AI-ассистент на ваших данных
Чат-бот, который отвечает по вашей базе знаний, регламентам и каталогу — на сайте, в Telegram или в CRM (RAG).
// AI и машинное обучение
Разработка AI-решений и чат-ботов для бизнеса
Внедряем искусственный интеллект туда, где он экономит время и деньги: ассистенты, которые знают ваши документы, агенты, которые сами выполняют задачи, и автоматическая обработка заявок, писем и файлов.
Что мы делаем
LLM-агенты
Агенты, которые сами выполняют задачи: ищут данные, заполняют CRM, готовят КП и отчёты.
Обработка документов
Извлечение данных из счетов, договоров и анкет, классификация писем и заявок.
Голосовые боты
Распознавание и синтез речи, AI-операторы для входящих звонков и анализ разговоров.
Компьютерное зрение
Распознавание объектов, контроль качества, подсчёт и анализ изображений и видео.
Аудит и стратегия
Находим процессы, где AI даст эффект, считаем экономику и запускаем пилот.
Как проходит работа
- 01
Аудит задачи
Разбираем процесс, данные и ожидаемый эффект, выбираем подход и модель.
- 02
Пилот
Быстрый прототип на реальных данных, чтобы проверить качество ответов.
- 03
Разработка
Интеграции, интерфейс, защита данных и контроль качества ответов.
- 04
Запуск и обучение
Запускаем, собираем обратную связь и улучшаем точность со временем.
Сроки и стоимость
Пилот AI-ассистента можно запустить за пару недель и сразу проверить на реальных вопросах. Полноценное решение с интеграциями — дольше. Стоимость складывается из разработки и расходов на модель; оба пункта считаем заранее.
Оставить заявкуОт чего зависит цена
- Объём и формат данных
- Облачная или локальная модель
- Интеграции с CRM и внутренними системами
- Требования к безопасности
- Каналы: сайт, Telegram, телефония
- Нагрузка и количество запросов
Частые вопросы
Сколько стоит внедрение AI в бизнес?
Зависит от задачи и объёма данных. Мы предлагаем начать с пилота: он дешевле и за пару недель показывает, окупится ли решение.
Наши данные не утекут в OpenAI?
По умолчанию данные, отправленные через API OpenAI и Anthropic, не используются для обучения моделей. Для чувствительных данных разворачиваем open-source модели на вашем сервере — тогда данные вообще не покидают вашу инфраструктуру.
Что такое RAG и зачем он нужен?
Это подход, при котором модель отвечает по вашим документам, а не «из головы». Так ассистент не выдумывает и ссылается на источники.
Какую модель вы используете — GPT или Claude?
Подбираем под задачу: сравниваем качество, скорость и стоимость на ваших данных. Часто комбинируем несколько моделей.
Можно встроить AI в существующую систему?
Да. Подключаем AI к вашей CRM, сайту, Telegram или внутреннему порталу через API.
Обсудим ваш проект?
Опишите задачу в брифе — пришлём оценку по этапам. Или напишите в Telegram, ответим в течение 30 минут в рабочее время.