AI-асистент на ваших даних
Чат-бот, що відповідає за вашою базою знань, регламентами й каталогом — на сайті, у Telegram чи в CRM (RAG).
// AI та машинне навчання
Розробка AI-рішень і чат-ботів для бізнесу
Впроваджуємо штучний інтелект туди, де він економить час і гроші: асистенти, які знають ваші документи, агенти, які самі виконують завдання, та автоматична обробка заявок, листів і файлів.
Що ми робимо
LLM-агенти
Агенти, які самі виконують завдання: шукають дані, заповнюють CRM, готують КП і звіти.
Обробка документів
Витягування даних із рахунків, договорів та анкет, класифікація листів і заявок.
Голосові боти
Розпізнавання та синтез мовлення, AI-оператори для вхідних дзвінків і аналіз розмов.
Комп’ютерний зір
Розпізнавання об’єктів, контроль якості, підрахунок та аналіз зображень і відео.
Аудит і стратегія
Знаходимо процеси, де AI дасть ефект, рахуємо економіку й запускаємо пілот.
Як відбувається робота
- 01
Аудит завдання
Розбираємо процес, дані та очікуваний ефект, обираємо підхід і модель.
- 02
Пілот
Швидкий прототип на реальних даних, щоб перевірити якість відповідей.
- 03
Розробка
Інтеграції, інтерфейс, захист даних і контроль якості відповідей.
- 04
Запуск і навчання
Запускаємо, збираємо зворотний зв’язок і покращуємо точність з часом.
Терміни та вартість
Пілот AI-асистента можна запустити за кілька тижнів і одразу перевірити на реальних питаннях. Повноцінне рішення з інтеграціями — довше. Вартість складається з розробки та витрат на модель; обидва пункти рахуємо заздалегідь.
Залишити заявкуВід чого залежить ціна
- Обсяг і формат даних
- Хмарна чи локальна модель
- Інтеграції з CRM і внутрішніми системами
- Вимоги до безпеки
- Канали: сайт, Telegram, телефонія
- Навантаження і кількість запитів
Часті питання
Скільки коштує впровадження AI в бізнес?
Залежить від завдання та обсягу даних. Пропонуємо почати з пілота: він дешевший і за кілька тижнів показує, чи окупиться рішення.
Наші дані не потраплять до OpenAI?
За замовчуванням дані, надіслані через API OpenAI та Anthropic, не використовуються для навчання моделей. Для чутливих даних розгортаємо open-source моделі на вашому сервері — тоді дані взагалі не залишають вашу інфраструктуру.
Що таке RAG і навіщо він потрібен?
Це підхід, за якого модель відповідає за вашими документами, а не «з голови». Так асистент не вигадує і посилається на джерела.
Яку модель ви використовуєте — GPT чи Claude?
Підбираємо під завдання: порівнюємо якість, швидкість і вартість на ваших даних. Часто комбінуємо кілька моделей.
Чи можна вбудувати AI в наявну систему?
Так. Підключаємо AI до вашої CRM, сайту, Telegram чи внутрішнього порталу через API.
Обговоримо ваш проєкт?
Опишіть завдання в брифі — надішлемо оцінку за етапами. Або напишіть у Telegram, відповімо протягом 30 хвилин у робочий час.