Встроенная команда внедряет ИИ в ваши процессы, на ваших данных и в вашем контуре.
Любой провайдер и локальные модели, фокус на измеримый результат.
Внедрение ИИ изнутри ваших процессов, а не со стороны
Инженеры работают рядом с вашей командой, на вашей территории или в вашем контуре.
Не общий ИИ, а инструменты под ваши документы, логику и отраслевую специфику.
OpenAI, Claude, Gemini, YandexGPT, GigaChat и открытые локальные LLM.
На вашей инфраструктуре. Данные не покидают периметр компании или госоргана.
Тестируем модели на ваших кейсах и дорабатываем там, где они ошибаются.
Измеримый эффект и окупаемость, а не отчёт о потраченных токенах.
Доводим модели до работающего инструмента в ваших процессах, а не оставляем с ключом и документацией.
Инженеры видят задачи изнутри и быстро превращают идеи в результат.
Работаем в вашем закрытом контуре. Чувствительная информация не уходит наружу.
Обучаем ваших сотрудников и оставляем документацию, чтобы вы развивали решение сами.
От погружения до передачи решения вашей команде
Изучаем процессы, данные и задачи на месте или онлайн, фиксируем цели
Собираем рабочий прототип на ваших данных и проверяем эффект
Интегрируем решение в ваши системы и контур, при необходимости on-premise
Обучаем команду, передаём документацию и развиваем решение
Есть задачи, которые невозможно решить перепиской и техническим заданием. Ниже ситуации, в которых работа команды внутри компании даёт результат быстрее.
Банки, госсектор, объекты КИИ и промышленные предприятия часто не могут передать данные во внешний сервис даже для теста. Инженеры работают на вашей инфраструктуре с локальными моделями, поэтому проверка гипотез становится возможной без нарушения требований безопасности.
Руководство видит, что ИИ где-то применим, но конкретной задачи нет. Погружение в процессы изнутри выявляет места, где модель действительно экономит время, и отсекает красивые идеи, которые не окупятся. Это сложно сделать со стороны по презентации.
Вместо одного долгого проекта команда за несколько недель собирает прототипы по разным направлениям и измеряет результат. Часть гипотез отсеивается, и это тоже результат: он стоит недели работы, а не годового бюджета внедрения.
У компании есть разработчики, но они заняты поддержкой текущих систем, а на эксперименты с моделями нет ресурса. Встроенный инженер закрывает это направление, работая рядом с вашей командой и передавая ей наработки, а не создавая параллельный контур.
Выбор модели часто делают по маркетингу, а не по результату на своих данных. Мы сравниваем OpenAI, Claude, YandexGPT, GigaChat и открытые модели на ваших примерах и выбираем по качеству, цене запроса и требованиям к данным.
Частая ситуация: прототип работает у энтузиаста на ноутбуке, а до реальных пользователей не доходит. Инженеры доводят решение до промышленного состояния: мониторинг, обработка ошибок, разграничение доступа, регламент эксплуатации и ответственные.
Первый этап, погружение: инженеры разбираются в процессах, данных и ограничениях, общаются с теми, кто выполняет работу руками, и формируют список гипотез с оценкой эффекта. Уже на этом шаге часть идей отсеивается, потому что становится видно, где выигрыш не окупает внедрение.
Дальше идут короткие циклы: прототип, замер результата на реальных данных, решение продолжать или менять подход. То, что подтвердилось, доводится до промышленной эксплуатации вместе с документацией и обучением вашей команды. Если задача оказывается шире ИИ и требует интеграций и разработки, подключаем направление заказной разработки.
Формат работы, провайдеры, закрытый контур и результат
Расскажите о задаче, предложим формат работы, сделаем пилот и посчитаем результат. Консультация бесплатная.