Начинаем с ценности
Выбираем сценарий, где результат можно проверить и измерить.
Превращаем возможности моделей в работающие продукты и процессы. От первого сценария до устойчивого production-контура — с ответственностью за качество и интеграции.
Проектируем AI-сервисы от гипотезы до production: данные, модель, интерфейс, безопасность и измеримый эффект.
Создаём управляемых AI-агентов для исследований, операций и клиентского сервиса — с инструментами, границами решений и контролем качества.
Разрабатываем чат-ботов, которые отвечают по знаниям компании, передают сложные обращения людям и сохраняют контекст диалога.
Встраиваем AI в повторяющиеся процессы: классификацию, подготовку материалов, проверку данных и маршрутизацию задач.
Строим RAG-системы, где языковая модель отвечает на основе проверяемых внутренних источников, а не угадывает.
Выбираем, тестируем и внедряем LLM в продуктовые и внутренние сценарии с оценкой качества, стоимости и рисков.
Подключаем GPT к вашим данным и системам: определяем сценарии, защищаем доступы и измеряем полезность каждого ответа.
Интегрируем Claude в рабочие процессы и продукты, проектируя промпты, инструменты, оценку ответов и правила эскалации.
Внедряем Gemini для мультимодальных сценариев, поиска и генерации, связывая модель с продуктом и бизнес-правилами.
Проектируем промпты, шаблоны контекста и систему оценки для задач, где качество ответа влияет на операционный результат.
Разрабатываем системы компьютерного зрения для контроля качества, распознавания объектов и анализа визуальных потоков.
Создаём голосовых ассистентов и речевые интерфейсы: распознавание, синтез, диалог, интеграция с CRM и контроль качества.
Выбираем сценарий, где результат можно проверить и измерить.
Тестируем ответы и исключения до запуска.
Проектируем доступы, логи и роль человека в решении.
Определяем эффект и ограничения.
Оцениваем источники и качество.
Разрабатываем и тестируем инкрементами.
Обучаем команду и включаем наблюдаемость.
Классифайды живут скоростью и доверием. Если категория, поиск или переписка «тормозят» — пользователь уходит к привычной площадке.
С боли и данных: что автоматизировать, где тексты/логи/документы, какие риски ошибок. Не со стека моделей. Пилот с метрикой за 4–8 недель.
Чатбот — интерфейс. RAG — ответы по вашей базе. Агент — действия в системах с инструментами. Часто комбинируем. Выбор по задаче, не по хайпу.
Не всегда. Многие задачи — на API. Свои GPU — при объёме, приватности, кастомном обучении. Считаем TCO. Приватность данных важнее «своего железа».
Часы, качество ответов, конверсия, ошибка vs человека. Human-in-the-loop на старте. Отчёт пилота обязателен.
Минимизация данных, маскирование, доступы, логи, выбор региона/провайдера. Юристы клиента — по политике. Технически закладываем ограничения.
Опишите задачу — подготовим вопросы и предварительную рамку пилота.