, supply chain, IT-операции.

Классическая автоматизация vs AI-автоматизация

Не всё нужно автоматизировать через AI. Классическая автоматизация (скрипты, RPA, интеграции) работает там, где правила жёсткие и предсказуемые. AI нужен там, где правила размытые, данные неструктурированные, а решения требуют понимания контекста.

Параметр Классическая автоматизация AI-автоматизация
Тип задач Жёсткие правила, предсказуемые сценарии Размытые правила, неструктурированные данные, контекстные решения
Примеры Перенос данных из CRM в 1С, генерация счетов по шаблону Классификация обращений, суммаризация документов, ответы на вопросы
Гибкость Низкая: новое правило = переписывание кода Высокая: модель адаптируется к новым кейсам через примеры
Точность 100% при корректных правилах, 0% при исключениях 85–95% на типовых задачах, деградирует на редких кейсах
Стоимость изменений Высокая: каждая правка требует разработки Низкая: промпт-инжиниринг и few-shot примеры
Инструменты n8n ($20/mo), Make.com ($9/mo), Zapier LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen
Когда выбирать Процесс стабилен, исключения редки, цена ошибки высока Процесс вариативен, данные неструктурированные, нужна адаптивность

Типы AI-решений, которые мы внедряем

RAG стал дефолтной архитектурой для enterprise AI в 2026 году: рынок векторных баз данных вырос с $2.58B до $3.2B за год. Мы используем проверенные паттерны, но адаптируем их под ваши данные и процессы.

RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation)

AI-ассистент, который отвечает на вопросы по вашей базе знаний: документы, регламенты, FAQ, база тикетов. Не галлюцинирует — каждый ответ со ссылками на источники. Для юристов, поддержки, HR, консалтинга.

AI-агенты поддержки клиентов

Не чат-бот с кнопками, а агент, который понимает контекст, классифицирует обращения, отвечает на типовые вопросы, эскалирует сложное на оператора. Рынок AI-поддержки — $15B в 2026 году, рост 25.8% CAGR.

AI Document Processing (OCR + LLM)

Извлечение данных из договоров, счетов, накладных с помощью OCR и LLM. Классификация входящих документов, маршрутизация заявок, суммаризация длинных текстов. Для бухгалтерии, юристов, логистики.

Контент-генерация и модерация

Генерация описаний товаров, постов, email-рассылок с контролем тональности. Модерация UGC-контента, отзывов, комментариев. Для e-commerce, медиа, маркетплейсов.

Аналитика и отчётность

AI-аналитик, который отвечает на вопросы по данным: «Какие товары продавались лучше в прошлом квартале?», «Почему выросли возвраты?». Интеграция с BI-системами и базами данных.

Workflow Automation (n8n, Make.com)

Автоматизация бизнес-процессов через n8n (open-source, self-hosted бесплатно) или Make.com. Интеграция CRM, email, мессенджеров, баз данных. Для повторяющихся процессов с чёткими правилами.

Технологический стек

Используем проверенные open-source и enterprise-решения, не привязываем вас к одному вендору. Всё, что разрабатываем, остаётся у вас — исходный код, модели, данные.

LLM-модели

OpenAI GPT-4, Claude, Gemini для облачных решений. Llama, Mistral, Qwen для локального деплоя. Подбираем модель под задачу: не всегда нужна самая мощная.

Векторные базы данных

Qdrant, Weaviate, Pinecone, Milvus. Рынок векторных БД вырос до $3.2B в 2026. Выбираем под объём данных, требования к latency и бюджет.

Фреймворки

LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. Для агентов — LangGraph и custom orchestration. Не изобретаем велосипедов, используем зрелые инструменты.

Инфраструктура

Docker, Kubernetes для оркестрации. GPU-кластеры для fine-tuning (при необходимости). Мониторинг через Prometheus + Grafana, трейсинг через LangSmith.

Безопасность и compliance

Guardrails для контроля генераций, PII-детекция, rate limiting. Локальный деплой для данных, которые нельзя отправлять в облако. Соответствие 152-ФЗ, GDPR.

Оценка качества

Ragas для оценки RAG, custom eval-датасеты, A/B-тестирование промптов. Не верим на слово — измеряем точность, полноту, релевантность на реальных кейсах.

Как мы работаем

AI-проекты часто проваливаются из-за неправильного старта: компании пытаются автоматизировать всё сразу, не проверив гипотезы на малом объёме. Мы идём от пилота к продакшену, снижая риски. Только 5% компаний видят существенный ROI от AI — мы входим в эти 5% благодаря итеративному подходу.

