НАЙДИТЕ ПОДХОДЯЩЕЕ AI-РЕШЕНИЕ
НАШИ ПРЕИМУЩЕСТВА
Быстрые пилоты
Быстрые пилоты за 2–4 недели с измеримым экономическим эффектом.
Полный цикл
Полный цикл от проектирования, разработки до внедрения пилота и эксплуатации.
Цена и скорость
Стоимость ниже, а скорость выше, чем у крупных интеграторов.
Отраслевой опыт
Опыт в fashion-индустрии, строительстве, подборе персонала, медиа и ИТ.
КАК МЫ РАБОТАЕМ
Машинное зрение
/ Применение
- — распознавание лиц с камер наблюдения, обнаружение подозрительных объектов на фото/видео;
- — учет товаров на полках, анализ покупательских привычек;
- — автоматизация производства, оценка качества, контроль геометрии продукции и анализ материалов с микроскопов и дефектоскопов;
- — оцифровка документов.
Разрабатывается на базе сверточных нейронных сетей (CNN) — работа которых моделирует по структуре нейронные связи зрительной коры головного мозга человека. Помогает автоматизировать масштабные процессы в ритейле, промышленности, безопасности.
Анализ данных и прогнозирование
/ Применение
- — анализ трендов;
- — быстрое принятие решений на основе данных.
Бизнес сталкивается с огромными объемами данных, которые могут содержать ценную информацию. Анализ данных с помощью ИИ позволяет выявлять тренды в поведении пользователей и своевременно реагировать на них. Результаты можно использовать для прогнозирования, что позволит принимать решения быстрее конкурентов.
КЕЙСЫ
ФОРМАТЫ СОТРУДНИЧЕСТВА И СТОИМОСТЬ
Аудит уровня применения ИИ в бизнес-процессах
/ Сроки — 1 неделя
Подходит для
Определение уровеня интеграции искусственного интеллекта в деятельности компании, выявление точек роста и потенциала автоматизации, формирование рекомендаций по повышению эффективности и конкурентоспособности бизнеса за счёт внедрения ИИ-решений.
Результат
- — Карта возможностей, куда инвестировать в первую очередь, чтобы получить быстрый и измеримый эффект от применения ИИ.
- — Целевая архитектура, чтобы определить, какие элементы нужно внедрить или доработать, чтобы эффективно использовать ИИ.
- — Оценка эффективности, план и бюджет внедрения пилота — независимый документ для защиты проекта перед советом директоров или инвесторами.
120 тыс. — 250 тыс. ₽
Внедрение пилотного проекта
/ Сроки — 2–4 недели
Подходит для
Проверка эффективности и применимости ИИ на практике, подтвердить бизнес-гипотезы и оценить результаты для масштабирования.
Результат
- — Чат-боты для анализа данных.
- — Поиск ответов по внутренним документам с дополнением контекста из собственной базы.
- — Внедрение LLM в корпоративный портал, в том числе в закрытом контуре.
500 тыс. — 1,2 млн ₽
Промышленное внедрение
/ Сроки — от 1 месяца
Подходит для
Интеграция проверенных решений в основные бизнес-процессы компании, обеспечение их стабильной работы на масштабах предприятия для системного роста эффективности, качества и скорости принятия решений.
Результат
- — Отказоустойчивость, мониторинг, снижение стоимости вычислений, журналирование, обучение пользователей.
- — Стабильная, масштабируемая и управляемая эксплуатация внутри бизнес-процессов компании.
700 тыс. — 2,0 млн ₽
Поддержка и развитие
/ Сроки — от 3 месяцев
Подходит для
Обеспечение бесперебойной работы, адаптации к изменяющимся условиям бизнеса, стабильное повышение эффективности за счёт обновлений, обучения моделей и внедрения новых функций.
Результат
- — Ежемесячное сопровождение от 20 до 60 часов.
- — Бесперебойное функционирование моделей.
- — Регулярное обновление, дообучение и улучшение качества предсказаний на основе данных и метрик.
120 тыс. — 250 тыс. ₽
Аутстаффинг ML-специалистов
/ Сроки — от 3 месяцев
Подходит для
Усиление команды экспертизой в области машинного обучения, ускорение внедрения ИИ-решений без увеличения штата и затрат на найм.
Специалисты: MLOps-инженер, Prompt-инженеры, ML-инженеры, Data-Scientists
2500–4 500 ₽/час
Аренда и поддержка инфраструктуры
/ Сроки — от 3 месяцев
Подходит для
Обеспечение надёжной, масштабируемой и безопасной среды для разработки, обучения и эксплуатации ИИ без создания собственных вычислительных мощностей.
Результат
- — Сокращение затрат на создание и обслуживание собственной инфраструктуры.
- — Быстрое развертывание без найма дополнительных специалистов в штат.
- — Доступ к экспертизе опытной команды, обеспечивающей надёжность и производительность ML-проектов.
700 тыс. — 2,0 млн ₽
ТЕХНОЛОГИИ
Инфраструктура
Большие модели
при необходимости — открытые на собственных серверах
Базы данных
Инструменты
ИИ ПРИМЕНЯЕТСЯ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Продажи
Анализ спроса и поведения клиентов, создание персонализированных предложений и сценариев взаимодействия с покупателями.
HoReCa
Идентификация гостей отелей и повышение качества обслуживания за счёт умной персонализации.
Ритейл
Автоматическое управление выкладкой товаров, складскими и производственными процессами. Контроль инцидентов в крупных торговых сетях.
Промышленность
Контроль качества продукции и полная автоматизация производственных линий.
Fashion и e-commerce
Виртуальная примерка одежды с помощью компьютерного зрения и диффузионных моделей. Генерация изображений и описаний для карточек товаров.
Строительство и девелопмент
Автоматизация работы со сметами: поиск позиций, прогнозирование расходов, ответы на вопросы по документации, интеграция с 1С и таблицами.
HR
Интеллектуальный поиск и подбор персонала: сбор вакансий и резюме, поиск по смысловому сходству, ранжирование кандидатов. Автоматизация онбординга.
Медиа и маркетинг
Генерация и модерация контента, интеллектуальные системы «вопрос-ответ», автоматизация контент-процессов и создание цифровых ассистентов. Кросс-рекомендации медиаконтента.
НАМ ДОВЕРЯЮТ
НАС ВЫБИРАЮТ ВЕДУЩИЕ КОМПАНИИ СТРАНЫ
FAQ
С короткой диагностики процессов: смотрим, где уходит время сотрудников и где уже накоплены данные. По итогам предлагаем несколько сценариев с оценкой эффекта и стоимости, а дальше берём в пилот тот, который окупается быстрее остальных.
Не всегда. Часть задач закрывают готовые модели с дообучением на небольшой выборке, часть — сервисы по API. Собственные данные нужны там, где важна специфика: ваши документы, дефекты, регламенты и терминология.
Да. Модели разворачиваются на вашем оборудовании или в частном облаке, без передачи данных за периметр. Для банков, промышленности и госкомпаний это основной сценарий.
Пилот ограничивают одним сценарием, чтобы быстро проверить гипотезу на реальных данных. Срок зависит от того, в каком виде данные и нужна ли интеграция с вашими системами, — оценку даём после первой встречи.
