Внедрение ИИ и разработка чат-ботов для бизнеса
Внедряем ИИ в бизнес-процессы компании: встраиваем языковые модели в разбор заявок и документов, ответы клиентам, генерацию контента и работу с CRM. Используем облачные модели или разворачиваем локальные на вашем сервере, если данные нельзя отправлять наружу.
- Стоимость
- от 60 000 ₽
- Сроки
- от 2 недель
Или напишите напрямую:TelegramWhatsApp+7 999 344 22 90
Какие задачи решаем
Разбор входящих заявок и документов
Модель читает письма, сообщения и файлы в разных форматах и приводит их к единой структуре — таблице, карточке в CRM или шаблону компании.
Чат-боты для клиентов и сотрудников
Боты в Telegram и на сайте: отвечают на вопросы, принимают заказы, выдают доступы и передают сложные случаи человеку.
AI-агенты и автоматизация на n8n
Цепочки, где модель не только отвечает, но и выполняет действия: создаёт задачи, обновляет CRM, публикует контент.
Локальные модели на своей инфраструктуре
Разворачиваем LLM на ваших серверах с видеокартами и отдаём её через API — для компаний, которым нельзя передавать данные во внешние сервисы.
Не уверены, подойдёт ли это вашей задаче?
Опишите процесс в двух-трёх предложениях — ответим в течение рабочего дня и скажем, с чего начать (ориентир по стоимости — от 60 000 ₽).
Что вы получаете
- Аудит процесса и оценка, где ИИ даст эффект, а где нет
- Выбор модели: облачная (OpenAI, Claude) или локальная
- Разработка бота, агента или интеграции с вашими системами
- Автотесты на реальных примерах ваших данных
- Развёртывание, мониторинг и передача документации
Технологии
От чего зависит цена
Стартовая цена — от 60 000 ₽, сроки — от 2 недель. Точную смету считаем после разбора задачи: итог зависит от того, что именно нужно сделать.
Число сценариев и интеграций
Один сценарий дешевле нескольких; дороже всего обходятся интеграции с 1С, CRM и учётными системами, а не сама нейросеть.
Облачная или собственная модель
Облачный API стартует быстрее, своя модель на сервере дороже на старте, но данные не уходят наружу — важно при работе с персональными данными.
Данные и форматы
Текст проще, чем файлы, фото и сканы: форматы данных определяют объём разработки и тестирования.
Поддержка после запуска
Модели обновляются, процессы меняются — закладываем доработки и сопровождение, чтобы решение не устаревало.
Как мы работаем
- 01
Аудит и стратегия
Изучаем процессы, инструменты и точки роста. Готовим дорожную карту.
- 02
Прототип и дизайн
Делаем прототип в Figma, тестируем гипотезы и согласуем стек.
- 03
Разработка
Гибкие итерации, прозрачная отчётность по KPI и срокам.
- 04
Внедрение AI/LLM
Подключаем модели, агентов, n8n-флоу и интеграции.
- 05
Развитие
Поддержка, оптимизация и масштабирование под рост бизнеса.
Кейсы по этому направлению
Статьи по теме
Как создать ИИ-агента для бизнеса: пошаговая инструкция
Как создать ИИ-агента под задачу компании: процесс, права доступа, модель, n8n или код, тестирование и запуск. Сроки, стоимость и типичные ошибки.
Кейсы внедрения ИИ в бизнес: 5 проектов с цифрами
Реальные кейсы внедрения ИИ: закупочные заявки в 4 раза быстрее, своя LLM с окупаемостью 4–5 месяцев, контент-завод на n8n. Задача, решение, результат.
Сколько стоит внедрение ИИ в бизнес в 2026 году: из чего складывается цена и как не переплатить
Сколько стоит внедрение ИИ в компании: разработка, модель, инфраструктура, поддержка. Ориентиры цен и когда облачная модель дешевле своей.
