Внедрение AI в бизнесИИ-зация компаний
и предприятий
Разработка ИИ решений для бизнеса и внедрение ИИ систем от лидеров рынка цифровой инженерии и заказной разработки.
- Анализ, адаптация ИИ под задачи и автоматизация бизнес-процессов
- Атомарная автоматизация
- Построение мультиагентных платформ
- LLM, RAG и интеллектуальные AI-системы
- Компьютерное зрение и генеративный AI
- Системы с учетом требований безопасности и on-premise решения
Разработка ИИ на заказ
Проектируем и внедряем системы на базе LLM и ML-моделей в ИТ-контур предприятий. Мы не просто «пишем промпты» — мы строим отказоустойчивую архитектуру, разворачиваем локальные модели (onpremise) и отвечаем за качество кода.
Являемся экспертами в вопросах защищенности внедренных решений от проникновения и несанкционированного доступа. Сводим к нулю риски незаконной трансграничной передачи персональных данных.
На первичном этапе указываем не только сроки разработки, но также объем требуемых инвестиций, включая предварительные операционные издержки на токены.
Решаем реальные задачи для бизнеса
Автоматизация процессов
- Роботизация рутинных задач и операций
- Связывание различных систем между собой
- Автоматические сценарии (workflow)
- Триггеры и реакции на события
Обработка входящих данных
- Разбор email, заявок, форм с сайта
- Извлечение ключевых данных из текста
- Классификация запросов
- Приоритизация лидов
- Объединение данных из разных источников
Автоматизация коммуникации
- AI-менеджер для работы с клиентами
- Генерация персонализированных ответов
- Чат-боты (сайт, Telegram, WhatsApp и др.)
- Поддержка клиентов 24/7
- Скрипты продаж с подсказками
Работа с внутренними знаниями
- ИИ-поиск по базе документов
- ИИ-ассистент по внутренним регламентам
- Быстрый доступ к данным и инструкциям
Инженерия и расчеты
- Подбор технических решений
- Расчеты (нагрузки, объёмы, стоимость)
- Генерация спецификаций
- Автоматизация сбора КП
- Проверка ошибок в расчётах
Аналитика и принятие решений
- Анализ продаж и воронки
- Выявление узких мест в процессах
- Прогнозирование спроса и анализ поведения клиентов
- Рекомендации по оптимизации
- Анализ эффективности сотрудников
Финансы и цены
- Расчет стоимости товаров и услуг
- Динамическое ценообразование
- Анализ финансовых данных
- Финансовое прогнозирование
Документы и тексты
- Генерация коммерческих предложений, договоров, ТЗ
- Автоматическое заполнение шаблонов (Word, PDF, Google Docs и др.)
- Суммаризация множества документов
- Генерация отчётов (период, триггер)
Компьютерное зрение
- Распознавание документов (паспорт, ФИО и т. д.)
- Распознавание объектов
- Контроль качества продукции
- Анализ фото/видео
- Подсчёт объектов
- Проверка соответствия стандартам
HR и управление персоналом
- Скрининг резюме
- Анализ кандидатов
- Подготовка интервью
- Оценка сотрудников
- Автоматизация онбординга
Логистика и операции
- Оптимизация маршрутов
- Планирование поставок
- Управление запасами
- Прогнозирование загрузки
- Автоматизация складских процессов
Интеграции
- CRM (Bitrix, amoCRM и др.)
- ERP / 1С
- Email / мессенджеры
- Google Docs / Excel
- API любых сервисов
Опыт ветеранов IT для грамотной работы с нейросетями.
Мы знаем, что вы об этом думаете. Сейчас каждый второй называет себя AI-экспертом, просто научившись пользоваться ChatGPT или сделав бота в Cursor. Мы в SVK.Digital работаем в ИТ с 1999 года и видели много хайпа.
Наш подход к ИИ — это не «вайбкодинг», а кропотливая работа с весами моделей, векторными индексами и оптимизацией стоимости токенов. Мы используем ИИ, чтобы ускорить разработку, но доверяем результат только своим инженерам с 10-летним опытом.
Готовы обсудить архитектуру?
Ответим на технические вопросы за 15 минут.
Специализация
SVK.Digital
AI-консалтинг и аудит процессов
Мы не верим в «ИИ ради ИИ». Мы помогаем найти узкие места в ваших бизнес-процессах, где автоматизация даст измеримый профит.
Анализируем человекоёмкие рутинные задачи, оцениваем потенциальный ROI и выбираем оптимальный техстек (API vs Local LLM).
Техническое обоснование и архитектурный план внедрения без лишних затрат.
Атомарная автоматизация
Разработка быстрых прототипов и микросервисов для решения конкретных задач «здесь и сейчас».
Используем Claude Code и Codex для ускорения написания кода, но каждая строчка проходит через ревью кода наших ветеранов (10+ лет опыта).
Работающий и безопасный инструмент за несколько недель, а не «черный ящик» от начинающих энтузиастов.
RAG и гибридные архитектуры
Создаём сложные системы промышленного уровня, работающие с вашими данными, сохраняя контроль над инфраструктурой.
Построение RAG-архитектур (Retrieval-Augmented Generation), внедрение векторного поиска по базам данных (PostgreSQL + pgvector, Milvus).
Работаем как с облачными LLM через API, так и разворачиваем opensource-модели (Llama 3, Qwen) в закрытом контуре клиента.
Генерация изображений и компьютерное зрение
Используем генеративные и дискриминативные модели для автоматизации работы с изображениями и визуальным контентом.
Генерация и синтез данных: Создание фотореалистичных галерей и визуального контента на основе исходных референсов (например, генерация интерьерных сцен на базе одного 3D-рендера или фото продукта).
