




















Персональный AI-помощник для конкретных ролей в компании: менеджеров, финансистов, руководителей
Персональный AI-помощник для конкретных ролей в компании: менеджеров, финансистов, руководителей
До двух часов в день уходит на рутину: поиск данных, планирование, подготовку документов. AI-ассистент автоматизирует эти задачи: находит информацию в базах, готовит черновики, заполняет CRM. Он встраивается в рабочие процессы ролей и сокращает время на рутину.
Примеры решений:
До двух часов в день уходит на рутину: поиск данных, планирование, подготовку документов. AI-ассистент автоматизирует эти задачи: находит информацию в базах, готовит черновики, заполняет CRM. Он встраивается в рабочие процессы ролей и сокращает время на рутину.
Примеры решений:
Автономные AI-системы для бизнеса, которые работают до достижения цели без постоянного участия человека
Автономные AI-системы для бизнеса, которые работают до достижения цели без постоянного участия человека
Операционные задачи требуют контроля, переключений и ручных действий.
AI-агенты ведут процесс самостоятельно: планируют шаги, выполняют действия в корпоративных системах и принимают решения по установленным правилам.
Человек подключается только в сложных и нестандартных случаях.
Примеры решений:
Операционные задачи требуют контроля, переключений и ручных действий.
AI-агенты ведут процесс самостоятельно: планируют шаги, выполняют действия в корпоративных системах и принимают решения по установленным правилам.
Человек подключается только в сложных и нестандартных случаях.
Примеры решений:
AI обучается на корпоративных данных и формирует ответы по запросам сотрудников
AI обучается на корпоративных данных и формирует ответы по запросам сотрудников
База знаний разбросана по разным файлам, письмам и регламентам, поэтому сотрудники тратят до 20% времени на поиск информации. AI обрабатывает запросы на естественном языке, формулирует ответ и указывает источник. В результате новички работают продуктивнее, а эксперты не отвлекаются на типовые вопросы.
Примеры решений:
База знаний разбросана по разным файлам, письмам и регламентам, поэтому сотрудники тратят до 20% времени на поиск информации. AI обрабатывает запросы на естественном языке, формулирует ответ и указывает источник. В результате новички работают продуктивнее, а эксперты не отвлекаются на типовые вопросы.
Примеры решений:
AI готовит уникальные тесты, проверяет ответы и ставит оценку
AI готовит уникальные тесты, проверяет ответы и ставит оценку
Традиционные тренинги дорогие и сложно масштабируются. Новичкам приходится учиться на реальных клиентах, они допускают ошибки и теряют сделки. С AI-тренером сотрудники практикуются с виртуальными покупателями и мгновенно получают обратную связь.
Примеры решений:
Традиционные тренинги дорогие и сложно масштабируются. Новичкам приходится учиться на реальных клиентах, они допускают ошибки и теряют сделки. С AI-тренером сотрудники практикуются с виртуальными покупателями и мгновенно получают обратную связь.
Примеры решений:
Автоматизирует коммуникации с клиентами без потери качества сервиса
Автоматизирует коммуникации с клиентами без потери качества сервиса
Добавление нового канала коммуникации при работе с AI-ассистентами и агентами.
Примеры решений:
Добавление нового канала коммуникации при работе с AI-ассистентами и агентами.
Примеры решений:
ML-модели, которые помогают бизнесу прогнозировать события, выявлять риски и принимать решения на основе данных
ML-модели, которые помогают бизнесу прогнозировать события, выявлять риски и принимать решения на основе данных
Бизнес накапливает данные, но анализировать их для принятия решений сложно и дорого. ML-модели обрабатывают массивы информации и выявляют закономерности: прогнозируют отток клиентов, спрос на товары, риски фрода и сбоев.
Примеры решений:
Бизнес накапливает данные, но анализировать их для принятия решений сложно и дорого. ML-модели обрабатывают массивы информации и выявляют закономерности: прогнозируют отток клиентов, спрос на товары, риски фрода и сбоев.
Примеры решений:
Находим прикладные сценарии AI и формируем план внедрения — от быстрой диагностики до архитектуры решения
Находим прикладные сценарии AI и формируем план внедрения — от быстрой диагностики до архитектуры решения
Проведем бесплатную диагностику за 1 день и поможем понять, где AI даст эффект. Разбираем процессы, данные и ИТ-ландшафт. Прорабатываем стратегии AI-трансформации.
Примеры решений:
Проведем бесплатную диагностику за 1 день и поможем понять, где AI даст эффект. Разбираем процессы, данные и ИТ-ландшафт. Прорабатываем стратегии AI-трансформации.
Примеры решений:

Работаем со Сбером, Альфа-Банком, X5 Group, ВКонтакте
в рейтинге разработчиков корпоративных решений

В зависимости от целей компании предложим быстрый вариант с готовой AI-платформой для проверки гипотезы за короткий срок. Или кастомную разработку под сложные процессы и интеграции. В обоих случаях решение масштабируется и остаётся на единой архитектуре с одной командой поддержки.

После запуска обеспечиваем мониторинг, SLA, консультации и обучение команды. По мере роста бизнеса добавляем новые AI-сценарии, интеграции и адаптируем решение под изменения процессов и данных.

Мы начинаем с аудита процессов, проектируем и внедряем AI-решение, а затем обучаем команду работать с ним в реальных задачах. Берём на себя весь цикл и отвечаем за то, чтобы AI стал частью бизнес-процессов.

AI-решение разворачивается в вашем облаке или на серверах компании. Наша DevOps-команда берёт на себя инфраструктуру и эксплуатацию. Персональные и чувствительные данные остаются внутри корпоративного контура и соответствуют требованиям безопасности.
Диагностика и оценка применимости AI
Диагностика и оценка применимости AI
Анализируем процессы, данные и ограничения по готовому ТЗ или описанию бизнес‑проблемы. Определяем, где AI действительно даст эффект, составляем обоснованный план и формируем отчёт.
Проектируем решение до начала разработки
Проектируем решение до начала разработки
Прежде чем писать код, проектируем бизнес‑процессы, пользовательские сценарии и архитектуру AI‑решения. Определяем, какие системы и источники данных подключаем и как они взаимодействуют.
Снижаем риски, точно оцениваем сроки и объём разработки, чтобы обеспечить предсказуемость и прозрачность.
Разрабатываем и проверяем гипотезы
Разрабатываем и проверяем гипотезы
Начинаем с MVP, который решает ключевую бизнес‑задачу. Оцениваем метрики и практический эффект. Затем развиваем решение итерациями, регулярно показываем результат и собираем обратную связь. Тестируем как на генеративных, так и на реальных данных.
Запускаем
в production
Запускаем
в production
Разворачиваем решение в облаке или на серверах компании. Сначала запускаем пилот на ограниченной группе, собираем фидбек и оперативно вносим правки. Затем масштабируем на весь контур.
Обучаем сотрудников и помогаем встроить AI в рабочие процессы. В первые недели обеспечиваем усиленную поддержку.
Развиваем и масштабируем AI‑решения
Развиваем и масштабируем AI‑решения
После запуска продолжаем работу с метриками и обратной связью. Добавляем новые сценарии, источники данных и улучшаем существующую логику по мере роста потребностей бизнеса.





















