Разработка AI и ML систем для бизнеса

С AI-аудита: за 1–2 недели вместе разбираем 3–5 процессов, считаем потенциал автоматизации и стоимость. По итогам выбираем 1 пилот, который окупится за 3–6 месяцев.

Работаем с любым стеком: OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat, локальные open-source модели (Llama, Qwen, Mistral) на своём GPU-кластере. Под чувствительные данные — только on-prem.

Да. В большинстве случаев достаточно RAG (поиск по вашей базе) и грамотного промптинга — это дешевле и быстрее fine-tune. Когда нужен fine-tune или дообучение CV-модели — делаем end-to-end: разметка, обучение, валидация, прод.

Бюджет зависит от объёма данных, выбора моделей и сложности интеграций. После AI-аудита даём фиксированную смету по этапам. На длинной дистанции основная статья — операционные расходы (LLM API или GPU); считаем стоимость одной операции и оптимизируем её. Конкретный ориентир обсуждаем после разбора задачи.

Мы. Делаем eval-сьют: набор тестовых сценариев + метрики качества + автоматический регресс при каждом релизе. Без замера качества — ничего не катим в прод.

По умолчанию — закрытый контур: ваши данные не уходят в обучающие выборки провайдеров. Для чувствительных доменов используем on-prem модели и собственный inference. Подписываем NDA до старта проекта.