Разработка и внедрение ИИ-решений
Автоматизируем бизнес-процессы с помощью искусственного интеллекта: работу с корпоративными знаниями и документами, поиск информации, обработку изображений, подготовку контента и выполнение повторяющихся операций.
Разрабатываем ИИ-системы под процессы и инфраструктуру компании, интегрируем их с внутренними базами данных и корпоративными системами.
Разработка и внедрение ИИ-решений
ИИ особенно эффективен там, где сотрудники регулярно ищут информацию, обрабатывают большие объемы документов и данных, сравнивают их между собой, готовят типовые материалы или выполняют повторяющиеся операции вручную.
Мы начинаем не с выбора модели или технологии, а с бизнес-процесса: определяем, какие операции занимают больше всего времени, где возникают ошибки и задержки и какой результат автоматизации можно измерить.
После этого подбираем подходящую архитектуру и технологии.
ии-Услуги
Создаем системы интеллектуального поиска по внутренним данным компании.
ИИ помогает сотрудникам находить информацию в документах, инструкциях, регламентах, базах знаний и других корпоративных источниках, понимать контекст запроса и получать ответ со ссылками на исходные материалы.
Используем RAG-подходы для работы с большими объемами корпоративной информации.
Разрабатываем ИИ-ассистентов для сотрудников и клиентов.
Ассистент может работать с корпоративными знаниями, отвечать на вопросы, анализировать документы, готовить материалы и помогать выполнять рабочие задачи через диалоговый интерфейс.
Подключаем ассистентов к внутренним системам и данным компании, настраиваем права доступа и бизнес-логику.
Автоматизируем процессы, в которых сотрудники вручную читают, классифицируют, проверяют и переносят данные из документов.
ИИ может распознавать PDF, сканы, фотографии, таблицы и документы сложной структуры, извлекать необходимые поля, проверять данные по заданным правилам и передавать результат в корпоративные системы.
Такие решения применяются для счетов, заявок, договоров, анкет, технической документации и других больших потоков документов.
Разрабатываем системы анализа изображений и видео.
Используем компьютерное зрение для распознавания объектов, анализа производственных процессов, контроля качества, обработки инженерной и технической документации и других задач, где важную информацию необходимо получить из визуальных данных.
Встраиваем современные языковые модели в корпоративные системы и бизнес-процессы.
LLM могут классифицировать и анализировать тексты, извлекать информацию, сравнивать документы, составлять резюме, генерировать материалы, переводить документацию и становиться частью более сложных ИИ-систем.
Подбираем модель и архитектуру с учетом требований к качеству, стоимости, скорости и безопасности данных.
Если задача для ИИ есть, но пока непонятно, насколько хорошо технология сможет решить ее на ваших данных, можно начать с аудита или пилота.
Мы анализируем бизнес-процесс, данные и существующие системы, определяем возможные варианты автоматизации и критерии качества.
После этого создаем прототип на реальных данных заказчика и проверяем ключевые гипотезы до начала полноценной разработки.
Мы научились быстро и качественно выгружать данные под нужды проектов. В результате клиент получит готовые к использованию данные для обучения модели машинного обучения или дополнения существующего набора данных.
Мы можем:
- Создать как отдельное приложение по сбору данных, так и модуль для добавления в существующую систему;
- Выгрузить данные любого формата - ограничений по формату экспорта нет. Наши инструменты могут выполнять постобработку извлеченных данных, чтобы итоговые данные полностью соответствовали вашим потребностям;
- Создать парсинг-приложение с понятным интерфейсом. Каждая система или приложение, которые мы создаем, ориентированы на пользователя — мы стремимся создать понятный UX и UI, простые интерфейсы и несложную обработку данных.
Разрабатываем ИИ-агентов под бизнес-процессы компании.
ИИ-агент может выполнять не одну отдельную операцию, а последовательность действий: получать и анализировать информацию, работать с документами и корпоративными данными, принимать решения по заданным правилам, обращаться к внутренним системам и выполнять необходимые действия.
Интегрируем агентов с CRM, ERP, 1С, базами данных, корпоративными сервисами и API. Для критичных этапов предусматриваем проверку и подтверждение результата сотрудником.
Такие решения подходят для процессов, где сегодня человеку приходится последовательно собирать информацию из разных источников, проверять ее, принимать типовые решения и переносить результат между системами.
ИИ-агенты для конкретных бизнес-процессов
Для ряда задач мы уже разработали подходы и компоненты, которые можно адаптировать под процессы конкретной компании.
Такие ИИ-агенты объединяют несколько технологий и выполняют не одну операцию, а последовательность действий: получают информацию, анализируют ее, обращаются к корпоративным данным, формируют результат и передают его сотруднику или в другую систему.
