Интеграция LLM
Интеграции Claude, GPT и открытых LLM для умных чат-ботов, копилотов и контент-инструментов.
LLM · ML · NLP · АВТОМАТИЗАЦИЯ
Системный анализ и интеграции
Автоматизируем рутинные процессы с помощью искусственного интеллекта: обработка документов и заявок, чат-боты и копилоты на LLM, прогнозирование спроса, компьютерное зрение. Начинаем с самых окупаемых сценариев, а не с технологии.
Об услуге
Что это и как мы это делаем
AI-автоматизация — это не «внедрить нейросеть», а убрать из процессов повторяющуюся ручную работу. Мы начинаем с разбора того, где ваши сотрудники тратят время впустую: перебивают данные из накладных и счетов, отвечают на одни и те же вопросы клиентов, вручную сортируют заявки, проверяют фото и документы. Из этих задач выбираем те, где AI даёт измеримую отдачу, и считаем экономию до начала разработки.
Дальше мы собираем решение на подходящей модели — Claude или GPT через API, либо открытые LLM, если данные нельзя отдавать наружу — и встраиваем его в ваши существующие системы: CRM, ERP, почту, мессенджеры. Отдельная задача — не сломаться на масштабе, поэтому в продакшене мы контролируем качество ответов, отслеживаем дрейф моделей и держим человека в контуре там, где ошибка стоит дорого. Если для вашей отрасли принципиально, чтобы данные не покидали компанию, смотрите отдельную услугу — установку и настройку локального AI.
Что мы предлагаем
Наши возможности
Автоматизация процессов
Избавление от рутины через RPA, умную обработку документов и автоматизацию workflow.
Предиктивная аналитика
ML-модели, прогнозирующие спрос, выявляющие аномалии и находящие инсайты в ваших данных.
Компьютерное зрение
Детекция объектов, OCR, контроль качества и системы визуального контроля.
NLP-решения
Классификация текста, анализ тональности, извлечение сущностей и суммаризация.
AI-консалтинг
Оценка готовности к AI, приоритизация сценариев и роадмап с измеримым ROI.
Кому подходит
Когда стоит обращаться
- Сотрудники вручную переносят данные из документов, писем или заявок в систему — и это занимает часы каждый день.
- Служба поддержки отвечает на одни и те же вопросы, а поток обращений растёт быстрее, чем команда.
- У вас накопились данные за годы работы, но они не используются для прогнозов спроса, оттока или загрузки.
- Нужен визуальный контроль — распознавание объектов, проверка качества, чтение номеров или документов по фотографии.
Как мы работаем
Наш процесс
- 01
Исследование
Находим самые эффективные возможности для автоматизации и AI в ваших процессах.
- 02
Аудит данных
Оценка качества, доступности данных и требований к их управлению.
- 03
Прототипирование
Быстрый proof-of-concept, чтобы рано проверить реализуемость и бизнес-ценность.
- 04
Разработка
Обучение и дообучение моделей, интеграция и публикация API.
- 05
Развёртывание
Продакшн-деплой с мониторингом, детекцией дрейфа и пайплайнами переобучения.
- 06
Измерение
Отслеживание ROI, контроль точности и непрерывное улучшение моделей.
Технологии
Инструменты и технологии
PythonOpenAILangChainTensorFlowPyTorchHugging FaceFastAPIn8n
Наши работы
Проекты по этой услуге
SecureKazAI
Локальная AI-платформа для крупных организаций. Защищённое корпоративное решение: все возможности искусственного интеллекта — без передачи конфиденциальных данных за пределы контура компании.
Vue.js · Django · AIВопросы и ответы
Частые вопросы по услуге
С чего начать, если непонятно, где именно нам нужен AI?
С короткого разбора процессов — обычно это одна-две встречи. Мы смотрим, где уходит время сотрудников и какие задачи повторяются, оцениваем каждую по отдаче и сложности и предлагаем 2–3 сценария для старта. Дальше можно взять один из них как пилот, не переделывая сразу всю работу компании.
Наши данные не уйдут в чужую модель?
Это зависит от выбранного варианта, и мы обсуждаем его в самом начале. При работе через API коммерческих моделей используются корпоративные условия, где данные не применяются для обучения. Если этого недостаточно по требованиям безопасности или регулятора, мы разворачиваем открытую модель на ваших серверах — тогда данные физически не покидают инфраструктуру компании.
Что если AI будет ошибаться?
Мы исходим из того, что ошибки будут, и проектируем процесс с их учётом. На ответственных участках AI не действует сам, а готовит решение для проверки человеком; уверенность модели измеряется, и спорные случаи уходят на ручную обработку. После запуска мы отслеживаем точность и дообучаем систему на реальных данных.
Сколько стоит AI-автоматизация и как быстро она окупается?
Пилот на один процесс обычно укладывается в 5 000–12 000 $ и занимает 4–8 недель. Окупаемость мы считаем до старта — по количеству часов ручной работы, которое сценарий убирает; если расчёт не сходится, мы говорим об этом прямо и предлагаем другой процесс для автоматизации.
Смотреть ещё