DIgitise your COMpany
Встраиваем ИИ в реальные процессы — там, где он считает деньги, а не показывает фокусы. От чат-бота на базе ваших знаний до OCR-обработки документов. Каждый проект начинается с бесплатной 30-минутной сессии.
Работаем с актуальными моделями: Claude, GPT-4, открытые LLM и отечественные (GigaChat, YandexGPT). Выбор модели подбираем под задачу — где-то лучше open-source, где-то облачная коммерческая. Данные клиентов не уходят на обучение третьих моделей — пишем это в договоре.
Указана стоимость пилота (MVP) с типовой функциональностью. Цена production-версии зависит от объёма данных, нагрузки и числа интеграций. Стоимость API-вызовов внешних моделей (OpenAI, Anthropic, GigaChat, YandexGPT) и инфраструктуры — за счёт клиента, выставляется по факту использования.
Соберите конфигурацию в калькуляторе — увидите примерную стоимость пилота, а в КП мы поможем выбрать что подходит под вашу задачу.
Не верим в большие ИИ-внедрения вслепую. Сначала пилот за 30 дней: показываем как работает на ваших данных и какой даёт результат. Если не зашло — двигаемся дальше без обязательств.
На бесплатной сессии оцениваем потенциальный эффект в деньгах — сколько времени экономит ассистент, сколько ошибок убирает OCR. Если ROI не выходит — честно скажем «не делайте».
Для чувствительных данных — on-premise LLM на ваших серверах либо отечественные модели (GigaChat, YandexGPT) с подпиской через нас. Никаких утечек в чужие модели.
Подключаем к вашим системам: Битрикс24, 1С, ERP, почте, мессенджерам. ИИ работает не в отдельном чате, а внутри привычных интерфейсов сотрудника.
Слушаем задачу, смотрим процессы, оцениваем применимость ИИ. Часто на этом этапе становится ясно, что задача решается без ИИ — тогда так и говорим, не продаём.
Делаем MVP на ваших данных: чат-бот отвечает по вашей базе знаний, OCR обрабатывает ваши документы, поиск ищет в вашем drive. От 120 000 ₽ за пилот.
Если пилот успешный — масштабируем: интегрируем в Битрикс24/1С/мессенджеры, ставим мониторинг качества, готовим production-deployment. Цена под объём данных и нагрузку.
Подписка с резервом часов: дообучение модели на свежих данных, мониторинг качества ответов, обработка ошибок. От 30 000 ₽/мес.
Пилот — от 120 000 ₽, делается за 30 дней. На этом этапе видно, работает ли решение на ваших данных и какой даёт эффект. Промышленная версия — от 350 000 ₽, цена зависит от объёма данных, числа интеграций и нагрузки.
Стоимость API-вызовов внешних моделей (OpenAI, Anthropic, GigaChat, YandexGPT) — отдельно, по факту использования. Для чат-бота среднего бизнеса это обычно 5–30 тыс ₽/мес.
Подбираем под задачу:
Облачные коммерческие: Claude (Anthropic), GPT-4 (OpenAI) — самое высокое качество, но платный API.
Отечественные: GigaChat (Сбер), YandexGPT — для случаев когда нужны российские серверы.
Open-source on-premise: Llama, Qwen, T-Pro — для on-premise развёртывания на вашей инфраструктуре, когда данные нельзя отдавать наружу.
На бесплатной сессии обсудим какой вариант подходит под ваш сценарий и бюджет.
Да. Разворачиваем open-source модели (Llama, Qwen, Mistral) на ваших серверах — данные не покидают периметр. Минусы: качество чуть ниже чем у Claude/GPT-4, требуются мощности (минимум одна GPU класса A100 или аналог).
Альтернатива — отечественные облачные модели (GigaChat, YandexGPT). Серверы в РФ, есть договор с поставщиком, обработка персональных данных по 152-ФЗ.
Это нормальный риск любой ИИ-системы. Минимизируем тремя способами:
RAG (поиск по базе): модель отвечает только на основе ваших документов, без «свободного» рассуждения. Если ответа в базе нет — честно говорит «не знаю».
Цитирование источников: в каждом ответе видно, на какой именно документ опирался ИИ — оператор может проверить за секунду.
Мониторинг качества: в подписке сопровождения еженедельно проверяем выборку диалогов, дообучаем на проблемных случаях.
Для критичных решений (медицина, юриспруденция) — оставляем человека-эксперта в цепочке: ИИ готовит черновик, человек проверяет и подтверждает.
Считаем на бесплатной сессии до старта работ. Типовые формулы:
Чат-бот в поддержке: экономия — (число обращений × средняя стоимость минуты оператора) минус стоимость подписки. ROI обычно за 6–12 месяцев.
OCR документов: экономия — (число документов × время на ручной ввод × ставка сотрудника) минус стоимость внедрения. Окупается за 3–6 месяцев на потоках от 500 документов/мес.
Корпоративный поиск: экономия — (время на поиск информации × число сотрудников × ставка) минус стоимость пилота. Сложнее посчитать, делаем через интервью с сотрудниками.
Если на сессии цифры не сходятся — честно говорим, что внедрять ИИ под эту задачу нерентабельно.
Через REST API Битрикс24 и приложения в маркетплейс. Типовые сценарии:
ИИ-саммари звонков: разговор → транскрипт → краткое содержание в карточке сделки.
Автоответы лидам: ИИ отвечает на типовые вопросы клиента в чате до того, как менеджер увидел заявку.
Квалификация лидов: по тексту обращения ИИ ставит тег «горячий/тёплый/холодный» и распределяет менеджерам.
Анализ переписки: ИИ читает историю сделки и предсказывает вероятность закрытия.
Подробнее — на странице внедрения Битрикс24.
Расскажите кратко о задаче — на 30-минутной встрече оценим применимость ИИ, прикинем сценарий и ROI. Без обязательств, без КП «для галочки».
Ответим в течение 1 рабочего дня. Сессия — Zoom/Telegram, удобный канал на ваш выбор.