наши ИИ-агенты
Автоматически анализирует инженерные чертежи и планы, извлекает текстовые и графические данные, размеры, обозначения, спецификации и другие необходимые параметры.
Полученные данные можно структурировать и передавать в Excel, базы данных или корпоративные системы.
Обрабатывает входящие запросы клиентов, извлекает товарные позиции, сопоставляет их с каталогом компании, использует данные ERP, CRM или 1С и формирует черновик коммерческого предложения.
Менеджеру остается проверить результат и принять решение там, где действительно требуется человек.
Автоматизирует перевод больших объемов технической и корпоративной документации.
Система учитывает терминологию компании, структуру документов и контекст, помогая быстрее обрабатывать инструкции, спецификации, технические описания и другие материалы.
Хотите проверить идею своего ИИ-проекта?
Мы оценим идею вашего проекта на жизнеспособность, реалистичность, дадим оценку сроков и стоимости разработки
Хотите проверить идею своего ИИ-проекта?
наш опыт
Хотите увидеть больше?
Мы можем принять участие в отдельных фазах вашего ai-проекта
Каждый великий проект начинается с идеи. Его необходимо протестировать и оценить, чтобы определить, является ли он осуществимым и достоен ли ваших инвестиций и временных затрат. Наша команда может помочь вам определить риски и помочь конкретизировать ваш AI-проект.
Наша команда проанализирует ваш датасет, чтобы оценить его качество.
Создадим набор данных под ваш проект.
Построим модели прогнозирования и оценим их точность, используя стандартные отраслевые методы тестирования.
Создадим первоначальный прототип, который будет работать как доказательство концепции.
Составим исчерпывающую документацию всех действий по тестированию вместе с идеями и советами о том, где развивать ваш проект дальше.
часто задаваемые вопросы
Машинное обучение (ML) — это практический инструмент внутри ИИ. Систему не нужно жёстко программировать под каждое условие, она сама находит закономерности в данных и учится прогнозировать результат. Например, ML-модель может предсказать спрос на товар или классифицировать документы.
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) — это подвид ML, который использует нейросети с множеством слоёв. Такие модели особенно хорошо работают с сложными данными (изображениями, аудио, текстами). Благодаря DL появились современные системы распознавания лиц, ChatGPT и интеллектуальные ассистенты.
Наши решения закрывают широкий спектр практических задач для компаний из разных отраслей.
Мы подбираем стек технологий под задачу клиента и требования к масштабируемости, скорости и безопасности. В нашей работе применяются:
Языковые модели: GPT, LLaMA, Mistral, Falcon, BERT. Для корпоративных решений — локальные или гибридные LLM с поддержкой RAG.
Компьютерное зрение: OpenCV, YOLO, Segment Anything.
Обработка документов и OCR: Tesseract, PaddleOCR, Google Vision, AWS Textract, кастомные пайплайны.
Инфраструктура и развертывание: Docker, Kubernetes, CI/CD, облака (AWS, Azure, Yandex Cloud, Cloud.ru, MTS Web Services).
Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, векторные базы для семантического поиска.
Мы всегда выбираем комбинацию технологий, которая даёт оптимальный баланс точности, производительности и стоимости для конкретного клиента.
Да, чтобы решения были понятными для бизнеса, мы применяем инструменты explainable AI.
Explainable AI (XAI) — это набор методов и инструментов, которые помогают «подсветить» внутреннюю логику работы модели, чтобы пользователи могли понять, почему она приняла то или иное решение. Например, LIME и SHAP, attention maps, feature importance, counterfactual explanations. Таким образом, заказчик получает не «черный ящик», а инструмент, чьи выводы можно проверить и доверять им.
Мы строго соблюдаем стандарты защиты информации.
Мы рассматриваем модели ИИ как живой инструмент, который требует регулярного обновления для сохранения точности и актуальности.
Процесс обновления включает сбор и подготовку свежих данных, переобучение или дообучение моделей, тестирование на качество и корректность прогнозов, а затем безопасное развёртывание обновлённой версии. Мы обеспечиваем прозрачность этих изменений и, при необходимости, сохраняем возможность отката к предыдущей версии, чтобы бизнес мог контролировать результаты и минимизировать риски.
После запуска мы обеспечиваем поддержку и развитие: мониторим работу решения, помогаем в эксплуатации, при необходимости переобучаем модели на новых данных и масштабируем систему под новые задачи. Такой подход позволяет сохранить высокое качество работы ИИ и адаптировать его под меняющиеся потребности бизнеса.