ИИ-агенты для
конкурентного
преимущества

Разрабатываем ИИ-агентов для бизнеса. Поэтапное внедрение с доказанным ROI

85% компаний
уже готовы к ИИ

35% компаний используют ИИ-агентов. 82% руководителей считают: кто не внедрит ИИ за 2 года, окажется вне рынка. Главный вопрос — безопасность данных

Не отстать от рынка

Стратегия роста

ИИ-агенты — конкурентное преимущество, не эксперимент. 60% компаний планируют внедрение в течение года. Мы делаем on-premise решения — полный контроль над данными

Начать внедрение
001 15+ лет экспертизы в ИИ

Разрабатываем ИИ-решения с 2009 года. Победители конкурсов и участники Сбер 500

010 50+ успешных проектов

Разработали ИИ-агентов для лидеров в телекоме, финтехе, ритейле

Проекты Отрасли Результаты
011 Доказанная методология

Поэтапный подход с измеримыми результатами. Минимизируем риски

Методология Результаты Риски
100 On-premise решения

Развертываем ИИ-агентов в вашей инфраструктуре. Соответствие ФЗ-152 и нормам безопасности. LLM работает внутри защищенного контура

Безопасность Контроль Локальное развертывание ФЗ-152
101 2М+

Пользователей обслуживают наши ИИ-агенты. Проверенная технология

Масштаб Надежность
110 Доказанная экономика

Беремся за проекты с четким ROI. Прозрачная экономика

ROI Экономика Прозрачность

Типичные ситуации

Конкуренты внедряют ИИ, а вы ищете более дешевый способ

Инхаус разработка стоит 2-3 млн в год. Мы делаем за 500-800 тыс с готовым решением

Команда жалуется на рутину, а вы не можете нанять еще людей

ИИ-агент заменяет 3-5 специалистов. Работает 24/7 без больничных и отпусков

Финансовый директор требует сократить затраты, а качество не должно пострадать

Доказанная экономия: 30% на поддержке, 50% больше лидов, 55% быстрее задачи

Юрист говорит "облачные решения не подходят"

On-premise развертывание. LLM работает внутри вашей инфраструктуры. Соответствие ФЗ-152

Нужно показать результат через месяц, а не через год

Поэтапный подход: анализ → прототип → MVP → внедрение. Первые результаты через 30 дней

Доказанная экономика ИИ-агентов

50%

Больше лидов в CRM: Битрикс24, AmoCRM, Salesforce. Агент анализирует воронку, автоматически квалифицирует лиды и планирует звонки

30%

Экономия на поддержке: Чаты, тикеты, FAQ автоматически. Агент понимает запрос, ищет в базе знаний и решает задачу без человека

55%

Быстрее задачи: GitLab, GitHub, Jira, Yandex Tracker. Агент анализирует код, предлагает улучшения и автоматически создает PR

80%

Автоматизация документов: 1С, Контур, корпоративные системы. Агент читает документы, извлекает данные и заполняет формы

10×

ROI в предиктивном обслуживании: Окупаемость за 5 месяцев. Агент анализирует данные сенсоров и предсказывает поломки

7.7%

Доля прибыли от ИИ в 2024: Топ-10% компаний — до 18% ROI. Агенты работают 24/7, масштабируются и учатся на ошибках

* Рассчитываем ROI для вашего бизнеса. Учитываем экономию времени, снижение затрат и рост эффективности. Первые результаты через 30 дней.

Процесс внедрения ИИ-агентов

01 Анализ

Изучаем бизнес-процессы. Находим возможности для автоматизации

02 Прототип

Создаем прототип. Показываем техническую и бизнес-возможность

03 MVP

Разрабатываем минимальный продукт. Измеряем ключевые метрики

04 Внедрение

Тестируем в реальных условиях. Оптимизируем и масштабируем

Блог компании

Консультация с экспертом по ИИ-агентам

Git AI — пример ИИ-агента для анализа разработки. Система за 5 минут оценивает работу до 20 команд и проектов, анализируя активность разработчиков, качество кода и комментарии. Результат: -80% времени на анализ, +15% качество кода, +20% активность команды.
Дмитрий Смирнов
Дмитрий Смирнов
Технический лидер команды

Обсудить стратегию внедрения ИИ

Проанализируем ваши бизнес-процессы и предложим стратегию интеллектуальной автоматизации с доказанной экономикой
гос кейс 010
Аналитическая система для госсектора

Приложение для планшетов для высокопоставленных лиц с возможностью анализа финансовых данных, распределённых по тематикам и временным периодам

Swift Kotlin Java Mobile Government

За три месяца наша команда разработала систему, которая победила в конкурсном тендере

После этого продолжили развитие продукта и поддерживали его в течение года

Разработка велась совместно с ведущими аутсорсинговыми компаниями

Часто задаваемые вопросы
Какие у вас условия работы?

