Встраиваем ИИ в то, что у вас уже работает: разбор обращений, извлечение данных из документов, поиск по смыслу. Начинаем с одной задачи и считаем, сколько времени она экономит.
· Компаниям, где сотрудники вручную разбирают однотипные обращения
· Бизнесу с потоком документов: счета, договоры, заявки, анкеты
· Сервисам с большой базой материалов, по которой трудно искать
· Тем, у кого есть готовый продукт и появилась задача, решаемая моделью
Какие задачи решаем
· Сотрудник тратит часы на сортировку писем и заявок
· Данные из документов переносятся в систему руками
· Поиск по базе работает по точным словам и не находит нужное
· Однотипные ответы клиентам пишутся заново каждый раз
· Есть идея применить ИИ, но непонятно, с чего начать и окупится ли
Что входит
· Разбор задачи: что именно должна делать модель и как проверить результат
· Оценка до старта: сколько времени это экономит и на чём
· Подбор модели под задачу и бюджет
· Подключение к вашему backend через API
· Работа с вашими данными: подготовка, разметка, проверка качества ответов
· Обработка случаев, когда модель не уверена или ошиблась
· Мониторинг качества и стоимости запросов после запуска
Что можем разработать
· Разбор и маршрутизацию обращений
· Извлечение данных из документов в структурированный вид
· Поиск по смыслу вместо поиска по совпадению слов
· Подготовку черновиков ответов для операторов
· Классификацию и проверку данных
Как работаем
· Выбираем одну задачу с измеримым результатом, а не «внедряем ИИ»
· Проверяем на ваших данных, что качество достаточное
· Считаем стоимость запросов и сравниваем с экономией
· Внедряем в контур с участием человека
· Наблюдаем, дорабатываем, расширяем на соседние задачи
Форматы сотрудничества
· Пилот с фиксированной ценой на одну задачу, почти всегда начинаем так
· Time & Materials на развитие после успешного пилота
· Поддержка: модели обновляются, качество нужно контролировать
Стек
LaravelNestJSPHPTypeScriptPythonCeleryNext.jsReactVue 3Inertia.jsBladeTailwind CSSPostgreSQLMySQLRedisMeilisearchiOSAndroidDockernginxPM2ObsidianTelegram Bot APIJSON-RPCClaude API
Проекты по этой услуге
Разработка MVP для стартапов в Ташкенте
3сигнала дедупликации: телефон, отпечаток текста, хеш изображения
Объявления из внешних площадок и мессенджера собираются в один поиск: дедупликация по трём сигналам, нормализация и модель, вытаскивающая характеристики из текста.
Внедрение ИИ начинается от $800. Сумма складывается из двух частей: разовая работа и текущая стоимость запросов к модели, которая зависит от объёма. Вторую часть мы считаем до начала работ на ваших реальных объёмах, чтобы ежемесячный счёт не оказался неожиданностью. Начинаем с пилота на одной задаче, где стоимость обозрима.
Когда будет первый результат?
От 1 недели для пилота на одной задаче. Основное время уходит не на подключение модели, а на проверку качества на ваших данных: без неё внедрение превращается в лотерею.
А если модель ошибётся?
Мы исходим из того, что она ошибётся, и строим процесс так, чтобы это не было катастрофой. В задачах с ценой ошибки решение проходит через человека, модель готовит черновик. Там, где она работает сама, задаётся порог уверенности: ниже порога задача уходит человеку. Ответы логируются, чтобы разобрать любой случай.
Где будут наши данные?
Зависит от выбранной модели, и это решение принимается осознанно. Облачные модели работают быстрее и дешевле, но данные уходят провайдеру. Модель, развёрнутая на вашем сервере, оставляет всё внутри и стоит дороже в эксплуатации. Мы показываем оба варианта с ценой и ограничениями, а выбираете вы.
Нам точно нужен ИИ?
Часто нет, и мы это скажем вслух. Значительная часть задач, которые приносят под видом ИИ, решается обычной автоматизацией: дешевле, предсказуемее и без ежемесячной платы за запросы. Модель нужна там, где данные неструктурированы: текст, речь, документы произвольной формы.
Обсудить задачу
Оставьте имя и телефон, остальное спросим в разговоре.
Есть идея нового продукта или нужно развить существующий?
Расскажите о задаче. Мы изучим её и предложим технически и экономически разумный вариант реализации.
