Одна конкретная задача на ваших данных: первое внедрение от 57 500 ₽, результат от 5 дней.
Ваш кейс прогоним на ваших данных и оценим в течение нескольких часов.
Оценить мой кейс →Опишите задачу — ответим планом за рабочий день.
Для кого: отдел продаж, где менеджеры ищут, проверяют и «прогревают» контакты руками.
от 57 500 ₽ · результат от 5 дней · подписка на одну модель отдельно
Для кого: руководитель и команда, у которых поручения теряются, а поддержка отвечает на одни и те же вопросы.
от 57 500 ₽ · результат от 5 дней · подписка на одну модель отдельно
Формулировки — из реальных заданий заказчиков на fl.ru, YouDo, hh.ru, Weblancer, сентябрь 2026.
Мы заменяем не людей, а неэффективные процессы. Работаем на языке CFO / COO / CIO — предлагаем измеримый финансовый эффект, а не технологический хайп. Единый AI-операционный слой встраивается в реальные процессы как слой контроля, анализа и автоматизации в реальном времени. Возможно развёртывание on-premise или в закрытых AI-контурах без внешних API.
От развёртывания собственных LLM до кибербезопасности — полный цикл AI-инфраструктуры внутри периметра компании.
Проблема: процессы «зависают», SLA нарушаются, нет прозрачности исполнения.
Решение: подключение к корпоративным системам, отслеживание отклонений, уведомление ответственных, выполнение действий, логирование задержек.
Проблема: ошибки в диалогах, потеря лидов, разное качество общения.
Решение: анализ звонков, чатов, писем и тикетов; выявление отклонений от скриптов; оценка качества; рекомендации сотрудникам.
Проблема: деньги и заявки теряются между отделами и этапами.
Решение: построение карты потерь на основе реальных процессов; выявление узких мест; подсчёт стоимости потерь; предложение автоматизации.
Проблема: регламенты выполняются формально, ошибки проходят незамеченными.
Решение: сравнение фактического выполнения с регламентами и SOP; проверка процессов; выявление нарушений; формирование отчётов по качеству.
Проблема: знания разрознены, решения повторяются, опыт теряется.
Решение: анализ договоров, регламентов и корпоративных данных; поиск и генерация документов; создание единой базы знаний; контроль стандартов.
Проблема: долгий онбординг, формальное обучение, высокая нагрузка на наставников.
Решение: сопровождение сотрудника на всех этапах; персональные траектории адаптации; AI-наставник; автоматический допуск к операциям.
Одна конкретная задача на ваших данных: разовое внедрение, подписка на модель по публичному тарифу и ничего сверху. Для сравнения — что стоит та же работа руками.
первое внедрение одной задачи: план за рабочий день, результат от 5 дней
подписка на одну языковую модель по публичному тарифу провайдера — пересчёт по курсу ЦБ на 08.09.2026; оплачивается напрямую провайдеру
нет своей платформы и абонентской платы за неё: данные и код остаются в контуре компании
зарплата + около 30 % страховых взносов + рабочее место + 28 дней отпуска в году (ТК РФ)
Сопровождение после пилота — по договору, отдельной строкой. Все цифры выше — наши условия и публичные тарифы; эффект в часах и деньгах считаем на пилоте на ваших данных, а не обещаем заранее.
Конкретные кейсы, где мы построили AI-инфраструктуру с измеримым экономическим эффектом.
Полезно: автоматизация удержания и возврата клиентов онлайн-аптеки: сегментация базы, триггерные кампании и персональные коммуникации поверх CRM и витрины данных — при жёстком соблюдении GDPR для чувствительных медицинских данных.
Как встраиваем AI: замкнутый AI-контур с fail-closed PII-guard (обезличивание до любого обращения к модели), egress-allowlist на исходящий трафик, EU-резидентность и zero-retention у провайдера. Кампании прогоняются через eval-харнесс (offline-проверка сценариев) до раскатки на живую аудиторию.
Эффект: маркетинговые сценарии проходят автоматическую регрессионную проверку перед запуском, а персональные данные не покидают периметр в открытом виде — рост повторных продаж без комплаенс-риска.
Полезно: ускорение фазы бизнес-анализа при внедрении CRM у телеком-оператора: автоматическая реконструкция as-is процессов, RACI, реестра контрагентов и глоссария из почты, чатов и СЭД — с трассировкой каждого требования до источника.
Как встраиваем AI: on-prem контур приватности — мультимодальная LLM для распознавания сканов вместо классического OCR, детекция и обезличивание ПДн, волт обратимых токенов, fail-closed по умолчанию; поверх — RAG и агенты-экстракторы со состязательной верификацией фактов с низкой уверенностью.
Эффект: артефакты BA с оценкой уверенности и матрицей трассируемости (RTM); ночной eval-харнесс контролирует покрытие требований и шлёт алерты. ПДн и коммерческая тайна не выходят за периметр.
Полезно: мультитенантная облачная платформа видеонаблюдения и СКУД: камеры и контроллеры доступа разных вендоров подключаются через единые адаптеры, поверх — биллинг, аналитика и роли — как сервис для множества независимых арендаторов.
