(истории клиентов)
(решения)
Москва, Проспект мира 102 с31, офис 405
AI-native продукты: когда искусственный интеллект — ядро, а не надстройка
Проектируем и создаём цифровые продукты, в которых AI встроен в основной сценарий: ассистенты, рекомендательные системы, интеллектуальные приложения для клиентов и сотрудников.
Не «добавить чат-бота к старому приложению», а продумать продукт вокруг того, что модель умеет: понимать речь и документы, видеть, предсказывать и предлагать.
Локальные и облачные LLM, компьютерное зрение, речевые модели — выбираем под задачу и бюджет, считаем стоимость запроса, проектируем деградацию, если модель ошиблась.
Когда это нужно
(01)
AI-фича ради галочки
Чат-бот прикручен к приложению, пользователи попробовали раз и забыли. Ценности нет, а стоимость запросов есть.
(02)
Модель ошибается — продукт ломается
Никто не продумал, что делать, когда модель не уверена. Ошибки уходят клиентам, доверие теряется.
(03)
Пилот работает, продукт — нет
Демо на десяти примерах впечатлило, в бою — медленно, дорого и непредсказуемо. До продакшена не дошли.
Что вы получаете
01
Продуктовая гипотеза
Какую задачу пользователя AI решает лучше человека или кнопки — и как это измерить.
02
Прототип за 3–4 недели
Работающий сценарий на реальных данных, чтобы проверить ценность до большой разработки.
03
Архитектура AI-продукта
Модели, RAG, агенты, память, оценка качества, стоимость запроса, деградация при ошибке.
04
Интерфейс для AI
Как показать уверенность модели, дать проверить и поправить, не потерять пользователя при ошибке.
05
Продакшен
Мониторинг качества ответов, защита от инъекций, версии моделей, логирование, нагрузка.
06
Развитие
Дообучение на реальных данных, новые сценарии, снижение стоимости инференса.
3–4 недели
до работающего прототипа на ваших данных
×5–10
снижение стоимости запроса за счёт локальных моделей и кэша
100%
данных остаются в вашем контуре при on-premise развёртывании
Как мы работаем
(01)
Discovery
Пользователи, задачи, данные, ограничения. Выбираем сценарий с максимальной ценностью.
2 недели
(02)
Прототип
Рабочий сценарий на реальных данных, тест с пользователями, метрики качества.
3–4 недели
(03)
MVP
Продукт с одним ключевым сценарием в продакшене, мониторинг, обратная связь.
2–3 месяца
(04)
Рост
Новые сценарии, дообучение, оптимизация стоимости и скорости.
по плану
(05)
Сопровождение
SLA, обновление моделей, контроль качества и безопасности.
постоянно
Форматы сотрудничества
Прототип
Проверка ценности
- 3–4 недели, фиксированная цена
- Реальные данные и пользователи
- Решение об MVP на метриках
MVP и продукт
Разработка под ключ
- Discovery, дизайн, разработка, запуск
- Продуктовая и ML-команда
- Метрики качества и стоимости
Выделенная команда
AI-разработка внутри вашего продукта
- ML-инженеры, backend, продакт
- Работа в ваших процессах
- Масштабирование за 2–4 недели
Продукты с AI в основе
Принципы и подход
к разработке
Выделенные проектные группы
На проекте работает постоянная команда: тимлид, аналитик, разработчики, тестировщик. Люди не «дёргаются» между пятью клиентами, знания не теряются при смене состава. Вы знаете каждого по имени и можете писать напрямую.
Гибкая разработка
Спринты по две недели, демо в конце каждого, доступ заказчика к трекеру задач и коду с первого дня. Требования могут меняться — мы перепланируем, а не выставляем счёт за «изменение ТЗ». Фиксируем только то, что действительно должно быть зафиксировано: бюджет этапа и критерии приёмки.
Управление проектами в разрезе бизнес-целей
Каждый проект начинается с вопроса «зачем»: какую метрику бизнеса он должен сдвинуть и как мы это измерим. Задачи в бэклоге привязаны к целям, приоритеты меняются вместе с бизнесом, а не по расписанию. Раз в две недели показываем не отчёт о часах, а работающую версию и прогресс по целям.
Решения, основанные на данных
Спорные вопросы решаем не мнением, а данными: аналитика поведения, A/B-тесты, контрольные группы, нагрузочные тесты. Если гипотеза не подтвердилась — говорим об этом честно и предлагаем следующую.
AI-продукты, которые работают
AI-аналитика обслуживания для Dior (LVMH)
Заменили mystery shopping на AI-анализ клиентских взаимодействий — и в A/B-тесте получили +17% к продажам и +24% к кросс-продажам
Для аптечной сети РИГЛА мы создали enterprise-решение для операционного контроля выкладки: мобильное приложение для фото-аудита прикассовых зон и точек выкладки с заданиями сотрудникам, инструкциями, контролем качества и статусами выполнения.
технологии, которые
мы используем
LLM / RAG
AI-агенты
Computer Vision
речевые модели
Python
React Native / Flutter
векторные базы
оценка качества LLM
стоимость инференса
on-premise