Без AI ради AI
Определяем метрику: скорость ответа, стоимость операции, качество или загрузка команды.
Внедрение ИИ в бизнес
Внедрение ИИ в бизнес
под вашу задачу.
Встраиваем ChatGPT, Claude, российские и локальные LLM в конкретные процессы. Начинаем с измеримой задачи, проверяем качество на ваших данных и только затем масштабируем.
ITDV / SOLUTION MAPREADY
AI и LLM-решения01LLM / RAG
02AI Agents
03Local models
Результат / 01
Ваши данные
Подключаем документы и базы знаний с разграничением доступа и контролем источников.
Гибкий контур
Работаем с облачными API и локальным развёртыванием моделей.
Состав проекта / 02
Всё необходимое
для рабочего релиза.
Конкретный состав определяем после короткого разбора задачи. Ниже — базовый контур, который помогает не потерять важное между идеей и запуском.
01Аудит AI-сценариев↗
02Прототип на ваших данных↗
03RAG и базы знаний↗
04Интеграция LLM↗
05Проверки и human-in-the-loop↗
06Мониторинг качества↗
Оценка / 03
Что влияет
на объём проекта.
После первичного разбора фиксируем границы, зависимости и этапы. Так оценка опирается на конкретный состав работ, а не на среднюю цену похожего продукта.
Функции и роли
Количество пользовательских сценариев, ролей, состояний и правил определяет объём интерфейсов и логики.
Интеграции и данные
Учитываем доступность API, качество исходных данных, обмен с 1С, CRM, оборудованием и внешними сервисами.
Нагрузка и безопасность
Проектируем производительность, отказоустойчивость, права доступа и аудит под реальный риск продукта.
Этапность запуска
Разделяем MVP и последующее развитие, чтобы сначала проверить ключевую ценность и не перегружать первый релиз.
Сценарии / 04
Где решение
приносит пользу.
Соберём нужный набор функций под ваш процесс, отрасль и зрелость цифрового контура.
01AI-ассистент сотрудника
02Чат-бот поддержки
03Поиск по документам
04Классификация обращений
05Извлечение данных
06Генерация коммерческих материалов
FAQ / 05
Коротко о
важном.
Можно использовать локальную LLM?+
Да. Подберём модель и инфраструктуру с учётом требований к данным, скорости и качеству.
Как снизить риск ошибок модели?+
Используем поиск по проверенным источникам, структурированные ответы, автоматические проверки и подтверждение человеком в критичных операциях.