- Главная
- Маркетинговые услуги
- Разработка/внедрение AI решений
AI-разработка и внедрение
Автоматизируем процессы и сокращаем издержки бизнеса с помощью искусственного интеллекта
Разрабатываем AI-решения под любые задачи
-
Массовое производство контента (Generative AI) Создаём большие объемы текстов, изображений и видео за минуты. Сразу оформляем в посты, статьи, рассылки и рекламные баннеры
-
Предиктивная аналитика (ML) Анализируем данные, чтобы прогнозировать спрос, отток клиентов, продажи и другие ключевые показатели
-
AI-ассистенты Разрабатываем голосовых и текстовых помощников, которые сокращают нагрузку на сотрудников
-
Автоматизация бизнес-процессов Оптимизируем рутину: обработка заявок, верификация, проверка документов, маршрутизация задач
-
Боты поддержки клиентов Создаем умных ботов первой линии поддержки, обрабатывающих 80% типовых обращений без участия человека
-
Распознавание речи и голосовые сценарии Реализуем голосовой ввод, транскрибацию звонков, речевые интерфейсы для сервисов и приложений
-
Рекомендательные системы Предлагают продукты, которые действительно интересны клиенту
Процесс
Аудируем процессы и находим возможности для оптимизации
Выявляем узкие места, рутину, неэффективные или дорогие операции, где внедрение AI может сократить издержки, ускорить работу или повысить точность.
-
Погружаемся в бизнес
• Изучаем продукт, бизнес-модель и ключевые метрики.
• Проводим интервью с владельцами, руководителями отделов и исполнителями.
• Собираем статистику по ключевым операциям: время. выполнения, частота ошибок, задействованные ресурсы.
-
Идентифицируем задачи с высоким потенциалом автоматизации
• Анализ и сортировка клиентских данных.
• Регулярные однотипные коммуникации с клиентами, партнерами или сотрудниками.
• Мониторинг и предупреждение проблемных случаев.
• Ручное создание контента.
• Рутинная работа с документами (отчеты, выгрузки, таблицы).
-
Оцениваем экономический эффект
• Сколько времени/денег требует задача.
• Сколько можно сэкономить при автоматизации.
• Как быстро окупится внедрение.
• Какие риски могут возникнуть при изменении процесса.
-
Предлагаем архитектуру AI-решения
• Откуда берем данные.
• Какие модели будем использовать.
• Как принимаются решения и отдаются результаты.
• Где происходит хранение и защита информации.
Типовые потребности бизнеса, с которыми к нам обращаются
-
Клиентский сервис и поддержка
Чат-боты и голосовые ассистенты — автоматические ответы на частые вопросы, сокращение нагрузки на операторов
AI-рутинеры для email / чатов — обработка обращений, классификация, генерация ответов
Предиктивная поддержка — выявление проблем до того, как клиент пожалуется (на основе логов, действий)
-
Продажи и маркетинг
Скоринг лидов — оценка вероятности сделки на основе поведения и данных CRM
AI-ассистент для менеджеров — составление коммерческих предложений, скриптов звонков
Генерация контента — тексты, баннеры, product-карточки, рассылки
Персонализированные рекомендации — на сайте, в письмах, в приложениях
Анализ воронки продаж — поиск узких мест, прогнозирование потерь
-
Документооборот и юриспруденция
Парсинг и распознавание документов — договоры, акты, счета, анкеты
Генерация типовых документов — договоры, NDA, оферты
Автоматическая проверка договоров — поиск рисков, несоответствий шаблонам
Интеграция с ЭДО/1С/CRM — автоматическое создание и отправка документов
-
Финансы и аналитика
Предиктивная аналитика — прогнозы продаж, выручки, спроса, отказов
Обнаружение аномалий — в финансовых операциях, отчетах, транзакциях
Сбор и агрегация отчетов — авто-выгрузка, форматирование, визуализация
Оптимизация ценообразования — с учетом спроса, конкурентов, остатков
-
HR и внутренние процессы
AI-рекрутер — отбор резюме, чат с кандидатами, составление вакансий
Генерация обучающих материалов — инструкции, справки, курсы
Сбор обратной связи от сотрудников — анализ анкет, выявление проблем
Анализ продуктивности — выявление перегрузов, рутинной работы
Технологии и интерфейсы
Подбираем оптимальные AI-сервисы под задачу
GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o (OpenAI)
Claude 2 / 3 (Anthropic)
Midjourney (v6)
DALL·E 3 (OpenAI)
Sora (OpenAI)
Bark (AI21 Labs)
Segment Anything Model (SAM, Meta)
Glean / Sivi
NeuralProphet / DeepAR (AWS)
XGBoost / LightGBM / CatBoost
Настраиваем обмен данными между AI-сервисом и внешними системами
-
CRM-системы
-
Маркетплейсы
-
Онлайн-эквайринг
-
Геосервисы
-
Логистика
-
Аналитика
-
IP-телефония
Познакомиться с проектной командой
Архитектура AI-систем для вашего бизнеса
Проектируем эффективные и масштабируемые решения, адаптированные под ваши задачи
-
Монолитная архитектура
для простых MVP и пилотов
от 100 000 ₽
- Применяем в пилотных проектах, MVP и небольших AI-решениях, где важна скорость запуска: например, для чат-ботов поддержки, генераторов документов или внутренних ассистентов. Все компоненты (LLM-интеграция, база знаний, API) объединены в одном приложении, что упрощает разработку, деплой и поддержку.
-
Микросервисная архитектура
для многофункциональных проектов
от 500 000 ₽
- Разделяем систему на независимые модули: генерация, векторный поиск, пользовательский интерфейс, RAG-интеграция, сервисы синхронизации с базами данных. Такой подход позволяет гибко масштабировать проект, ускоряет обновления отдельных компонентов и упрощает подключение новых источников данных или моделей. Используем Docker, Kubernetes, REST/gRPC и CI/CD.
