Внедрение ИИ и автоматизация бизнеса в Москве
Москва
Москва Абакан Альметьевск Ангарск Арзамас Армавир Артём Архангельск Астрахань Балаково Балашиха Барнаул Белгород Бердск Березники Бийск Благовещенск Братск Брянск Великий Новгород Владивосток Владикавказ Владимир Волгоград Волгодонск Волжский Вологда Воронеж Грозный Долгопрудный Домодедово Евпатория Екатеринбург Елец Жуковский Златоуст Иваново Ижевск Иркутск Йошкар-Ола Казань Калининград Калуга Каменск-Уральский Камышин Кемерово Керчь Киров Кисловодск Ковров Коломна Комсомольск-на-Амуре Копейск Королёв Кострома Красногорск Краснодар Красноярск Курган Курск Кызыл Липецк Люберцы Магнитогорск Майкоп Махачкала Миасс Мурманск Муром Мытищи Набережные Челны Нальчик Находка Невинномысск Нефтекамск Нефтеюганск Нижневартовск Нижнекамск Нижний Новгород Нижний Тагил Новокузнецк Новомосковск Новороссийск Новосибирск Новочебоксарск Новочеркасск Новый Уренгой Ногинск Норильск Обнинск Одинцово Октябрьский Омск Оренбург Орехово-Зуево Орск Орёл Пенза Первоуральск Пермь Петрозаводск Петропавловск-Камчатский Подольск Прокопьевск Псков Пушкино Пятигорск Раменское Ростов-на-Дону Рубцовск Рыбинск Рязань Самара Санкт-Петербург Саранск Саратов Севастополь Северодвинск Северск Сергиев Посад Серпухов Симферополь Смоленск Сочи Ставрополь Старый Оскол Стерлитамак Сургут Сызрань Сыктывкар Таганрог Тамбов Тверь Тольятти Томск Тула Тюмень Улан-Удэ Ульяновск Уссурийск Уфа Хабаровск Химки Чебоксары Челябинск Череповец Чита Шахты Электросталь Элиста Энгельс Южно-Сахалинск Якутск Ярославль
info@s-automation.ru
info@s-automation.ru
Индивидуальные AI-системы под прикладной задачи

Разработка искусственного интеллекта в Москве

Создаём AI-системы на базе подходящих моделей и собственных программных компонентов. Подбираем архитектуру по характеру данных, необходимой точности и условиям эксплуатации.

Посмотреть кейсы
18+production-систем спроектировано и запущено
AI-firstархитектура учитывает прежде всего прикладной задачи, а не вокруг одной модели
Multi-modelразные модели могут выполнять разные роли в одном процессе
Productionпроверки, журналирование, мониторинг и восстановление
Когда нужна разработка с нуля

Инженерная разработка искусственного интеллекта

Индивидуальная разработка нужна, если результат зависит от ваших данных, бизнес-правил, последовательности действий и интеграции с внутренними системами. В этом случае AI становится одним из компонентов продукта, а не отдельным внешним инструментом.

01

Нет готового решения под процесс

SaaS закрывает только часть задачи или требует ручной работы между этапами.

02

Нужна собственная логика

Система должна учитывать правила организации, роли пользователей, статусы и ограничения.

03

Нужно несколько AI-функций

Один процесс требует распознавания, поиска, классификации, генерации и проверки результата.

04

Нужен контроль результата

Нельзя позволить модели напрямую выполнять критичное действие без программной проверки.

Что мы создаём

Прикладные AI-продукты вместо демонстрационных прототипов

Подбираем архитектуру под задачу: от небольшого внутреннего сервиса до системы, в которой несколько моделей, API и бизнес-модулей работают как единый процесс.

AI

ИИ-ассистенты

Ассистенты с контекстом организации, документами, поиском, историей и ограничениями доступа.

ИИ-ассистенты →
AG

ИИ-агенты

Агенты, которые используют инструменты, API и действия с проверкой полномочий вместо обычного текстового ответа.

ИИ-агенты →
DOC

Документные AI-системы

Распознавание, извлечение реквизитов, классификация, проверка и создание структурированных данных.

ИИ для документов →
VOICE

Речь и телефония

Потоковое STT, LLM-анализ, AI-подсказки, перевод и синтез голоса в рабочем звонке.

Кейсы →
DATA

AI-анализ данных

Поиск, оценка, ранжирование и подготовка решений на основе массивов данных и нескольких критериев.

AI-решения →
WEB

Внутренние AI-сервисы

Веб-интерфейсы, кабинеты, API и серверная логика для специалистов и внутренних процессов.

ИИ для бизнеса →
Как проектируется AI-система

Модель — только один слой продукта

Качество production-системы определяется не только выбором LLM. Важно, как устроены данные, контекст, программные проверки, бизнес-правила, инструменты, права доступа и восстановление после ошибок.

1Интерфейспользователь, API, чат, телефония или 1С
→
2Контекстданные, документы, история и правила
→
3AI-слойодна или несколько моделей под разные роли
→
4Контрольвалидация, policy, human-in-the-loop
→
5ДействиеAPI, документ, задача, запись или ответ
Декомпозиция

Разбиваем задачу на этапы и не заставляем одну модель решать всё сразу.

Распределение ролей

При необходимости применяем разные модели для генерации, критики и финальной проверки.

Детерминированные проверки

Формат, права, лимиты и критичные действия проверяются кодом.

