Нет готового решения под процесс
SaaS закрывает только часть задачи или требует ручной работы между этапами.
Проектируем и разрабатываем прикладные AI-системы: ассистентов, агентов, сервисы обработки документов, анализа речи и данных, внутренние AI-интерфейсы и многоэтапные решения. Берём на себя архитектуру, программную логику, интеграции, тестирование и запуск в production.
Индивидуальная разработка нужна, если результат зависит от ваших данных, бизнес-правил, последовательности действий и интеграции с внутренними системами. В этом случае AI становится одним из компонентов продукта, а не отдельным внешним инструментом.
SaaS закрывает только часть задачи или требует ручной работы между этапами.
Система должна учитывать правила компании, роли пользователей, статусы и ограничения.
Один процесс требует распознавания, поиска, классификации, генерации и проверки результата.
Нельзя позволить модели напрямую выполнять критичное действие без программной проверки.
Подбираем архитектуру под задачу: от небольшого внутреннего сервиса до системы, в которой несколько моделей, API и бизнес-модулей работают как единый процесс.
Ассистенты с контекстом компании, документами, поиском, историей и ограничениями доступа.
ИИ-ассистенты →Агенты, которые используют инструменты, API и контролируемые действия вместо обычного текстового ответа.
ИИ-агенты →Распознавание, извлечение реквизитов, классификация, проверка и создание структурированных данных.
ИИ для документов →Потоковое STT, LLM-анализ, AI-подсказки, перевод и синтез голоса в рабочем звонке.
Кейсы →Поиск, оценка, ранжирование и подготовка решений на основе массивов данных и нескольких критериев.
AI-решения →Веб-интерфейсы, кабинеты, API и серверная логика для сотрудников и внутренних процессов.
ИИ для бизнеса →Качество production-системы определяется не только выбором LLM. Важно, как устроены данные, контекст, программные проверки, бизнес-правила, инструменты, права доступа и восстановление после ошибок.
Разбиваем задачу на этапы и не заставляем одну модель решать всё сразу.
При необходимости используем разные модели для генерации, критики и финальной проверки.
Формат, права, лимиты и критичные действия проверяются кодом.
Логи, health-check, перезапуск, backup и восстановление учитываются ещё до релиза.
Каждый пример ниже — система с собственной логикой, интерфейсом, интеграциями и эксплуатационным контуром.
Система реального времени объединяет FreeSWITCH, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса. AI работает непосредственно во время звонка.
Веб-приложение объединяет диалог с LLM, генерацию документов, голосовой интерфейс, веб-поиск и контролируемые действия AI-агента.
Отдельный AI-сервис распознаёт входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в расширение 1С для создания рабочего документа.
Определяем, что именно должна делать система и где заканчивается ответственность AI.
Выбираем модели, данные, интерфейсы, инструменты, проверки и способы интеграции.
Разрабатываем backend, API, интерфейс и бизнес-логику вокруг AI-моделей.
Интегрируем внутренние источники, документы, CRM, 1С или другие сервисы.
Проверяем ошибки, повторы, таймауты, права, перезапуски и некорректные данные.
Разворачиваем production-версию, мониторинг, резервирование и дальнейшее развитие.
Стоимость зависит от количества AI-сценариев, объёма собственной логики, числа интеграций и требований к рабочему контуру.
Для узкой задачи с понятным входом и результатом, без сложной многоэтапной архитектуры.
Для полноценного внутреннего сервиса, ассистента или автоматизации бизнес-задачи.
Для многоэтапных решений с агентами, телефонией, документами и несколькими интеграциями.
Точная смета определяется после декомпозиции задачи. Сторонние API, модели, телефония и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Все цены и варианты разработки Цены ориентировочные и не являются публичной офертой.Мы создаём прикладные AI-системы вокруг готовых языковых и мультимодальных моделей: проектируем архитектуру, бизнес-логику, интерфейсы, API, инструменты, проверки и интеграции. Это не обучение собственной фундаментальной модели с нуля, а разработка рабочего продукта под конкретный бизнес-процесс.
Это могут быть AI-ассистенты, агенты с инструментами, системы обработки документов, решения для анализа звонков, корпоративные чаты, сервисы поиска и оценки данных, автоматизация задач и внутренние AI-интерфейсы.
Да. Решение может использовать внутренние документы, базы, CRM, 1С и другие источники при условии, что можно организовать безопасный и управляемый доступ к данным.
Готовый сервис обычно работает отдельно от процессов компании. Индивидуальная система учитывает ваши данные, роли, правила, интеграции, интерфейс и конкретные действия, которые должны происходить после AI-анализа.
Да. Для разных этапов можно использовать разные модели: одну для классификации, другую для финального решения, третью для проверки результата. Такая схема оправдана, если она даёт измеримую пользу по качеству, скорости или стоимости.
Небольшой прикладной AI-сервис начинается ориентировочно от 21 000 ₽. Система с собственной бизнес-логикой и интеграциями — от 84 000 ₽. Комплексный продукт с несколькими модулями и сложным рабочим контуром — от 175 000 ₽.
Проверяем не только успешный сценарий, но и ошибки API, неполные данные, повторные запросы, права доступа, перезапуск сервисов и восстановление. Для критичных действий добавляем программную валидацию и human-in-the-loop.
Не обязательно знать стек или выбирать модель заранее. Достаточно описать пользователей, исходные данные, текущий процесс и желаемый результат — мы предложим архитектуру и варианты реализации.
Разработка искусственного интеллекта для бизнеса — это создание прикладной системы, в которой AI-модель работает вместе с программной логикой, данными, интерфейсами и интеграциями. Такой подход нужен, когда готовые сервисы не учитывают процесс компании или требуют слишком много ручных действий.
Мы создаём AI-решения на базе современных языковых и мультимодальных моделей, проектируем серверную архитектуру, API, обработку ошибок, управление контекстом и механизмы проверки результата. При необходимости система может использовать несколько моделей с разными ролями и передавать критичные действия на ручное подтверждение.
Разработка AI-систем в Москве может выполняться полностью удалённо: для старта достаточно описания задачи, существующих систем и данных. После декомпозиции определяем архитектуру, этапы, бюджет и критерии готовности production-версии.