Мы работаем по двум основным моделям: Time Material (T&M) и Fix-Price.

Каков минимальный бюджет для работы по модели Time Material?

Минимальный бюджет для работы по модели Time Material составляет от 500 000 рублей в месяц.

Сколько стоит разработка Proof of Concept (PoC) или MVP?

Разработка PoC или MVP обойдется от 1 000 000 рублей, а сроки реализации – от 2 месяцев.

Сколько стоит разработка полноценного приложения?

Разработка полноценного приложения обойдется от 2 500 000 рублей, а сроки реализации – от 3 месяцев.

Как вы формируете смету?

После получения заявки мы тщательно изучим предоставленную информацию, рассчитаем смету и назначим созвон для обсуждения. После этого мы предоставим вам детальное коммерческое предложение с обоснованием сроков, бюджета и стоимости.

Что происходит, если бюджет превышается?

При работе по T&M: Мы отслеживаем план-факт и отклонения от бюджета каждую неделю и предоставляем отчет. Любые отклонения обосновываются изменениями в техническом задании, изначальной неопределенностью или увеличением ресурсов.

При работе по Fix-Price: Бюджет может быть увеличен только после тщательного согласования и в случае дополнительных работ, не предусмотренных первоначальным техническим заданием.

Как я могу получить коммерческое предложение?

Просто оставьте заявку, и мы изучим предоставленную вами информацию, рассчитаем смету, назначим созвон и предоставим вам коммерческое предложение.

Какие методологии разработки вы используете?

Мы используем гибкие методологии разработки, такие как Agile Scrum, а также классическую Waterfall, в зависимости от требований проекта и пожеланий клиента.

Как часто проводятся спринты?

Спринты могут быть недельными или двухнедельными.

Как часто вы предоставляете клиенту возможность увидеть прогресс?

Демонстрация результатов работы (Демо) происходит в конце каждого спринта.

Как вы отслеживаете прогресс проекта?

Мы регулярно отслеживаем план-факт и отклонения от бюджета, предоставляя еженедельные отчеты.

Как проходит первая консультация?

Консультация длится 30-60 минут и проводится бесплатно. Мы изучим ваши задачи, расскажем о возможностях ИИ-агентов и обсудим экономику проекта.

Сколько времени занимает анализ проекта?

Анализ проекта занимает 1-2 рабочих дня. Техническое задание готовить заранее не нужно – мы сами проанализируем ваши процессы и предложим решение.

За какое время можно получить первый результат?

Первый результат (PoC) получаем за 1-2 месяца. Мы работаем на максимальной скорости, используя современные инструменты разработки.

Что влияет на сроки проекта?

Критически важна быстрая коммуникация при интеграции с вашими системами. От этого зависят сроки и риски проекта.

Есть ли гарантии результата?

Мы не беремся за задачи, которые ИИ-технологии не могут решить. На этапе PoC выявляем принципиальную невозможность. Качество зависит от выбранных технологий – локальные LLM могут быть слабее топовых платных решений.

Как измерить эффективность ИИ-агента?

Стоимость разработки, внедрения и обслуживания должна быть рентабельнее человека при значительном приросте эффективности. Покажем конкретные метрики на консультации.

Есть ли кейсы в нашей отрасли?

Покажем и расскажем на консультации. Публичный кейс – Git AI (участник Сбер 500) упрощает работу IT-менеджеров в 4 раза.

Нужно ли покупать дорогое оборудование?

Минимальное оборудование – PC с RTX 4090 или аренда инфраструктуры (Yandex DataLens, Selectel). При использовании облачных решений (OpenAI, Claude, GigaChat) оборудование не требуется.

Можно ли интегрировать с нашими системами?

ИИ-агенты разрабатываются специально под ваш бизнес с учетом всех нюансов инфраструктуры и внешних интеграций. Коробочные решения могут не сработать.

Почему не купить готовое решение?

Готовые решения не учитывают специфику вашего бизнеса. Мы создаем ИИ-агентов под ваши конкретные задачи и процессы.

Можно ли начать с одного агента и расширяться?

Да, рекомендуем поэтапный подход: Анализ → PoC → MVP → Pilot. Доказываем эффективность на каждом этапе перед масштабированием.

Кто будет поддерживать ИИ-агента после запуска?

Мы обеспечиваем полную поддержку и развитие ИИ-агента. Обучаем ваш персонал работе с системой и помогаем с обновлениями.

Как вы обеспечиваете безопасность данных?

Мы предлагаем возможность использования локальных LLM на сервере клиента, что гарантирует безопасность данных, поскольку они не отправляются на внешние серверы, например в ChatGPT или другой облачный сервис.

Насколько мощные локальные LLM?

Современные локальные LLM достаточно мощные и соответствуют требованиям по производительности и функциональности. Это подтверждено метриками.