Эксплуатационный контур

Логи, health-check, перезапуск, backup и восстановление учитываются ещё до релиза.

Примеры разработанных систем

Не прототипы, а работающие AI-продукты

Каждый пример ниже — система с собственной логикой, интерфейсом, интеграциями и эксплуатационным контуром.

Телефония + AI 01

AI-платформа для телефонных переговоров

Система реального времени объединяет FreeSWITCH, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса. AI работает непосредственно во время звонка.

FastAPI WebSocket STT / LLM / TTS 10 языков
Корпоративный AI 02

Корпоративный ИИ-чат и AI-агент

Веб-приложение объединяет диалог с LLM, генерацию документов, голосовой интерфейс, веб-поиск и действия с проверкой полномочий AI-агента.

PHP function calling docx / pdf несколько AI-сценариев
1С + AI 03

Система распознавания первичных документов

Отдельный AI-сервис распознаёт входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в расширение 1С для создания рабочего документа.

Python / FastAPI расширение 1С защита от дублей backup и restore
Этапы разработки

От идеи до production

01

Формулируем результат

Определяем, что именно должна делать система и где заканчивается ответственность AI.

02

Проектируем архитектуру

Выбираем модели, данные, интерфейсы, инструменты, проверки и способы интеграции.

03

Собираем рабочий контур

Создаём backend, API, интерфейс и бизнес-логику вокруг AI-моделей.

04

Подключаем данные

Интегрируем внутренние источники, документы, CRM, 1С или другие сервисы.

05

Тестируем негативные алгоритмы

Проверяем ошибки, повторы, таймауты, права, перезапуски и некорректные данные.

06

Запускаем и сопровождаем

Разворачиваем production-версию, мониторинг, резервирование и дальнейшее развитие.

Стоимость разработки ИИ

Как формируется бюджет

На бюджет влияют количества AI-сценариев, объёма собственной логики, числа интеграций и требований к рабочему контуру.

Небольшой AI-сервис

Один основной сценарий

от 21 000 ₽

Для узкой задачи с понятным входом и результатом, без сложной многоэтапной архитектуры.

Комплексный продукт

Несколько AI-модулей и подсистем

от 175 000 ₽

Для многоэтапных решений с агентами, телефонией, документами и несколькими интеграциями.

Точная смета определяется после декомпозиции задачи. Сторонние API, модели, телефония и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.

Все цены и варианты разработки Цены ориентировочные и не являются публичной офертой.
FAQ

Вопросы о разработке искусственного интеллекта

Что вы понимаете под разработкой искусственного интеллекта?+

Мы создаём прикладные AI-системы вокруг готовых языковых и мультимодальных моделей: проектируем архитектуру, бизнес-логику, интерфейсы, API, инструменты, проверки и интеграции. Это не обучение собственной фундаментальной модели с нуля, а разработка рабочего продукта под конкретный бизнес-процесс.

Какие AI-системы можно разработать под бизнес?+

Это могут быть AI-ассистенты, агенты с инструментами, системы обработки документов, решения для анализа звонков, корпоративные чаты, сервисы поиска и оценки данных, автоматизация задач и внутренние AI-интерфейсы.

Можно ли разработать ИИ под существующие данные компании?+

Да. Решение может использовать внутренние документы, базы, CRM, 1С и другие источники при условии, что можно организовать безопасный и управляемый доступ к данным.

Чем индивидуальная разработка отличается от готового ChatGPT или SaaS?+

Готовый сервис обычно работает отдельно от процессов компании. Индивидуальная система учитывает ваши данные, роли, правила, интеграции, интерфейс и конкретные действия, которые должны происходить после AI-анализа.

Можно ли использовать несколько AI-моделей в одной системе?+

Да. Для разных этапов можно использовать разные модели: одну для классификации, другую для финального решения, третью для проверки результата. Такая схема оправдана, если она даёт измеримую пользу по качеству, скорости или стоимости.

Сколько стоит разработка AI-системы?+

Небольшой прикладной AI-сервис начинается ориентировочно от 21 000 ₽. Система с собственной бизнес-логикой и интеграциями — от 84 000 ₽. Комплексный продукт с несколькими модулями и сложным рабочим контуром — от 175 000 ₽.

Как вы проверяете качество AI-системы перед запуском?+

Проверяем не только успешный сценарий, но и ошибки API, неполные данные, повторные запросы, права доступа, перезапуск сервисов и восстановление. Для критичных действий добавляем программную валидацию и human-in-the-loop.

Есть идея или задача?

Опишите, какой результат должна выдавать AI-система

Не обязательно знать стек или выбирать модель заранее. Достаточно описать пользователей, исходные данные, текущий процесс и желаемый результат — мы предложим архитектуру и варианты реализации.

Разработка решений с искусственным интеллектом в Москве

Разработка ИИ включает интеграционные сервисы, тестовые наборы, безопасность, мониторинг и работу с ошибками, а не только настройку промптов.

Мы разрабатываем AI-решения на базе современных языковых и мультимодальных моделей, проектируем серверную архитектуру, API, реакцию на сбои, управление контекстом и механизмы проверки результата. При необходимости система способна вызывать несколько моделей с разными ролями и передавать критичные действия на согласование с ответственным специалистом.

Разработка AI-систем в Москве может выполняться полностью удалённо: для старта достаточно описания задачи, существующих систем и данных. После декомпозиции определяем архитектуру, этапы, бюджет и критерии готовности production-версии.