Проектируем и внедряем решения искусственного интеллекта для компаний в Москве и по всей России: связываем ИИ с 1С, CRM, документами, телефонией, внутренними системами и API. Не продаём «нейросеть ради нейросети» — начинаем с бизнес-задачи и доводим решение до рабочего контура.
Помогаем выбрать формат решения под конкретный процесс: от точечной автоматизации до интеграционной AI-системы с 1С, CRM, телефонией и внутренними сервисами.
Убираем повторяющиеся операции, анализируем входящие данные, запускаем действия по правилам и оставляем человеку контроль критичных решений.
Обсудить задачу →Связываем модели и AI-сервисы с CRM, 1С, сайтом, ERP, телефонией, базами данных и внутренними API без разрыва рабочего процесса.
Обсудить задачу →Создаём агентов, которые работают с инструментами, данными и регламентами компании, а не ограничиваются ответами в обычном чате.
Обсудить задачу →Распознавание, валидация, создание документов, защита от дублей, журналы обработки и интеграция с существующим учётным контуром.
Обсудить задачу →Квалификация лидов, анализ коммуникаций, подсказки менеджеру, приоритизация, автоматические следующие действия и контроль воронки.
Обсудить задачу →Проектируем серверные сервисы, корпоративные интерфейсы, RAG, обработку речи и изображений, многоэтапные AI-конвейеры и специализированные решения.
Обсудить задачу →Внедрение ИИ имеет смысл там, где есть повторяемая работа с текстом, документами, звонками, данными, поиском, классификацией или принятием типовых решений.
До начала разработки фиксируем ожидаемый результат и критерии приёмки. Это снижает риск получить технически интересный, но бесполезный для бизнеса прототип.
Изучаем процесс, данные, ограничения и точки ручного труда.
Определяем, где нужен ИИ, а где надёжнее обычная программная логика.
Проверяем ключевой сценарий и критерии результата на контролируемом контуре.
Подключаем реальные системы, права, журналы, ретраи и защиту от дублей.
Тестируем рабочий сценарий, внедряем и развиваем решение по фактическим данным.
Ниже — примеры реализованных систем, где ИИ встроен в реальный рабочий сценарий: документы, телефония, корпоративные задачи и аналитика.
Система соединяет участников через FreeSWITCH и даёт три голосовых режима: синхронный перевод, персональные подсказки оператору и голосового эксперта с доступом к веб-поиску.
PDF передаётся внешнему AI-сервису, распознанные реквизиты валидируются, пользователь подтверждает результат, после чего документ создаётся в 1С с исходным файлом.
Веб-система объединяет текстовый и голосовой ИИ, работу с файлами, генерацию документов, веб-поиск, взаимодействие нескольких моделей и управляемого серверного агента.
Сервис строит портрет кандидата, находит профили, проверяет доступность, собирает метрики, анализирует изображения и формирует итоговый рейтинг через несколько моделей.
В проектах нужны разные роли: архитектура AI-решения, разработка, интеграции, тестирование и эксплуатация. Ниже — направления компетенций, подтверждённые реализованными системами и практическим опытом. Без персональных данных и без привязки к конкретным ФИО.
Декомпозиция бизнес-задач, проектирование AI-first архитектуры, выбор моделей, human-in-the-loop, API-интеграции и доведение решения до рабочего контура.
FastAPI, asyncio, WebSocket, обработка данных, парсинг, автоматические отчёты, серверные сервисы и интеграции с внешними системами.
Расширения 1С, управляемые формы, регистры, роли, REST/HTTP-интеграции, автоматизация документооборота и подключение внешних AI-сервисов.
Функциональные, интеграционные и end-to-end проверки, негативные сценарии, API-контракты, ретраи, идемпотентность и проверка восстановления.
Ubuntu, Nginx, PHP-FPM, systemd, DNS, SSL, мониторинг, health-check, резервное копирование, восстановление и диагностика production-сервисов.
Воронки, автоматические задачи, интеграции с сайтами и почтой, документооборот, отчётность, дашборды и обучение пользователей.
Для корпоративного внедрения важны не только ответы модели, но и архитектура вокруг неё: права, контроль действий, отказоустойчивость и возможность проверить, что произошло.
Критичные действия подтверждает человек. ИИ предлагает или подготавливает результат, но не получает лишних полномочий.
Фиксируем статусы, ошибки и ключевые переходы, чтобы эксплуатация не превращалась в «чёрный ящик».
Используем таймауты, повторы, идемпотентность и защиту от дублей там, где это требуется процессом.
Разделяем тестовый и рабочий контур, ограничиваем доступы и не размещаем секреты в публичной части системы.
Не заставляем модель делать то, что надёжнее реализовать детерминированной бизнес-логикой.
Система проектируется с учётом мониторинга, резервного копирования, диагностики и последующего развития.
Опишите одну реальную задачу: что сотрудники делают сейчас, какие системы участвуют и какой результат вы хотите получать. Мы разберём сценарий и предложим вариант реализации.
Внедрение ИИ в бизнес в Москве начинается с процесса, а не с выбора популярной нейросети. Для одной компании полезным сценарием будет автоматизация первичных документов, для другой — анализ звонков и подсказки отделу продаж, для третьей — корпоративный ассистент по базе знаний или ИИ-агент, работающий с внутренними инструментами.
Мы разрабатываем и интегрируем решения искусственного интеллекта с существующей IT-инфраструктурой: 1С, CRM, сайтами, API, телефонией, базами данных и внутренними сервисами. В архитектуре разделяем задачи модели и обычного программного кода, добавляем валидацию, журналы, права доступа и ручное подтверждение для операций, где ошибка может повлиять на бизнес.
Такой подход подходит для автоматизации бизнес-процессов, документооборота, продаж, учёта, поиска и анализа данных, поддержки сотрудников и специализированных корпоративных систем. Для каждого проекта состав решения определяется по реальному процессу, источникам данных, требованиям к интеграции и допустимой цене ошибки.
С одной конкретной задачи, где есть понятный текущий процесс и желаемый результат. После разбора можно определить, нужен ли там ИИ, интеграция, обычная автоматизация или их комбинация.
Да, если система предоставляет подходящий механизм интеграции: API, веб-сервис, обмен файлами, расширение или другой доступный интерфейс. Конкретный способ определяется после изучения вашей конфигурации и ограничений.
Да. Агент может работать с разрешёнными инструментами и данными компании, выполнять многоэтапный сценарий и передавать критичные действия на подтверждение человеку.
Стоимость зависит от процесса, числа интеграций, требований к данным, интерфейсу, безопасности и эксплуатации. До разработки фиксируем состав решения и критерии приёмки.
Нет. Во многих проектах полезнее встроить AI-слой в существующую инфраструктуру, сохранив привычные 1С, CRM, телефонию или внутренние сервисы.
Используем валидацию, детерминированные проверки, журналы, ограничения прав и human-in-the-loop. Набор механизмов зависит от цены ошибки в конкретном процессе.
Если ваша компания работает в Москве, можно сразу описать процесс, который хотите автоматизировать. Чем конкретнее исходная задача, тем точнее будет первичная оценка.
1. Как процесс работает сейчас.
2. Что именно занимает время или создаёт ошибки.
3. Какие системы участвуют: 1С, CRM, сайт, телефония, Excel и т. п.
4. Как должен выглядеть хороший конечный результат.