-
Событийно-ориентированная архитектура
для высоконагруженных AI-платформ
от 1 500 000 ₽
-
Применяем этот подход, когда системе важно реагировать на события в режиме реального времени — например, при генерации рекомендаций, автоматическом ответе на обращения клиентов или при обработке входящих данных из множества источников. В таких проектах мы создаём и обучаем AI-модель с нуля, адаптируя её под уникальные данные и бизнес-задачи заказчика. Для обеспечения масштабируемости и надежности настраиваем взаимодействие между сервисами через брокеры сообщений вроде Kafka, Redis Streams или RabbitMQ.
Это позволяет обрабатывать запросы асинхронно, масштабировать отдельные компоненты независимо друг от друга и поддерживать высокую отказоустойчивость. Такой подход особенно эффективен для построения распределённых AI-систем с большим количеством параллельных операций, интеграций и пользовательских сессий.
-
Применяем этот подход, когда системе важно реагировать на события в режиме реального времени — например, при генерации рекомендаций, автоматическом ответе на обращения клиентов или при обработке входящих данных из множества источников. В таких проектах мы создаём и обучаем AI-модель с нуля, адаптируя её под уникальные данные и бизнес-задачи заказчика. Для обеспечения масштабируемости и надежности настраиваем взаимодействие между сервисами через брокеры сообщений вроде Kafka, Redis Streams или RabbitMQ.
Команда проекта
команда Digital Strategy
-
ML-инженер
разрабатывает и обучает ML модели
-
Бизнес-аналитик
формулирует требования к AI-агентам
-
Дизайнер
создает дизайн интерфейса
-
Главный разработчик
проектирует архитектуру, следит за качеством кода
-
Backend-разработчики
реализуют серверную логику, создают API
-
Frontend-разработчики
разрабатывают пользовательский интерфейс
-
DevOps-инженер
настраивает серверную инфраструктуру
-
QA-инженер
проводит автоматизированное и ручное тестирование
-
Контент-менеджер
размещает тексты, фото и видео на сайте
FAQ
-
С компаниями из каких регионов вы работаете?
Мы работаем с клиентами по всему миру. Основные проекты реализованы для компаний из России, СНГ и Европы. Формат удалённого сотрудничества позволяет эффективно запускать AI-решения вне зависимости от географии — мы подстраиваемся под ваш часовой пояс и внутренние процессы.
-
Сколько времени занимает внедрение?
Сроки зависят от сложности проекта. Небольшие решения — такие как AI-боты, автоматизация переписки или генерация текстов — обычно реализуются за 2–4 недели. Более комплексные проекты с обучением моделей, интеграциями и тестированием могут занять от 1 до 3 месяцев. Мы всегда предлагаем поэтапный подход, чтобы вы могли начать получать ценность как можно раньше.
-
Что нужно от клиента на старте?
Желательно описать бизнес-задачу, доступные данные, текущее ПО, с которым нужно провести интеграцию. Мы поможем сформулировать техническое задание и предложим оптимальные пути решения.
-
А если у нас нет своих данных — можно ли все равно использовать AI?
Да. Мы можем использовать внешние базы знаний, открытые датасеты, API сторонних сервисов или настроить работу модели через Retrieval-Augmented Generation (RAG) — когда ИИ сам «ищет» нужную информацию в подключенных источниках.
-
Нужно ли обучать сотрудников работе с AI-системой?
Обычно интерфейс наших решений интуитивно понятен — сотрудники могут начать работу без дополнительной подготовки. Однако при необходимости мы организуем обучение: проводим вводные сессии для команды, записываем короткие видеоинструкции и предоставляем понятную документацию.
-
Осуществляете ли вы поддержку и продвижение ваших продуктов?
Да. Мы предлагаем техническую поддержку разработанных решений: мониторинг, обновления, устранение ошибок, масштабирование и доработки по мере развития продукта.Также можем подключить специалистов по SEO-оптимизации, контекстной рекламе и маркетингу. Если вы планируете запуск нового AI-сервиса или платформы, мы поможем не только с разработкой, но и с выводом на рынок.
Наши клиенты
Публикации
Смотреть все-
PBN в SEO: как безопасно создать сеть сайтов и не попасть под санкции в 2026 году Поговорили о современных методах автоматизации, генерации контента нейросетями, восстановлении сайтов через Archivarix и регулярном мониторинге →
-
Как мы использовали AMO CRM, чтобы повысить качество лидов в недвижимости Рассказали, как связали AMO CRM с Метрикой, очистили трафик от спама, научили Яндекс.Директ понимать качество заявок и подняли конверсию на ключевых этапах воронки →
-
SEO, GEO и бренд: как работать с видимостью в 2026 году Узнайте, как строить стратегию, которая усиливает все каналы сразу и помогает LLM «вспоминать» именно ваш бренд.
-
Российский фармрынок онлайн: тренды, аудитория и эффективные digital‑инструменты В статье рассмотрим особенности модерации, поведенческие паттерны аудитории, ключевые digital-каналы и показываем, как выстроить полноценную воронку — от узнаваемости до конверсии →
-
Что мешает интернет-магазину продавать — и как это исправить с помощью маркетинга В статье рассказали, какие бесплатные и платные инструменты продвижения работают для eCommerce и как выстроить системный маркетинг без лишних затрат →
-
Пациенты, которые платят больше: где найти свою золотую аудиторию Мы разобрали, как искать «золотую аудиторию» — тех пациентов, которые приносят клинике максимум ценности. И почему грамотная сегментация способна изменить не только маркетинг, но и стратегию бизнеса.



















