ИИ для задач вашей компании.
Помогаем понять, какую работу стоит поручить языковым моделям. Для этого изучаем процессы компании и запускаем пробный проект. Когда он проверен в деле, обучаем сотрудников.
Cursor, Claude, GPT и Gemini — наши ежедневные рабочие инструменты, так что говорим о них по опыту. На консультации разбираем ваши процессы и рассказываем, чего ИИ пока не умеет. Затем выбираем задачи, на которых его пользу можно проверить.
Начните с определённого объёма внедрения
Форматы работы
План внедрения ИИ
Изучаем процессы компании и отбираем задачи, которые имеет смысл автоматизировать. Для каждой оцениваем окупаемость. Итог — план на 6–12 месяцев.
RAG-системы
Строим поиск по документам компании. Языковая модель отвечает на основе найденных материалов и указывает, откуда взяла сведения.
ИИ-агенты
Агенты берут на себя часть задач поддержки, продаж и внутренних служб. Мы подключаем к ним нужные инструменты, настраиваем хранение необходимых сведений и заранее ограничиваем, что агенту разрешено делать.
Обучение команды
Практические занятия по работе с Claude, GPT и Cursor. Прямо на них вместе с сотрудниками составляем запросы и шаблоны для их повседневных задач.
Дообучение моделей
Бывает, что готовая модель с задачей не справляется. Тогда проверяем, поможет ли дообучение: применяем SFT, DPO и дистилляцию, оцениваем качество. Обновлённую модель вводим в работу поэтапно.
Качество и безопасность
Ответы проверяем на наборе запросов, отмечаем ошибки и выдуманные сведения. Отдельно тестируем защиту от посторонних инструкций, которые могут попасть к модели вместе с внешними данными.
Инструменты
Модели и инструменты выбираем по четырём признакам: качество ответов, стоимость, скорость и требования к размещению данных. В работе у нас и открытые модели, и сервисы разработчиков.
Как мы запускаем проект
Стартовый аудит
Занимает 1–2 недели. Изучаем процессы, намечаем задачи для ИИ, оцениваем окупаемость. Продолжать ли работу после аудита, решаете вы.
Пилотный проект
Берём одну рабочую задачу, например из службы поддержки, и за 1–2 месяца проверяем на ней решение: запускаем его и измеряем результат.
Постоянное сопровождение
Срок — от трёх месяцев. Поддерживаем и развиваем ИИ-системы, обучаем сотрудников, подключаемся к новым задачам.
Практические разборы и руководства
Отвечаем на главные вопросы заранее
С чего начать внедрение языковых моделей в компании?
Начать стоит с короткого аудита. Он занимает 1–2 недели: мы изучаем процессы, находим задачи, подходящие для ИИ, и прикидываем возможную окупаемость. Продолжать ли работу после этого, решаете вы.
Какие модели вы используете?
Работаем с Claude Sonnet 5.5 и Opus 5.5, GPT-6 Astra, Gemini 3.1 Pro и 3.8 Flash, а также с открытыми моделями Llama 4, Qwen3.8, DeepSeek V4, Kimi K2.6 и MiniMax M3. Какую взять, зависит от проекта: смотрим на качество ответов, стоимость и время отклика, а ещё на то, нужно ли размещать модель на серверах клиента.
Чем RAG отличается от дообучения модели?
RAG оставляет саму модель прежней: система находит подходящие документы и передаёт их модели вместе с запросом. Так удобно работать со сведениями, которые часто меняются. При дообучении меняются параметры модели, и это может помочь ей держать нужный стиль и формат ответа. Оба подхода можно сочетать.
Как вы проверяете качество ИИ-системы?
Качество проверяем на наборе реальных запросов. Перед каждым обновлением прогоняем его заново и сравниваем ответы с предыдущей версией, отмечая ошибки и выдуманные сведения. По результатам видно, можно ли выпускать новую версию.
Какие задачи вы хотите поручить ИИ?
Консультация длится час и ничего не стоит. Обсудим процессы компании, выберем, с чего начать, и покажем, как оценить затраты и пользу от внедрения.