Компьютерное зрение: Интеллектуальный OCR: Распознавание сложных документов, классификация объектов и автоматическая модерация визуального контента.
Сокращение затрат на продакшн в десятки раз и автоматизация процессов, которые раньше требовали ручной работы дизайнеров.
Прочие услуги
Избранные кейсы
Проблема
У производителя сотни SKU. При разработке новой модели, они выгружали одно фото из 3dMax и отдавали дизайнеру вместе с техническим заданием — перечнем дополнительных ракурсов, которые нужны (например, фото в интерьере днем, фото в интерьере вечером, крупно — потолочное крепление, крупно — линза светильника, и т.д.) Дальше дизайнер работал несколько дней, и затем возвращал результат, который подгружался в PIM-систему для дальнейшей дистрибуции контента.
Техническое решение
Мы полностью автоматизировали процесс. Разработали кастомный сервис на базе диффузионных моделей Stable Diffusion + ControlNet, интегрированный в производственный цикл клиента.
- Как работает: Система берёт исходный рендер, распознаёт геометрию изделия и автоматически генерирует серию изображений по заданным пресетам (дневной/вечерний свет, макро-планы, интеграция в интерьер).
- Контроль: Внедрена система автоматической проверки консистентности.
- Интеграция: Итоговые изображения автоматически тегируются и выгружаются в PIM-систему заказчика.
Результат
10мин
Полная обработка изделия с разных ракурсов вместо нескольких дней ручной работы.
Проблема
На одну вакансию в среднем приходит больше 600 откликов, многие — от кандидатов без нужной профессии, опыта или обязательных навыков. Но HR всё равно приходится открывать резюме и вручную сверять его с требованиями. Даже при минимальных 30 секундах на анкету первичный разбор 500 откликов занимает больше четырёх часов.
Техническое решение
Мы разработали HR-платформу, которая загружает вакансии, отклики и резюме из HeadHunter, анализирует кандидатов с помощью языковой модели и расставляет их по приоритету.
- Настройка: HR задаёт обязательные и желательные требования, стоп-факторы и вес каждого критерия для конкретной вакансии.
- Скоринг: ChatGPT, подключенный через российского провайдера, сопоставляет требования с опытом кандидата, рассчитывает рейтинг соответствия от 0 до 100% и объясняет оценку по каждому критерию.
- Работа с откликами: Платформа сортирует и фильтрует кандидатов, чтобы HR начинал с наиболее подходящих. Окончательное решение всегда остаётся за специалистом.
Результат
в7–10раз
сократился объём ручного первичного отбора: HR изучает только 10–15% наиболее подходящих резюме
1–5₽
стоимость автоматического анализа одного кандидата
Проблема
2-я линия поддержки крупного DIY-ритейлера обрабатывала сотни тысяч обращений в месяц. Значительная часть запросов была типовой, но оператору всё равно приходилось вручную собирать контекст по каждому тикету. Для одного обращения специалист открывал несколько внутренних систем: CRM, историю заказов, биллинг, складскую систему, логистику и программу лояльности. Затем читал переписку с 1-й линией, искал нужный сценарий в базе знаний и готовил ответ в корпоративном стиле. На обработку одного обращения уходило 10–20 минут. Узкое место было не в сложности запросов, а в масштабе: рост обращений напрямую требовал роста команды поддержки.
Техническое решение
Мы разработали мультиагентную AI-систему для автоматизации 2-й линии поддержки.
- Классификация: Первый агент определяет тему, подтему и тип обращения по многоуровневой матрице сценариев.
- Сбор контекста: Система автоматически получает данные из внутренних источников: CRM, биллинга, истории заказов, клиентского профиля, логистики, программы лояльности и связанных сервисов.
- RAG-ядро: Отдельный контур ищет нужную информацию в корпоративной базе знаний: правилах, регламентах, условиях обслуживания, товарных данных и внутренних инструкциях.
- Генерация ответа: Основной агент собирает найденный контекст и формирует ответ по корпоративному сценарию. В систему встроены правила тона, ограничения и guardrails, чтобы бот не уходил за пределы разрешенных формулировок.
- Интеграция: Единый интерфейс подключен к закрытым системам ритейлера через защищенные API внутри корпоративного контура.
- Контроль: Оператор не собирает контекст и не пишет ответ с нуля. Он проверяет готовый результат, при необходимости корректирует его и отправляет клиенту.
Результат
10–20 минсекунды
Система резко сокращает время подготовки ответа по типовому обращению.
до80%
типовых запросов можно переводить в полуавтоматический контур обработки.
Только проверка
Специалист больше не тратит время на переключение между системами, поиск правил и сбор контекста по тикету.
Есть амбициозный проект?
Обсудим техническую реализацию и сроки.
Производство
Исследования
Начинаем с проблемного интервью, чтобы понять бизнес-задачу.
Сперва план, потом код.
Смешанные команды
Формируем группу из наших инженеров и ваших экспертов.
Объединяем суперсилы.
Инженерия
Высокое покрытие тестами и документация Swagger.
Контроль качества.
Запишитесь на проблемное интервью
Если у вас есть процесс, который кажется слишком «человекоёмким», или задача, которую не получается решить стандартными алгоритмами — давайте это обсудим.
Никаких сейлз-скриптов: На звонке будет ведущий инженер или основатель компании.
Технический разбор: Мы вместе посмотрим на задачу, оценим её реализуемость на текущем стеке (LLM/ML) и прикинем примерные сроки разработки и объем требуемых инвестиций.
Честный фидбек: Если вашу задачу проще и дешевле решить без ИИ — мы скажем об этом прямо.
Контакты
124482, г. Москва, г. Зеленоград, к. 305, офис 55