Как встраиваем AI: изоляция арендаторов на уровне БД (schema-per-tenant + role-based доступ), vendor-agnostic адаптеры источников. Разработка и релизы ведутся агентным харнессом «архитектор + исполнитель» с автоматизированным деплой-контуром (staging/prod, CI, прод-деплой по чек-листу).
Эффект: единая кодовая база обслуживает многих арендаторов при строгой изоляции данных; фичи и продакшн-деплой выполняются оркестрованным агентным пайплайном, а не вручную.
Полезно: автоматизация полного цикла B2B-сделок с верификацией, безопасностью и интеграцией банковских инструментов. Позволяет компаниям заключать сделки в защищённом контуре без ручных операций.
Как встраиваем AI: архитектура с нуля, интеграция с банковскими системами, соблюдение требований службы безопасности и регулятора. Полный цикл — от проектирования до запуска в периметре банка.
Эффект: запущена платформа для ОАО «Банк БелВЭБ», работа с верифицированными продавцами и покупателями, безопасные сделки с банковскими инструментами.
Полезно: ускорение научных исследований: моделирование структур, анализ литературы, автоматизация составления обзоров. Система координирует несколько исследовательских команд и работает с закрытыми лабораторными данными.
Как встраиваем AI: мультиагентная RAG-система на корпоративных данных, семантический поиск, генерация обзоров, моделирование взаимодействий лигандов с мишенями. Всё — без утечки данных.
Эффект: система разработана для белорусско-российского проекта по синтезу металлоорганических соединений с противоопухолевой активностью, демонстрирует способность строить сложные мультиагентные системы на закрытых данных с высокой точностью.
Полезно: поддержка врачей в режиме реального времени с доступом к клиническим рекомендациям Минздрава и локальной базе анамнезов. Никакие данные не уходят во внешние API.
Как встраиваем AI: Telegram-бот, локальные эмбеддинги, RAG-поиск по внутренним документам, анализ изображений (рентген, заключения). Данные остаются on-premise.
Эффект: работает с реальными анамнезами, подтверждает важность архитектуры «данные внутри компании» для конфиденциальности и безопасности.
Полезно: цифровизация здравоохранения национального масштаба: единая платформа электронной очереди, подключение платных услуг, интеграция с госсистемами.
Как встраиваем AI: разработка, масштабирование и подключение платных услуг на базе государственной платформы электронной очереди. Полный цикл от MVP до республиканского уровня.
Эффект: проект внедрён в более чем 1 000 объектов здравоохранения по всей Республике Беларусь.
Полезно: оптимизация разработки международного стартапа: 3 мобильных приложения (iOS, Android, Rustore), AI-инструменты для ускорения команды, снижение затрат на 3× относительно рынка.
Как встраиваем AI: внедрение AI-инструментов в процесс разработки, автоматизация рутинных задач, оптимизация кода и тестирование. Два года разработки и оптимизации.
Эффект: затраты на разработку в 3 раза ниже, чем у аналогов на рынке; приложение доступно в 3 сторах.
Полезно: автоматизация входящего документооборота для торговой структуры: сбор предложений, семантический анализ, сопоставление с базой, выдача справок на естественном языке, экспорт в CRM. Полная конфиденциальность — chatops через мессенджер.
Как встраиваем AI: AI-конвейер с семантическим анализом, сопоставлением с базой знаний, NL-поиском и экспортом в единую унифицированную базу. Работа в режиме чата (chatops), данные не покидают периметр.
Эффект: автоматизирована обработка предложений от контрагентов, задача снята с операторов, возможен пилот на реальных данных клиента.
AI не заменяет CRM, ERP, WMS и MES — добавляет AI-слой, устраняя ограничения классической автоматизации.
Контроль регламентов, снижение ошибок, ускорение обучения персонала.
Контроль коммуникаций, комплаенс, работа с документами и контакт-центрами.
Управление лидами, повышение качества продаж, снижение потерь на первой линии.
Контроль цепочек, снижение сбоев, повышение предсказуемости операций.
Автоматизация поддержки, контроль SLA, снижение нагрузки на сервис.
Ускорение delivery, снижение нагрузки на support и проектные команды.
Поддержка пользователей, снижение нагрузки на саппорт, удержание аудитории.
Стандартные решения не закрывают сложные корпоративные процессы и интеграции.
ERP, CRM, WMS, MES и внутренние системы. AI-агенты под отделы и функции.
Развёртывание без внешних API. Полный контроль данных внутри компании.
Сложные бизнес-процессы от заявки до результата. Адаптация моделей под корпоративные данные.
Результат: AI встроен в существующую ИТ-архитектуру; решения под реальные процессы, а не шаблоны; полный контроль данных; масштабирование без изменения core-систем.
Одна конкретная задача на ваших данных. От 57 500 ₽ + подписка на одну модель, результат от 5 дней. Опишите, что нужно, — ответим планом в течение рабочего дня.