1

Аудит процессов. Анализируем ваши бизнес-процессы, находим те, где AI реально окупится. Не всё нужно автоматизировать — честно скажем, где классическая автоматизация дешевле.

2

Пилот на реальных данных. За 2–3 недели делаем MVP на части данных и процессов. Вы видите результат до полноценной разработки и решаете, стоит ли масштабировать.

3

Продакшен-разработка. Масштабируем пилот, добавляем интеграции, мониторинг, безопасность. Тестируем на edge-кейсах, настраиваем guardrails.

4

Запуск и оптимизация. Deploy в продакшен, обучение команды, передача документации. Мониторинг качества, итеративное улучшение на основе реальных данных.

ТАРИФЫ НА AI-РАЗРАБОТКУ

Три формата: от быстрого пилота до полноценной системы. Если задача не вписывается — соберём индивидуальную смету после аудита.

Пилот

Проверка гипотезы на реальных данных.

от 80 000 ₽

Срок — 2–3 недели
Заказать
  • 1 процесс или use case
  • Прототип на ваших данных
  • Оценка точности и качества
  • Рекомендации по масштабированию
  • Передача исходного кода
Выбирают чаще
Продакшен

Полноценная AI-система с интеграциями.

от 250 000 ₽

Срок — 6–8 недель
Заказать
  • RAG-система или AI-агент
  • Интеграция с CRM и базами
  • Мониторинг и алертинг
  • Guardrails и безопасность
  • 90 дней поддержки
Enterprise

Комплексная AI-платформа.

от 500 000 ₽

Срок — от 12 недель
Обсудить
  • Несколько AI-систем
  • Локальный деплой на вашем железе
  • Fine-tuning моделей
  • SLA 99,9%
  • Круглосуточная поддержка 24/7

Вопросы и ответы

Коротко о том, что чаще всего спрашивают перед внедрением AI-автоматизации.

RAG-архитектура решает эту проблему: AI не генерирует ответы из головы, а извлекает информацию из вашей базы знаний и ссылается на источники. Плюс guardrails — фильтры, которые блокируют некорректные или опасные генерации. Перед запуском тестируем на сотнях реальных вопросов и измеряем точность — обычно 85–95% на типовых задачах.

Да. Для чувствительных данных делаем локальный деплой: open-source модели (Llama, Mistral, Qwen) разворачиваются на вашем сервере или в приватном облаке. Данные не покидают периметр, соответствие 152-ФЗ и GDPR обеспечивается архитектурно. Для менее критичных задач можно использовать облачные API (OpenAI, Anthropic) с шифрованием.

Зависит от архитектуры. Облачные API (OpenAI, Anthropic) — оплата за токены, обычно $0.01–0.05 за запрос. Локальные модели — стоимость сервера или GPU-аренды. Для типичного AI-агента поддержки с 1000 запросами в день это $50–200 в месяц. На брифинге посчитаем TCO (total cost of ownership) с учётом вашего объёма.

Реальные кейсы показывают окупаемость 6–18 месяцев и снижение затрат на 15–30%. Для задач с высокой нагрузкой (поддержка, обработка документов) — быстрее. AI-агент, который закрывает 70% типовых обращений, экономит зарплату нескольких операторов. На аудите посчитаем ROI конкретно для вашего кейса.

Современные LLM (GPT-4, Claude) работают без обучения — достаточно few-shot промптов (несколько примеров в запросе). Для RAG нужны документы базы знаний, а не размеченные данные. Если совсем ничего нет — поможем собрать и структурировать базу знаний из существующих материалов: FAQ, регламенты, переписка поддержки.

Нет, это разные услуги. Telegram-боты — это канал доставки и интерфейс (мессенджер). AI-автоматизация — это ядро, LLM-логика, RAG, агенты. Telegram-бот может использовать AI внутри (тогда делаем оба), но AI-система может работать и через веб-интерфейс, API, интеграцию с CRM — без Telegram вообще.

Обсудим вашу AI-автоматизацию

Оставьте заявку — проведём бесплатный аудит процессов, найдём задачи, где AI реально окупится, и посчитаем ROI. Телефон: +7 (915) 553-06-76, email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript..

Контактная информация
Заявка на AI-автоматизацию
LLM-агенты, RAG-системы, AI-поддержка · Рынок $15B в 2026 · Окупаемость 6–18 месяцев
ЗАКАЗАТЬ АУДИТ