Готовые AI-сервисы не учитывают процесс
Нужны собственные правила, контекст, интерфейс и интеграции.
Разрабатываем искусственный интеллект для бизнеса под конкретные процессы, данные и пользователей: от небольшого AI-инструмента до системы с документами, CRM, 1С, телефонией, ассистентами и контролируемыми агентами. Не начинаем с выбора модели — сначала фиксируем бизнес-результат.
Система должна иметь понятного пользователя, измеримый рабочий результат и контролируемое место внутри существующего процесса.
Нужны собственные правила, контекст, интерфейс и интеграции.
Решение должно работать с CRM, 1С, документами, API или внутренними сервисами.
Один процесс сочетает анализ, поиск, генерацию, проверку и действие.
Требуются права, логи, обработка ошибок и эксплуатационный контур.
Компоненты определяются задачей, данными, интеграциями и требованиями к эксплуатации.
Определяем процесс, пользователей, данные и критерии результата.
AI-аудит →Разделяем модели, данные, бизнес-логику и действия.
Системы ИИ →Создаём backend, интерфейс и программный контур.
Разработка ИИ →Связываем AI с 1С, CRM, сайтами и API.
Интеграция ИИ →Добавляем разрешённые инструменты и контролируемые действия.
ИИ-агенты →Тестируем, разворачиваем и готовим эксплуатационный контур.
Внедрение систем ИИ →Система должна иметь понятного пользователя, измеримый рабочий результат и контролируемое место внутри существующего процесса.
Сначала реализуется законченный сценарий, который можно проверить на реальной работе.
Модель можно заменить без полной перестройки приложения.
Формализуемые ограничения проверяются кодом.
Логи, monitoring и recovery проектируются до production-запуска.
Только подтверждённые реализованные контуры, без вымышленных клиентов и показателей.
Внешний сервис распознаёт документы и связан с рабочим контуром 1С.
Веб-приложение объединяет LLM, документы, поиск, голос и контролируемые функции.
Система объединяет телефонию, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса.
Определяем пользователя и ожидаемое изменение процесса.
Смотрим источники и ограничения доступа.
Выбираем модели, API и контрольные точки.
Собираем рабочий функциональный контур.
Проверяем реальные и негативные сценарии.
Разворачиваем production и эксплуатационные проверки.
Бюджет зависит от сложности сценария, количества интеграций, объёма бизнес-логики и требований к production.
Одна бизнес-задача с ограниченным контуром.
Собственная логика, данные и интеграции.
Несколько моделей, процессов и рабочих систем.
Сторонние API, телефония, облачные модели и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Все цены и варианты внедрения Цены ориентировочные и не являются публичной офертой.Ассистентов, агентов, системы обработки документов, решения для продаж, внутренних знаний, телефонии и другие прикладные сервисы.
Индивидуальная система учитывает собственные данные, правила, интерфейс и интеграции компании.
Да. Если система предоставляет поддерживаемый способ обмена, AI можно связать с ней через API или отдельный интеграционный слой.
Обычно нет. Для прикладных задач практичнее использовать подходящие готовые модели и разрабатывать вокруг них собственный рабочий контур.
Критичные операции отделяются от свободного ответа модели и проходят программные проверки или подтверждение пользователя.
Ориентировочно от 21 000 ₽ за небольшой сценарий, от 84 000 ₽ за рабочую систему и от 175 000 ₽ за комплексный контур.
Для первичной оценки достаточно понять текущий сценарий, используемые системы, данные и желаемый результат.
Разработка ИИ для бизнеса требуется, когда универсальный AI-сервис не учитывает процессы, данные и инфраструктуру компании. В таком проекте модель становится одним из компонентов прикладной системы.
Мы строим вокруг AI программную логику, проверки, интерфейсы и интеграции. Критичные бизнес-действия отделяются от свободного вывода модели и могут требовать подтверждения пользователя.
Разработка ИИ для бизнеса в Москве может выполняться удалённо. Для первичной оценки достаточно описать процесс, данные и ожидаемый результат.