Разработка AI-решений
Стандартные AI не решают вашу проблему? Тренируем модели на ваших данных, интегрируем в вашу систему, добиваемся результатов.
ROI в цифрах — автоматизируем 50–70% рутины, быстро окупается
Работает с вашими данными, не с чужими — модель заточена под ваши процессы
Встраивается в существующие системы — CRM, ERP, базы данных, API
От пилота к продакшену за 2–4 месяца — не за год экспериментов
Какие задачи бизнеса решает
ChatGPT не работает на ваших данных
Пытались использовать GPT, но результаты плохие или галлюцинирует. Нужно учить модель на своих данных.
Нет разумного автоматизма
Сейчас всё делают люди. AI могла бы автоматизировать 70%, но не знаете, как это сделать.
Боитесь затрат на ML инфраструктуру
Слышали, что ML дорого. Не хотите рисковать бюджетом на неопределенный результат.
Непонятно, работает ли модель
Black box: не видите, какие признаки использует модель для предсказания.
Кому подходит
Что именно мы делаем
В рамках направления «Разработка AI-решений» мы закрываем полный цикл задач.
Анализ данных и фезибилити
Смотрим на ваши данные, выбираем метод машинного обучения, предсказываем результат.
Подготовка данных
Очистка, нормализация, конструирование признаков. 80% работы.
Выбор модели и обучение
LLM, классификация, регрессия, кластеризация. Обучаем на ваших данных.
Валидация и тестирование
Проверяем на test set, оцениваем accuracy, precision, recall.
Интеграция в production
Модель становится API endpoint, который ваши системы могут вызывать.
Мониторинг и переобучение
Следим за качеством предсказаний, переучиваем когда нужно.
Результаты для бизнеса
Конкретные метрики, которых достигают наши клиенты.
Этапы реализации
Этап 1. Консультация и оценка
Понимаем вашу задачу, оцениваем feasibility, предсказываем результат.
Этап 2. Сбор и подготовка данных
Собираем данные, очищаем, подготавливаем для обучения.
Этап 3. Разработка и обучение модели
Пишем код, обучаем модель, оптимизируем гиперпараметры.
Этап 4. Валидация и A/B тестирование
Проверяем на реальных данных, сравниваем с ручным подходом.
Этап 5. Интеграция и деплой
Модель становится частью вашей системы, начинает работать.
Этап 6. Мониторинг и улучшение
Отслеживаем качество, переучиваем, добавляем новые данные.
Технологии и инструменты
Частые вопросы
Сколько данных нужно для обучения?
Минимум 1000 примеров, лучше 10k+. Для LLM можно меньше с fine-tuning.
Какой accuracy нужен для production?
Зависит от задачи. Для критичных решений — 95%+. Для assist рекомендаций — 80%.
Разве это не дорого?
Обучение дорогое, но один раз. Потом модель работает дешево. ROI обычно за 3-6 месяцев.
Что если модель ошибётся?
Используем как assist, не как автоматизм. Или ставим человеческую проверку.
Кейсы по теме
Примеры успешных проектов в вашей области
AI-система обработки входящих документов для юридической фирмы
Клиент: Топовая юридическая фирма (150+ юристов)
Telegram-бот для автоматизации продаж и поддержки клиентов
Клиент: E-commerce стартап (250к клиентов в Telegram)
Полезные статьи
Советы и инсайты по теме
MVP-разработка: как запустить цифровой продукт без лишних рисков
MVP должен решить одну проблему клиента. В этом гайде разберём как выбрать функции для MVP, как не перегрузить продукт, как тестировать и как знать когда пора масштабировать.
Когда бизнесу нужен кастомный софт, а не коробочное решение
Типовое ПО обещает быстрый запуск, но требует переделки под вашу бизнес-логику. Разберём когда off-the-shelf проигрывает кастому, посчитаем реальные числа и дадим матрицу выбора.