Чат-боты и AI-ассистенты
Боты для поддержки клиентов, отдела продаж и внутренних команд. Подключаем GPT-4, Claude, локальные LLM. Работают на русском, английском и узбекском.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Делаем чат-ботов на LLM, обработку документов, прогнозы и рекомендации. От пилота за 2 недели до промышленного решения с поддержкой русского и узбекского языков.
Что мы внедряем
Четыре направления ИИ, которые быстрее всего окупаются для бизнеса в Узбекистане — без хайпа, на реальных задачах.
Обработка документов
Извлечение данных из счетов, договоров, накладных и анкет. RAG-поиск по корпоративной базе знаний. Сокращаем рутину на 60–80%.
Рекомендации и персонализация
Рекомендательные системы для интернет-магазинов, медиа и B2B-каталогов. Подбор товаров, контента или решений под конкретного клиента.
Прогнозы и аналитика
Прогноз спроса, оттока клиентов, дефолтов. Сегментация аудитории и классификация лидов. Помогаем планировать закупки, маркетинг и продажи.
Этапы внедрения ИИ
Идём от идеи к проду через пилот — чтобы вы понимали, окупится ли внедрение, до того как тратить большой бюджет.
01
Идея
Разбираемся, какие задачи бизнеса ИИ закроет лучше всего. Считаем потенциальный эффект и риски.
02
Прототип
За 2–3 недели делаем рабочий прототип на ваших данных. Показываем, что технология работает.
03
Пилот
Запускаем пилот на ограниченной группе пользователей или одном отделе. Замеряем метрики качества и бизнес-эффект.
04
Продакшн
После успешного пилота — интегрируем в основные системы, настраиваем мониторинг, обучаем команду.
05
Дообучение и развитие
ИИ-модели стареют. Раз в квартал переобучаем на новых данных, докручиваем промпты, добавляем новые сценарии.
Стоимость внедрения ИИ
Идём от маленького пилота. Сначала проверяем гипотезу, потом разворачиваем в прод.
Пилот
Прототип под одну задачу: чат-бот, обработчик документов или классификатор.
от $5 000за проект
- Уточнение задачи и метрик успеха
- Сборка прототипа на ваших данных
- Замер качества и сравнение с baseline
- Демо для бизнеса и презентация
- 2–4 недели на пилот
MVP в проде
Доводим успешный пилот до боевого использования.
от $15 000за проект
- Интеграция с вашими системами (CRM, сайт, мессенджеры)
- Аккуратное хранение данных и логирование
- Мониторинг качества и галлюцинаций
- Обучение команды и регламенты
- 3 месяца поддержки включены
Промышленное внедрение
Для крупного бизнеса и регулируемых отраслей.
по запросу
- On-premise или приватное облако
- Локальные LLM (Llama, Qwen, T-Lite) — данные не уходят
- Соответствие требованиям 152-ФЗ и местного законодательства
- SLA, дежурство, инциденты
- Дорожная карта развития на год
Цены в USD без учёта API-расходов на LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic) и инфраструктуры. Можем разворачивать локально на ваших серверах.
Частые вопросы про ИИ
Сколько стоит внедрение ИИ?
Пилот — от $5 000, MVP в проде — от $15 000, промышленное внедрение — индивидуально. К стоимости проекта добавляются API-расходы на LLM (от $50 до $500 в месяц в зависимости от объёма) и инфраструктуры.
Работает ли ИИ с русским и узбекским языком?
Да. GPT-4, Claude и Gemini работают с русским и узбекским на коммерческом уровне. Для узбекского качество выше при использовании GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Локально умеют T-Lite, Qwen, Llama 3.1.
Где хранятся данные? Можно ли on-premise?
По умолчанию — в облаке провайдера LLM (OpenAI, Anthropic) с подписанием BAA/DPA. Для чувствительных данных разворачиваем локальные модели (Llama, Qwen, T-Lite) у вас на серверах или в приватном облаке — данные не покидают ваш контур.
Какие задачи окупаются первыми?
Самый быстрый ROI: чат-бот первой линии поддержки (-40-60% нагрузки на операторов), обработка входящих документов (-60-80% ручной работы), классификация лидов и обращений. Хуже окупаются «генеративный контент ради контента» и сложные прогнозы без качественных данных.
Что если модель будет ошибаться?
Без галлюцинаций сейчас не бывает. Мы закладываем guardrails: ограничиваем область ответа (RAG), валидируем выходы, оставляем «человека в петле» для критичных решений, мониторим качество в проде и регулярно дообучаем.
Можно начать с маленького пилота?
Нужно. Мы всегда рекомендуем начать с пилота за 2–4 недели на одной задаче. Если эффект подтверждается — раскатываем в прод. Если нет — экономите бюджет и время.