AI 01
Автоматизация процессов
AI берёт на себя рутинные задачи — от обработки документов до принятия типовых решений — и освобождает вашу команду для стратегической работы.
80%рутины можно автоматизировать
AI-решения
Разработка и внедрение ИИ-решений для бизнеса
Компьютерное зрение, распознавание документов и предиктивная аналитика — модели под конкретную задачу бизнеса
Наши AI-услугиmodel.py
§01 — Наши AI-услуги
Ключевые направления AI-разработки
Разрабатываем и внедряем AI-модели для решения конкретных бизнес-задач
01
Интеграция LLM в продукты и процессы
Встраиваем большие языковые модели — GPT, Claude, YandexGPT, GigaChat — в ваши продукты, сайты и внутренние системы. Через облачные API или локально на ваших серверах, когда данные не должны покидать контур компании. Так построен наш сервис trippi.online — ИИ-планировщик путешествий на LLM через API.
- Интеграция по API: GPT, Claude, Gemini
- Российские модели: YandexGPT, GigaChat
- Локальные LLM on-premise: Llama, Qwen
- Встраивание в ваш продукт, сайт или CRM
- Промпт-инжиниринг и контроль качества ответов
- Оптимизация затрат на токены
Стоимостьиндивидуально
02
RAG: ИИ-ассистент по вашей базе знаний
Языковая модель отвечает по вашим документам, регламентам и базам данных — точно, со ссылками на источники и без выдумок. Сотрудники и клиенты получают ответы за секунды вместо поиска по папкам и звонков коллегам.
- Поиск и ответы по документам компании
- Ссылки на источник в каждом ответе
- Векторные базы и семантический поиск
- Подключение к 1С, CRM, Confluence, Wiki
- Без дорогого дообучения модели
- Локальное развёртывание для конфиденциальности
Стоимостьиндивидуально
03
Машинное обучение (ML)
Создаем модели, которые обучаются на данных для выявления закономерностей, прогнозирования и принятия решений.
- Предиктивная аналитика
- Системы рекомендаций
- Классификация и кластеризация
- Обнаружение аномалий
- Оптимизация процессов
- Прогнозирование спроса
Стоимостьиндивидуально
04
Обработка языка (NLP)
Обучаем модели понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык для автоматизации коммуникаций.
- Чат-боты и ассистенты
- Анализ тональности текста
- Извлечение информации
- Машинный перевод
- Генерация контента
- Голосовые интерфейсы
Стоимостьиндивидуально
05
Компьютерное зрение (CV)
Разрабатываем системы, способные «видеть» и интерпретировать изображения и видео для анализа визуальной информации.
- Распознавание объектов
- Анализ изображений и видео
- Сегментация изображений
- Оптическое распознавание (OCR)
- Детекция лиц
- Контроль качества
Стоимостьиндивидуально
§02
— Преимущества
Как AI усилит
ваш бизнес?
Искусственный интеллект открывает новые возможности для роста и оптимизации
AI 02
Глубокая персонализация
Анализируя данные клиентов, AI создаёт уникальные предложения и улучшает опыт на каждом этапе взаимодействия.
AI 03
Точное прогнозирование
ML-модели предсказывают тренды рынка, спрос, поведение клиентов и другие ключевые бизнес-метрики.
AI 04
Оптимизация решений
AI предоставляет инсайты на основе данных для обоснованных стратегических и операционных решений.
AI 05
Повышение эффективности
Оптимизация логистики, производства и маркетинга с помощью AI-алгоритмов.
AI 06
Инновационные продукты
AI позволяет создавать совершенно новые продукты и услуги, основанные на интеллектуальной обработке данных — от генеративных моделей до автономных систем.
10×ускорение вывода продукта на рынок
§03 — Процесс
Этапы создания
AI-решения
Прозрачный и итеративный подход к разработке искусственного интеллекта.
-
01Этап
Анализ задачи и данных
Глубоко погружаемся в ваши бизнес-цели, определяем KPI и исследуем доступные данные для оценки реализуемости AI-решения.
