Question 1

Какой технологический стек лежит в основе ваших решений?

Accepted Answer

Мы используем собственную агентную платформу «Сияние» — no-code/low-code инструмент для быстрого создания, тестирования и масштабирования ИИ-агентов в корпоративной среде без изменений в существующей архитектуре. Дополняем решениями с открытым исходным кодом (LangChain, Hugging Face и др.), подбирая их точно под задачи проекта.

Question 2

Поддерживаете ли вы развёртывание в закрытом корпоративном контуре?

Accepted Answer

Да, все наши ИИ-решения полностью развёртываются на вашей инфраструктуре без вывода данных за периметр. Поддерживаем распространённые локальные среды (Kubernetes, Docker, физические серверы), обеспечивая полный контроль, соответствие требованиям безопасности (GDPR, ФЗ-152) и нулевую зависимость от облака.

Question 3

Как обеспечивается безопасность и контроль данных?

Accepted Answer

Безопасность выстраивается на нескольких уровнях. Доступ разграничивается по ролям (RBAC), каждое обращение ИИ к корпоративным системам выполняется через сервисные учётные записи с минимально необходимыми правами. Все операции логируются — аудит и трассируемость обеспечиваются по умолчанию.

На уровне моделей действуют ограничители: анонимизация чувствительных данных, защита от подмены инструкций, контроль формата ответов. Архитектура согласовывается с ИБ-подразделением заказчика, включая изоляцию контуров разработки, тестирования и промышленной эксплуатации и согласование списка допущенного ПО.

Question 4

Какие задачи имеет смысл автоматизировать в первую очередь?

Accepted Answer

Наибольший эффект дают задачи с высоким объёмом ручных операций и доступными структурированными данными. По нашему опыту — это обработка документов (договоры, счета, ведомости, страховые дела), тендерная аналитика и подготовка технических заданий, корпоративный поиск по базам знаний, HR-документооборот и онбординг, диспетчеризация входящих запросов.

Начинаем с декомпозиции процесса в текущем виде: фиксируем шаги, трудозатраты по ролям и стоимость операций — это позволяет выбрать точку входа с максимально измеримым эффектом.

Question 5

Можно ли масштабировать решение после первого проекта?

Accepted Answer

Масштабируемость закладывается в архитектуру с самого начала. После первого пилота в компании уже развёрнута базовая инфраструктура: RAG-индексы по корпоративным данным, интеграции с ключевыми системами (ERP, ECM, CRM), настроенный шлюз моделей и инструментарий мониторинга. Каждый следующий сценарий подключается к готовой базе — время запуска сокращается, повторного согласования с ИТ/ИБ не требуется.

Question 6

Какие модели используются?

Accepted Answer

Модели подбираются под задачу, а не фиксируются для всего проекта. Применяем многоуровневый подход: сложные задачи логического вывода решает одна модель, быстрые операционные шаги — другая, узкоспециальные задачи (OCR, CV) — отдельные. Поддерживаем отечественные модели и модели с открытым исходным кодом: Qwen, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat и др.

Для смены поставщика или резервного варианта используется шлюз моделей — смена модели происходит без изменений в логике агентов. Выбор учитывает требования информационной безопасности и регуляторные ограничения.

Question 7

Как вы снижаете риски при внедрении ИИ?

Accepted Answer

Риски управляются через выбор формата внедрения и систему оценки качества.

PoC — проверка на реальных данных заказчика без сложных интеграций. Показывает, работает ли подход на вашем материале, и даёт основание для решения о продолжении.

Пилот — внедрение в рабочий процесс с интеграциями, метриками и измерением фактического бизнес-эффекта.

Качество оценивается отдельной контрольной моделью и наборами эталонных тестов, включая граничные случаи. Система выполняет работу, человек утверждает результат — решение о масштабировании принимается на основе измеренных данных.

Question 8

От чего зависит стоимость проекта?

Accepted Answer

Стоимость определяется форматом внедрения, количеством сценариев, глубиной интеграций и требованиями к инфраструктуре.

PoC (проверка на ограниченном сценарии) — от 3 млн рублей. Включает разработку прототипа, оценку качества на ваших данных и архитектурные рекомендации.

Пилот (внедрение с интеграциями и оценкой эффекта) — от 5 млн рублей. Включает полный цикл: проектирование, разработку, интеграцию, тестирование и сопровождение в течение пилотного периода.

Question 9

Сколько времени занимает запуск?

Accepted Answer

PoC запускается от 2 недель: за это время прототип проверяется на ваших данных и формируется оценка подхода. Пилот — от 2 месяцев: включает проектирование, разработку, интеграцию с корпоративными системами и период эксплуатации для измерения эффекта.

Точные сроки зависят от числа сценариев, глубины интеграций и требований к инфраструктуре — уточняем на первой встрече.

Искусственный
Интеллект.
Настоящие
результаты.

Ваши цели, наши решения

Консалтинг и разработка

Автоматизация на базе AI

Агентная платформа для запуска ИИ-сценариев

LLM в контуре + LLMops & RAGops

Компьютерное зрение

Data Engineering и подготовка данных

Корпоративная ИБ и надзор

Больше чем интегратор

Платформа для запуска ИИ-агентов

AI Minimalism

AIM Education

Топ-5 пилотов

Генерация должностных инструкций

ИИ-анализ тендерных заявок

Массовая обработка документов

ИИ-работа с контрагентами

Ваш личный ИИ-консильери

Ваш сценарий?

Наш след в индустрии

Примеры кейсов

Анализ собеседований и резюме

aithor.com

Наши технологии

AI и ML-стек

Интеграции и инфраструктура

Наша команда

PhD специалисты

Data Scientists

Эксперты GenAI

Эксперты CV

Бизнес-аналитики

IT Консалтинг

FAQ

Контакты

Закажите звонок

Свяжитесь с нами напрямую

Искусственный Интеллект. Настоящие результаты.