RAG-система: что это, как устроена и сколько стоит внедрение
RAG простыми словами: как нейросеть отвечает по документам компании, из чего состоит, как проверять качество, хранение данных по 152-ФЗ, сроки и цена.
Как выбрать подрядчика для внедрения ИИ: 12 вопросов до договора
Чек-лист выбора подрядчика по внедрению ИИ: вопросы о процессе, данных, 152-ФЗ, тестах, стоимости и поддержке. Красные флаги и что прописать в договоре.
Разработка чат-бота для бизнеса под ключ: этапы, сроки и из чего складывается цена
Разработка чат-бота для бизнеса: этапы от аудита до запуска, сроки, от чего зависит цена, когда хватит конструктора. Цены и примеры из наших проектов.
Автоматизация обработки закупочных заявок с помощью ИИ: как сократить 20 минут до 5
Как перенести закупочные заявки из Excel, текста и фото в корпоративный шаблон: где нужен ИИ, где парсер и как не пропустить ошибку в артикуле. Реальный проект.
Внедрение ИИ в бизнес: какие процессы автоматизировать, сроки и стоимость
Как выбрать процесс для внедрения ИИ, почему пилоты не окупаются, сколько это стоит и сколько занимает. Разбор на реальных проектах ITOQ.
Сервисы для создания чат-ботов в Telegram: конструкторы с ИИ и когда нужна разработка
Salebot, BotHelp, PuzzleBot, Aimylogic: что умеют конструкторы Telegram-ботов в 2026 году, где их возможности заканчиваются и когда выгоднее заказать разработку.
Лучшие локальные LLM для программирования 2026: 6 моделей
Сравнили 6 бесплатных open-source LLM для кода (Apache 2.0): Qwen3.6, Qwen3-Coder, Devstral, Gemma 4, gpt-oss. Под какую видеопамять что подходит и как запустить.
Сколько видеопамяти нужно для LLM: расчёт под GPU
Формулы расчёта видеопамяти для LLM: вес модели при разном квантовании, KV-кэш контекста, память на обучение. Разбор на примере Llama 3.3 70B и Qwen3.6-27B.
LLM на своём железе: как мы запустили Llama 3.3 на двух RTX
Полный путь от выбора модели до продакшена: бенчмарки, нюансы инфраструктуры, реальная экономика приватного AI-стека.
Llama 3.3 70B на двух RTX 4090: как собрать локальный AI-сервер
Что реально запускается на 2×RTX 4090 (48 ГБ): Llama 3.3 70B в 4 битах через Ollama или vLLM, требования к железу и когда выбрать модель новее.
Частые вопросы
Облачная модель или локальная — что выбрать?
Облачные модели быстрее внедрить и они сильнее на сложных задачах. Локальная модель нужна, если данные нельзя передавать во внешние сервисы или нужны предсказуемые расходы при большой нагрузке. Выбираем на аудите под ваши требования.
Можно ли подключить бота к нашей CRM?
Да. Работаем с CRM и внутренними системами через API, в том числе с Bitrix24. Бот или агент может читать и обновлять данные в CRM.
Как проверить, что ИИ работает правильно?
Перед запуском собираем набор реальных примеров из ваших данных и покрываем их автотестами. Так видно качество до запуска и после каждого изменения.
Сколько времени занимает внедрение?
Аудит — от 2 недель. Срок разработки зависит от задачи и называем его после аудита.
Сколько стоит и сколько занимает по времени?
Стоимость — от 60 000 ₽, срок — от 2 недель. Точная цена зависит от числа сценариев, каналов (Telegram, сайт) и интеграций с CRM и учётными системами, а также от того, нужна ли локальная модель. Считаем смету после короткого созвона и разбора задачи.
Обсудим вашу
задачу?
Расскажите о процессе, который хотите улучшить. Ответим в течение рабочего дня.
Напишите нам.
Можно без формальностей.
Свяжемся с вами сами в ближайший рабочий день. Расскажите коротко о задаче — предложим оптимальное решение.