Внедрение ИИ и разработка чат-ботов для бизнеса
Встраиваем языковые модели в реальные процессы: разбор заявок и документов, ответы клиентам, генерация контента, работа с CRM. Используем облачные модели или разворачиваем локальные на вашем сервере, если данные нельзя отправлять наружу.
- Стоимость
- от 60 000 ₽
- Сроки
- от 2 недель
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.
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
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 выбрать подрядчика для внедрения ИИ: 12 вопросов до договора
Чек-лист для выбора компании по внедрению ИИ в бизнес: какие вопросы задать подрядчику про процесс, данные, 152-ФЗ, качество, тесты, стоимость и поддержку. Красные флаги и что должно быть в договоре.
Разработка чат-бота для бизнеса под ключ: этапы, сроки и из чего складывается цена
Как проходит разработка чат-бота для бизнеса: этапы от аудита до запуска, сроки, от чего зависит стоимость, когда хватит конструктора, а когда нужна разработка. Цены и примеры из наших проектов.
Автоматизация обработки закупочных заявок с помощью ИИ: как сократить 20 минут до 5
Как автоматизировать перенос закупочных заявок из Excel, текста и фото в корпоративный шаблон: где нужен ИИ, где обычный парсер, как не пропустить ошибку в артикуле. Разбор на реальном проекте.
Внедрение ИИ в бизнес: какие процессы автоматизировать, а какие нет
Как выбрать процесс для внедрения ИИ, почему большинство пилотов не окупаются и как устроить автоматизацию, чтобы ей можно было доверять. Разбор на реальных проектах.
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 в 2026: сравнение и выбор под железо
Какие открытые модели для кода реально запустить у себя в 2026: Qwen3.6, Qwen3-Coder, Devstral Small 2, Gemma 4, gpt-oss. Память, контекст, лицензии.
Сколько видеопамяти нужно LLM: расчёт весов, контекста и обучения
Формулы для расчёта видеопамяти под языковую модель: веса при разном квантовании, KV-кэш контекста, память для обучения и дообучения. Пример на 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.