Внедряем ИИ там, где нет ни стратегии, ни людей под это

Нужно. Начинаем с одной задачи и пилота на настоящих данных с заранее заданной мерой качества. Если экономика не сходится, вы не расширяете решение и не теряете большой бюджет.

Кроме разработки вы платите за обращения к модели или за свою инфраструктуру, за обновление базы знаний и за поддержку. Мы считаем эту экономику на этапе пилота, чтобы решение не стало дороже задачи. Цену называем после разбора: две похожие по названию задачи различаются по объёму в разы.

Оператором персональных данных остаётся ваша компания, а не разработчик модели. Отправка данных в чужой сервис — это обработка, которую нужно оформлять. Мы разворачиваем решение в закрытом контуре на российских моделях, чтобы данные не покидали периметр; юридическую сторону вы закрываете со своим юристом.

Модель может выдать неверный ответ — это свойство технологии, а не брак. Мы снижаем риск ответами по вашим документам со ссылкой на источник, передачей спорных случаев человеку и проверкой качества. Там, где цена ошибки высока, ИИ готовит черновик, а решение принимает сотрудник.

Для данных, которые нельзя отдавать наружу, это рабочее условие, а не ограничение. GigaChat и YandexGPT разворачиваются в контуре, открытые модели можно поставить на вашу инфраструктуру. Взамен вы получаете контроль над данными и предсказуемые расходы в рублях.

Подключить сервис — полдела. Внедрение это подготовка данных, встраивание в процесс, база знаний, передача сложного человеку, проверка качества и наблюдение за расходами. Именно на этом большинство проектов и спотыкается.

Нет. Мы не проводим курсы и не учим составлять запросы к модели. Мы внедряем работающее решение и передаём понятный, поддерживаемый код.