- Определение бизнес-потребностей
- Аудит и анализ источников данных
- Формулирование гипотез и метрик успеха
- Разработка стратегии сбора данных (если необходимо)
-
02Этап
Сбор и подготовка данных
Качество данных – ключ к успеху AI. Мы собираем, очищаем, размечаем и преобразуем данные для обучения моделей.
- Сбор данных из различных источников
- Очистка и обработка пропусков/выбросов
- Разметка данных (Data Labeling)
- Инженерия признаков (Feature Engineering)
-
03Этап
Разработка и обучение модели
Выбираем подходящие алгоритмы и архитектуры, обучаем модели на подготовленных данных, итеративно улучшая их производительность.
- Выбор алгоритмов (ML, DL, NLP, CV)
- Построение и обучение моделей
- Настройка гиперпараметров
- Валидация и оценка метрик
-
04Этап
Внедрение и интеграция
Интегрируем разработанную AI-модель в вашу существующую IT-инфраструктуру или создаем новое приложение.
- Разработка API для модели
- Интеграция с системами заказчика
- Развертывание в облаке или on-premise
- Настройка пайплайнов MLOps
-
05Этап
Мониторинг и поддержка
Обеспечиваем стабильную работу AI-решения, отслеживаем его производительность и при необходимости дообучаем модель.
- Мониторинг производительности модели
- Обнаружение дрейфа данных
- Периодическое дообучение
- Техническая поддержка и консультации
§04
— ИнструментарийТехнологии для AI-решений
Используем проверенные и современные инструменты для создания мощных AI-систем.
STACK 01
Языки и Библиотеки
Python
Scikit-learn
Pandas
NumPy
OpenCV
NLTK
STACK 02
Фреймворки ML / DL
TensorFlow
PyTorch
Keras
Hugging Face
LangChain
OpenAI API
STACK 03
Облака и Данные
AWS AI
Google Cloud AI
Azure ML
SQL / NoSQL
MLflow
Docker
§05 — Кейсы
AI-проекты и решения
Реализованные продукты на нейросетях и референсные решения, которые мы собираем под задачи бизнеса.
CASE #01
Голосовой ИИ-агент отдела продаж новостроек
Референсное решение: агент разговаривает с клиентом голосом, подбирает квартиры в базе застройщика, считает ипотеку и записывает на показ. Его можно …
- Речь в речьОдин сокет вместо трёх вызовов подряд
- ПеребиваниеАгент замолкает, как живой собеседник
- 5 инструментовПодбор, карточка, ЖК, ипотека, запись
CASE #02
ИИ-ассистент на сайте студии: отвечает по услугам и собирает заявки
Консультант «Ася» работает на этом сайте: отвечает по услугам, кейсам и ценам строго из базы знаний, квалифицирует клиента и передаёт …
- 9 инструментовОтвечает из базы, а не из …
- 0 токеновТиповые вопросы — без обращения к …
- СтенограммаМенеджер видит весь разговор до звонка
CASE #03
Система управления кафе: заказы по QR, экраны кухни и ИИ-приёмка накладных
Одно приложение на всё заведение: гость заказывает с телефона, кухня и бар видят очередь, склад принимает поставку по фото накладной, …
- 6 ролейГость, официант, повар, бар, склад и …
- Фото накладнойНейросеть распознаёт позиции и готовит приход
- Заказ по QRГость заказывает со своего телефона за …
CASE #04
Телеграм-бот художественной обработки портретов на нейросетях
Пользователь присылает фотографию в Telegram и получает четыре варианта художественной стилизации: генеративный пайплайн на SDXL сохраняет сходство лица и повторяет …
- 7 шаговАвтоматический пайплайн от лица до готового …
- 4 вариантаБот присылает на выбор за один …
- Своя LoRAМодель дообучена под нужный стиль обработки
CASE #05
PRIZMA — психологический тест с ИИ-анализом и PDF-отчётом
PWA, где нейросеть читает развёрнутые ответы пользователя и собирает персональный разбор личности — в вёрстанный PDF, с оплатой премиум-версии и …
- 46 вопросов8 в бесплатном тесте и 38 …
- 9 блоковИз них нейросеть собирает премиум-отчёт
- 3 каналаTelegram, email и Web Push уведомления
Реальные проекты с измеримым результатом
Все кейсы
§06
— ПреимуществаПочему наш AI работает в продакшене
Не «чат-бот в коробке», а модели и агенты под ваши данные с измеримым ROI
PIT 01
R&D, а не «AI в коробке»
Не продаём GPT-обёртку. Дообучаем модели на ваших данных, строим RAG-пайплайны на корпоративной базе, поднимаем кастомные AI-агенты под конкретные процессы.
