Внедрение ИИ и автоматизация бизнеса в Москве info@ii-vnedrenie.ru · +7 (901) 078-09-42
+7 (901) 078-09-42
Индивидуальные AI-системы под бизнес-задачи

Разработка искусственного интеллекта в Москве

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.

Посмотреть кейсы
18+production-систем спроектировано и запущено
AI-firstархитектура строится вокруг бизнес-задачи, а не вокруг одной модели
Multi-modelразные модели могут выполнять разные роли в одном процессе
Productionпроверки, журналирование, мониторинг и восстановление
Когда нужна разработка с нуля

Когда готового AI-сервиса недостаточно

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.

01

Нет готового решения под процесс

SaaS закрывает только часть задачи или требует ручной работы между этапами.

02

Нужна собственная логика

Система должна учитывать правила компании, роли пользователей, статусы и ограничения.

03

Нужно несколько AI-функций

Один процесс требует распознавания, поиска, классификации, генерации и проверки результата.

04

Нужен контроль результата

Нельзя позволить модели напрямую выполнять критичное действие без программной проверки.

Что мы разрабатываем

Прикладные AI-продукты вместо демонстрационных прототипов

Подбираем архитектуру под задачу: от небольшого внутреннего сервиса до системы, в которой несколько моделей, API и бизнес-модулей работают как единый процесс.

AI

ИИ-ассистенты

Ассистенты с контекстом компании, документами, поиском, историей и ограничениями доступа.

ИИ-ассистенты →
AG

ИИ-агенты

Агенты, которые используют инструменты, API и контролируемые действия вместо обычного текстового ответа.

ИИ-агенты →
DOC

Документные AI-системы

Распознавание, извлечение реквизитов, классификация, проверка и создание структурированных данных.

ИИ для документов →
VOICE

Речь и телефония

Потоковое STT, LLM-анализ, AI-подсказки, перевод и синтез голоса в рабочем звонке.

Кейсы →
DATA

AI-анализ данных

Поиск, оценка, ранжирование и подготовка решений на основе массивов данных и нескольких критериев.

AI-решения →
WEB

Внутренние AI-сервисы

Веб-интерфейсы, кабинеты, API и серверная логика для сотрудников и внутренних процессов.

ИИ для бизнеса →
Как проектируется AI-система

Модель — только один слой продукта

Качество production-системы определяется не только выбором LLM. Важно, как устроены данные, контекст, программные проверки, бизнес-правила, инструменты, права доступа и восстановление после ошибок.

1Интерфейспользователь, API, чат, телефония или 1С
2Контекстданные, документы, история и правила
3AI-слойодна или несколько моделей под разные роли
4Контрольвалидация, policy, human-in-the-loop
5ДействиеAPI, документ, задача, запись или ответ
Декомпозиция

Разбиваем задачу на этапы и не заставляем одну модель решать всё сразу.

Распределение ролей

При необходимости используем разные модели для генерации, критики и финальной проверки.

Детерминированные проверки

Формат, права, лимиты и критичные действия проверяются кодом.

Эксплуатационный контур

Логи, health-check, перезапуск, backup и восстановление учитываются ещё до релиза.

Примеры разработанных систем

Не прототипы, а работающие AI-продукты

Каждый пример ниже — система с собственной логикой, интерфейсом, интеграциями и эксплуатационным контуром.

Телефония + AI 01

AI-платформа для телефонных переговоров

Система реального времени объединяет FreeSWITCH, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса. AI работает непосредственно во время звонка.

FastAPI WebSocket STT / LLM / TTS 10 языков
Корпоративный AI 02

Корпоративный ИИ-чат и AI-агент

Веб-приложение объединяет диалог с LLM, генерацию документов, голосовой интерфейс, веб-поиск и контролируемые действия AI-агента.

PHP function calling docx / pdf несколько AI-сценариев
1С + AI 03

Система распознавания первичных документов

Отдельный AI-сервис распознаёт входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в расширение 1С для создания рабочего документа.

Python / FastAPI расширение 1С защита от дублей backup и restore
Этапы разработки

От идеи до production

01

Формулируем результат

Определяем, что именно должна делать система и где заканчивается ответственность AI.

02

Проектируем архитектуру

Выбираем модели, данные, интерфейсы, инструменты, проверки и способы интеграции.

03

Собираем рабочий контур

Разрабатываем backend, API, интерфейс и бизнес-логику вокруг AI-моделей.

04

Подключаем данные

Интегрируем внутренние источники, документы, CRM, 1С или другие сервисы.

05

Тестируем негативные сценарии

Проверяем ошибки, повторы, таймауты, права, перезапуски и некорректные данные.

06

Запускаем и сопровождаем

Разворачиваем production-версию, мониторинг, резервирование и дальнейшее развитие.

Стоимость разработки ИИ

Ориентиры бюджета

Стоимость зависит от количества AI-сценариев, объёма собственной логики, числа интеграций и требований к рабочему контуру.

Небольшой AI-сервис

Один основной сценарий

от 21 000 ₽

Для узкой задачи с понятным входом и результатом, без сложной многоэтапной архитектуры.

Комплексный продукт

Несколько AI-модулей и подсистем

от 175 000 ₽

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.
FAQ

Вопросы о разработке искусственного интеллекта

Что вы понимаете под разработкой искусственного интеллекта?+

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.

Какие AI-системы можно разработать под бизнес?+

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.

Можно ли разработать ИИ под существующие данные компании?+

Да. Решение может использовать внутренние документы, базы, CRM, 1С и другие источники при условии, что можно организовать безопасный и управляемый доступ к данным.

Чем индивидуальная разработка отличается от готового ChatGPT или SaaS?+

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.

Можно ли использовать несколько AI-моделей в одной системе?+

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.

Сколько стоит разработка AI-системы?+

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 ₽.

Как вы проверяете качество AI-системы перед запуском?+

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.

Есть идея или задача?

Опишите, какой результат должна выдавать AI-система

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 решений с искусственным интеллектом в Москве

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.