ИИ-аудит и стратегический консалтинг

Помогаем бизнесу не просто «попробовать ИИ», а внедрить его как эффективный инструмент снижения затрат и роста прибыли. Проводим глубокий аудит процессов и данных для безопасного внедрения LLM

Аудит готовности к ИИ

Анализируем вашу ИТ-инфраструктуру, качество данных и текущие бизнес-процессы. Выявляем «узкие места», которые можно автоматизировать с помощью нейросетей уже сегодня

Безопасность и ФЗ-152

Оцениваем риски утечки данных. Проектируем архитектуру на базе локальных LLM (Llama 3, DeepSeek) для работы в закрытом контуре компании без доступа к интернету

Проектирование MCP-слоя

Разрабатываем концепцию Model Context Protocol для безопасного соединения ваших баз данных с ИИ-агентами, обеспечивая деперсонализацию данных

Подбор технологического стека

Выбираем оптимальные модели (OpenAI vs Local), фреймворки (LangChain, Ollama) и инфраструктуру. Сравниваем стоимость владения и потенциальный ROI

Дорожная карта внедрения

Формируем пошаговый план: от пилотного POC (Proof of Concept) до полноценного внедрения в промышленную эксплуатацию с обучением сотрудников

Что вы получаете в результате аудита

Список процессов Приоритизированный перечень задач для автоматизации через ИИ
Техническое задание Детальные требования к разработке ИИ-решения или агента
Архитектурная схема План интеграции ИИ в ваш текущий ИТ-ландшафт
Оценка бюджета Прозрачный расчет стоимости разработки и поддержки (OPEX/CAPEX)

Корпоративное обучение и ворк-шопы

Ворк-шопы по ИИ для бизнеса

Проводим практические тренинги для ваших сотрудников по работе с ИИ-инструментами, пониманию возможностей LLM и безопасному внедрению в бизнес-процессы

LLM ChatGPT Claude Gemini
Вайб кодинг с ИИ

Обучаем разработчиков эффективному использованию ИИ-ассистентов в процессе разработки. Показываем как в 2.5 раза ускорить разработку и повысить качество кода

Grok Cursor GitHub Copilot Claude Code
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 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.