0×эффективности
0 месокупаемость
PIT 02
Метрики качества
Точность, F1, recall, regression-тесты. Вы видите, как модель меняется от версии к версии.
PIT 03
Защита от галлюцинаций
RAG поверх вашей базы знаний, fallback-ответы, фильтры по домену. Бот не «сочиняет».
PIT 04
Интеграция с CRM, Telegram, WhatsApp
Агент работает не в вакууме — читает заявки в Bitrix24, отвечает в Telegram, фиксирует в 1С.
PIT 05
ROI считаем на старте
До разработки покажем расчёт окупаемости — через сколько часов сэкономленной работы AI окупит себя.
PIT 06
Обучаем вашу команду
Не сажаем на поддержку. Ваши сотрудники сами правят промпты, добавляют документы в базу, пересобирают агента.
§07
§07 — FAQ
Часто задаваемые вопросы
Нашли ответы на самые популярные вопросы наших клиентов
01Сколько времени занимает разработка AI-решения?
Сроки зависят от сложности задачи: простые пилотные проекты (PoC) - 1-2 месяца, комплексные системы - 4-6 месяцев. Включает сбор данных, обучение модели и интеграцию.
02Работаете ли вы с клиентами из других городов?
Да, мы работаем с клиентами по всей России и странам СНГ. Большинство процессов можем вести удаленно, при необходимости выезжаем на объект.
03Какие данные нужны для обучения AI-модели?
Тип данных зависит от задачи: структурированные данные (таблицы), тексты, изображения, аудио или видео. Важны качество, объем и релевантность данных для обучения.
04Какие способы оплаты вы принимаете?
Мы работаем по безналичному расчету с НДС, принимаем оплату банковскими картами. Возможна поэтапная оплата по мере выполнения работ.
05Какова стоимость разработки AI-решения?
Формируется индивидуально: анализ данных, чат-боты и компьютерное зрение отличаются по объёму работ и качеству исходных данных. Точную смету называем после разбора задачи, а порядок цифр подскажет ИИ-ассистент в чате.
06Предоставляете ли рассрочку?
Да, для крупных проектов мы предоставляем рассрочку платежа. Обычно это 30% предоплата, остальное - равными частями в течение проекта.
07Какие AI-технологии вы используете?
Мы работаем с машинным обучением, глубокими нейронными сетями, NLP, компьютерным зрением, рекомендательными системами. Используем Python, TensorFlow, PyTorch, OpenAI API.
08Можете ли интегрировать готовые AI-модели?
Да, мы интегрируем готовые решения (GPT, DALL-E, распознавание речи) и дообучаем их под ваши задачи. Это быстрее и дешевле разработки с нуля.
§09 — Блог
Статьи по теме
7 августа 2026
Внедрение ИИ в бизнес: этапы, план и типичные проблемы
Пошаговый гайд по внедрению ИИ в бизнес: какие цели ставить, где ИИ окупается быстрее всего, из каких этапов состоит внедрение, как составить …
7 августа 2026
Риски внедрения ИИ: что может пойти не так и как это контролировать
Разбираем основные риски внедрения ИИ в бизнес: галлюцинации, безопасность данных, атаки на ИИ-агентов и организационные проблемы — и для каждого показываем рабочее …
7 августа 2026
Кейсы внедрения ИИ в бизнесе: примеры и результаты по отраслям
Разбираем типовые кейсы внедрения ИИ в российском малом и среднем бизнесе: e-commerce, клиники, автосервисы, строительство и внутренние процессы. Что реально меняется и …