Нет готового решения под процесс
SaaS закрывает только часть запросы или требует монотонных действий специалистов между этапами.
Проектируем и внедряем решения по направлению «разработка искусственного интеллекта»: связываем входящие обращения, документы, корпоративные базы и действующие приложения к понятному рабочему сценарию. В проекте заранее предусматриваем проверку качества на реальных сценариях, тестируем исключения и согласуем критерии приёмки. Начинаем с оценки существующих инструментов, затем реализуем и проверяем решение на материалах заказчика.
Индивидуальная создание нужна, если результат зависит от ваших данных, бизнес-правил, последовательности действий и интеграции с внутренними системами. В этом случае AI становится одним из компонентов продукта, а не отдельным внешним инструментом.
SaaS закрывает только часть запросы или требует монотонных действий специалистов между этапами.
Система должна учитывать правила компании, роли пользователей, статусы и ограничения.
Один процесс требует распознавания, поиска, классификации, генерации и оценки полученных данных.
Нельзя позволить модели напрямую выполнять критичное действие без программной контроля.
Выбираем архитектуру под запрос: от небольшого внутреннего сервиса до решения, в которой несколько моделей, API и бизнес-модулей работают как единый процесс.
Ассистенты с контекстом компании, документами, поиском, историей и ограничениями доступа.
ИИ-ассистенты →Агенты, которые используют инструменты, API и действия с проверкой полномочий вместо как правилого текстового ответа.
ИИ-агенты →Распознавание, извлечение реквизитов, классификация, проверка и создание структурированных данных.
ИИ для документов →Потоковое STT, LLM-анализ, AI-подсказки, перевод и синтез голоса в рабочем звонке.
Кейсы →Поиск, оценка, ранжирование и подготовка решений с применением массивов данных и нескольких критериев.
AI-решения →Веб-интерфейсы, кабинеты, API и серверная логика для специалистов и внутренних процессов.
ИИ для бизнеса →Качество действующих решенийы выбирается не только выбором LLM. Необходимо, как устроены данные, контекст, программные контроля, бизнес-правила, инструменты, разрешения пользователей и восстановление после ошибок.
Разбиваем запрос на этапы и не заставляем одну модель решать всё сразу.
При потребуетсясти задействуем разные модели для генерации, критики и финальной контроля.
Формат, права, лимиты и критичные действия проверяются кодом.
Логи, health-check, перезапуск, backup и восстановление учитываются ещё до релиза.
Каждый пример ниже — система с собственной логикой, интерфейсом, интеграциями и эксплуатационным контуром.
Система реального времени объединяет FreeSWITCH, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса. AI работает непосредственно во время звонка.
Веб-приложение объединяет диалог с LLM, генерацию документов, голосовой интерфейс, веб-поиск и действия с проверкой полномочий AI-агента.
Отдельный AI-сервис распознаёт входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в расширение 1С для создания рабочего документа.
Согласуем, что именно должна делать система и где заканчивается ответственность AI.
Выбираем модели, данные, интерфейсы, инструменты, контроля и способы интеграции.
Проектируем и реализуем backend, API, интерфейс и бизнес-логику вокруг AI-моделей.
Подключаем внутренние источники, документы, CRM, 1С или другие сервисы.
Тестируем ошибки, повторы, таймауты, права, перезапуски и некорректные данные.
Разворачиваем рабочую эксплуатацию-версию, мониторинг, резервирование и дальнейшее развитие.
На бюджет влияют количества AI-сценариев, объёма собственной логики, числа интеграций и требований к рабочему контуру.
Для узкой запросы с понятным входом и результатом, без сложной многоэтапной архитектуры.
Для полноценного внутреннего сервиса, ассистента или автоматизации прикладной запросы.
Для многоэтапных решений с агентами, телефонией, документами и несколькими интеграциями.
Точная смета выбирается после декомпозиции запросы. Сторонние API, модели, телефония и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Форматы и ориентиры стоимости разработки Указанные суммы служат ориентиром для планирования бюджета; окончательные условия фиксируются в предложении и договоре.Мы формируем прикладные решения на основе ИИ вокруг готовых языковых и мультимодальных моделей: выстраиваем архитектуру и разрабатываем архитектуру, бизнес-логику, интерфейсы, API, инструменты, контроля и интеграции. Это не обучение собственной фундаментальной модели с нуля, а создание рабочего продукта под конкретный рабочий процесс.
Это могут быть AI-ассистенты, агенты с инструментами, решения анализа и подготовки документов, решения для анализа звонков, корпоративные чаты, сервисы поиска и оценки данных, автоматизированная обработка задач и внутренние AI-интерфейсы.
Да. Решение может использовать внутренние документы, базы, CRM, 1С и другие источники при условии, что можно организовать безопасный и управляемый доступ к данным.
Готовый сервис как правило работает отдельно от процессов компании. Индивидуальная система учитывает ваши данные, роли, правила, интеграции, интерфейс и конкретные действия, которые должны происходить после AI-анализа.
Да. Для разных стадий можно использовать разные модели: одну для классификации, другую для финального решения, третью для оценки полученных данных. Такая схема оправдана, если она даёт измеримую пользу по качеству, скорости или стоимости.
Небольшой прикладной AI-сервис начинается ориентировочно от 21 000 ₽. Система с собственной бизнес-логикой и интеграциями — от 84 000 ₽. Комплексный продукт с несколькими модулями и сложным рабочим контуром — от 175 000 ₽.
Тестируем не только успешный сценарий, но и ошибки API, неполные данные, повторные запросы, разрешения пользователей, перезапуск сервисов и восстановление. Для критичных действий добавляем программную валидацию и human-in-the-loop.
Не обязательно знать стек или выбирать модель заранее. Достаточно описать пользователей, исходные данные, действующий порядок работы и желаемый результат — мы предложим архитектуру и варианты реализации.
Разработка ИИ включает интеграционные сервисы, тестовые наборы, безопасность, мониторинг и работу с ошибками, а не только настройку промптов.
Мы продумываем и реализуем решения с ИИ на базе современных языковых и мультимодальных моделей, выстраиваем архитектуру и разрабатываем серверную архитектуру, API, реакцию на сбои, управление контекстом и механизмы оценки полученных данных. При потребуетсясти система способна вызывать несколько моделей с разными ролями и передавать критичные действия на согласование с ответственным специалистом.
Разработка решений на основе ИИ в Старом Осколе может выполняться полностью удалённо: для старта достаточно описания запросы, действующих программных систем и данных. После декомпозиции уточняем архитектуру, этапы, бюджет и критерии готовности рабочую эксплуатацию-версии.