Помогаем трансформировать ваш бизнес при помощи искусственного интеллекта
Резиденты Сколково по внедрению ИИ с 2024 года
4 место в Рейтинге Рунета в сегменте ИТ: Искусственный интеллект
Партнеры по внедрению с 2025 года
Сертифицированные партнеры с 2025 года
1 место в сегменте Web production с 2024 года
Направления
LLM on-prem
Прототипы и PoC
AI чат-боты
Системы онбординга
Умный поиск по знаниям компании
ИИ-помощник для сотрудников
ИИ-помощник для сотрудников
Проектируем и внедряем AI‑ассистентов, которые берут на себя:
Поиск данных по базе знаний компании «как в Google» (естественные запросы, учёт синонимов, аббревиатур, опечаток)
Подготовку писем, отчётов, ответов клиентам в необходимой форме
Автоматизацию рутинных действий — перенос встреч, напоминаний и многое другое.
Интеграция с CRM/ERP и учёт прав доступа обеспечивают меньше рутины, ускорение процессов и рост качества сервиса.
Распознают Confluence, Google Docs, SharePoint, аудио-форматы, обновляют базы автоматически. Сотрудники задают вопросы и сразу получают ответы. Возможно использование в мессенджерах, сайтах, приложениях, чат-ботах.
Внедряем RAGOps-агента с релевантностью ответов более 90%. Он объединяет LLM с корпоративными базами знаний, индексирует документы и поддерживает их актуальность. Все ответы строятся на проверенных источниках, исключая «галлюцинации».
В результате сотрудники быстро находят нужную информацию, сокращают время на ручные проверки, снижают риски ошибок и ускоряют подготовку отчётов, презентаций и аналитики.
Работает с любым облачным провайдером или локально
Можно использовать любые современные модели
Сокращение затрат и внедрение ИИ-функций в 10 раз быстрее
Разрабатываем чат-ботов на базе LLM, которые ведут диалог в контексте, работают с внутренними и внешними базами данных и умеют эскалировать сотруднику готовое решение.
Для внутренних сервисов чат-боты автоматизируют заявки, отпуска и регламенты. Для клиентов — подключаются к сайту, Telegram, WhatsApp и контакт-центрам.
Пользователи получают быстрые ответы 24/7, команда — разгрузку от рутины, а бизнес — рост NPS и снижение затрат на поддержку.
Собираем данные и разрабатываем PoC или MVP для проверки AI-гипотезы.
Определяем метрики успеха
Подбираем инструменты
Создаём рабочий прототип с результатами для оценки
Уже за пару недель вы понимаете, стоит ли масштабировать проект, снижаете риски неудачных инвестиций и срыва сроков, а также экономите бюджет на дорогостоящих экспериментах. Такой подход позволяет тестировать идеи быстро и безопасно.
Разворачиваем большие языковые модели на ваших серверах в закрытом контуре. Вы получаете полный контроль над данными, стоимостью и скоростью работы без передачи третьим сторонам.
Мы подбираем архитектуру, оптимизируем под GPU/CPU, настраиваем MLOps и мониторинг.
Решение исключает зависимость от внешних API, соответствует требованиям регуляторов и снижает расходы: обработка больших объёмов данных без постоянных платежей за токены в облаке.
Проектируем и внедряем AI‑ассистентов, которые берут на себя:
Поиск данных по базе знаний компании «как в Google» (естественные запросы, учёт синонимов, аббревиатур, опечаток)
Подготовку писем, отчётов, ответов клиентам в необходимой форме
Автоматизацию рутинных действий — перенос встреч, напоминаний и многое другое
Распознают Confluence, Google Docs, SharePoint, аудио-форматы, обновляют базы автоматически. Сотрудники задают вопросы и сразу получают ответы. Возможно использование в мессенджерах, сайтах, приложениях, чат-ботах.
Интеграция с CRM/ERP и учёт прав доступа обеспечивают меньше рутины, ускорение процессов и рост качества сервиса.
Внедряем RAGOps-агента с релевантностью ответов более 90%. Он объединяет LLM с корпоративными базами знаний, индексирует документы и поддерживает их актуальность. Все ответы строятся на проверенных источниках, исключая «галлюцинации».
В результате сотрудники быстро находят нужную информацию, сокращают время на ручные проверки, снижают риски ошибок и ускоряют подготовку отчётов, презентаций и аналитики.
Сокращение затрат и внедрение ИИ-функций в 10 раз быстрее
Можно использовать любые современные модели
Работает с любым облачным провайдером или локально
Разрабатываем чат-ботов на базе LLM, которые ведут диалог в контексте, работают с внутренними и внешними базами данных и умеют эскалировать сотруднику готовое решение.
Для внутренних сервисов чат-боты автоматизируют заявки, отпуска и регламенты. Для клиентов — подключаются к сайту, Telegram, WhatsApp и контакт-центрам.
Пользователи получают быстрые ответы 24/7, команда — разгрузку от рутины, а бизнес — рост NPS и снижение затрат на поддержку.
Создаём рабочий прототип с результатами для оценки
Уже за пару недель вы понимаете, стоит ли масштабировать проект, снижаете риски неудачных инвестиций и срыва сроков, а также экономите бюджет на дорогостоящих экспериментах. Такой подход позволяет тестировать идеи быстро и безопасно.
Собираем данные и разрабатываем PoC или MVP для проверки AI-гипотезы.
Разворачиваем большие языковые модели на ваших серверах в закрытом контуре. Вы получаете полный контроль над данными, стоимостью и скоростью работы без передачи третьим сторонам.
Мы подбираем архитектуру, оптимизируем под GPU/CPU, настраиваем MLOps и мониторинг.
Решение исключает зависимость от внешних API, соответствует требованиям регуляторов и снижает расходы: обработка больших объёмов данных без постоянных платежей за токены в облаке.
Проведем пилотный проект по внедрению LLM от 2 недель
С 2005 года мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных высоконагруженных решений.
С 2005 года мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных высоконагруженных решений.
Далее — один из крупнейших продакшенов на российском рынке веб‑разработки. Мы много лет сотрудничаем с российскими и международными компаниями в сферах FMCG, телеком, финансы и банки, фармацевтика, авто и технологий.
С 2024 года создаем и внедряем инновационные системы с использованием искусственного интеллекта.
Ключевые технологии:
/
AI-фрейморки
PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, OpenAI API, LangChain
Изучим действующие бизнес-процессы, обсудим проблемы, определим цели и ограничения проекта
02/
Сбор и аудит данных
Проводим анализ текущих данных, при необходимости, готовим датасеты, помогаем с разметкой и структуризацией
03/
Формирование стратегии и архитектуры
Определяем технологии, необходимые ресурсы и стратегию проекта
04/
Прототип (PoC, 2 недели)
Делаем 1 итерацию и смотрим на получаемое качество, проводим демонстрацию, корректируем дальнейшие шаги
06/
Оценка качества и итерации
Основной этап работ, в рамках которого проводим тестирование с последующей доработкой через итеративные циклы для повышения качества результатов и минимизации предвзятости
07/
Запуск и мониторинг, безопасность
Интегрируем проект в необходимую инфраструктуру, осуществляем мониторинг, а также проводим непрерывные работы по оптимизации для повышения производительности и качества результатов
05/
UX продукта
Работаем над визуальным отображением и удобством пользования сотрудниками
08/
Формирование документации и обучение
Готовим подробную документацию по работе с продуктом, а также проводим необходимые обучения для сотрудников
09/
Сопровождение и оптимизация
Мониторим систему и вносим необходимые корректировки