Разработка
ИИ-решений
на заказ

Стоимость внедрения начинается от 5 тыс. руб. в месяц за продуктовое решение и от 150 тыс. руб. единоразово за внедрение индивидуального решения на базе ИИ. Типовой ИИ-чат-бот на вашей базе знаний и заказное ИИ-решение с интеграцией в ваши сервисы — задачи разного порядка. На цену влияют объём и состояние данных, из которых собираем базу знаний, число систем для интеграции, где работает модель (облачный API или ваши серверы), а также сложность логики. Как считать отдачу от проекта, разбирали в блоге: эффективность внедрения ИИ.

Зависит от сценария, числа интеграций и готовности данных, поэтому график называем после диагностики. Интеграция готового продукта на базе ИИ занимает от 1 дня, интеграция индивидуального сценария с ИИ — от 1 недели. Проект с интеграцией в ваши системы занимает от 2–3 недель, проект с локально развёрнутыми моделями — от 1–2 месяцев. В некоторых случаях мы предоставляем бесплатный прототип на части ваших данных до разработки, чтобы вы смогли понять, как будет работать ИИ-решение, ещё до старта проекта.

Разработка ИИ-решений для компаний своими силами требует ML/AI-команды, подготовленных данных и месяцев экспериментов. Быстрее заказать её у интегратора: вы приносите задачу и данные, мы отвечаем за модель, интеграцию и запуск.

Нужны задача, данные и доступы. Или просто желание. Задача — это конкретный процесс и метрика, по которой поймём, что получилось: время ответа, доля закрытых обращений, число ошибок. Данные у вас обычно уже есть: регламенты, документы, история переписки. Доступы нужны к системам, с которыми решение будет обмениваться данными. Модель подбираем сами и подтверждаем прототипом на ваших данных.

Нет, это обычная стартовая точка. Разрозненные регламенты, выгрузки и переписка — уже материал: собираем из них базу знаний и приводим к виду, с которым работает модель. На диагностике честно скажем, чего не хватает и что придётся дособрать вручную, — это часть работ, а не повод откладывать проект.

Можно, но обычно это дороже: под собственную модель нужен GPU-сервер — в аренду или в покупку. Поэтому пока в задаче нет персональных данных, на первых этапах чаще берут облачные LLM: YandexGPT или GigaChat в российских облаках. Когда данные чувствительные, разворачиваем open-source-модель на ваших серверах: модель, база знаний и логи не покидают компанию, и это помогает выполнять требования 152-ФЗ. Делаем под ключ — помогаем с серверами, разворачиваем модели, настраиваем доступы и администрирование.

Модель не ищет готовый ответ, а достраивает наиболее вероятный, поэтому ошибаться может. Мы разрабатываем решения с LLM с 2023 года и знаем, как обеспечить необходимый для бизнеса результат. Долю ошибок снижаем до уровня, который устраивает бизнес, разными способами: выбор подходящей LLM и embedding-модели, правильная предобработка данных и настройка агентов, мультиагентная архитектура, жёсткая валидация кодом и ручная валидация оператором. Набор подходов определяем в каждом проекте отдельно, в зависимости от требований бизнеса.

Иногда да: для типовых задач предложим готовое решение — например, чат-бот на вашей базе знаний разворачивается быстро. Но чаще «купить ИИ для бизнеса» означает заказать разработку под свой процесс. Ценность создают интеграции с вашими системами и данными; сама модель — только часть решения.

Бизнес-процессы меняются, и решение растёт вместе с ними: обновляем базу знаний под новые регламенты и продукты, расширяем сценарии на соседние задачи, переходим на более сильные модели, когда они выходят. Вести это можно самим или передать нам на поддержку.