Обсудим проект
Все услуги

ИИ, которыйоправдывает себя.

ИИ там, где он окупается

Большинству компаний не нужна стратегия по ИИ. Им нужны две-три конкретные задачи, хорошо автоматизированные, и трезвое понимание того, где модель ошибается и сколько это стоит.

Написать нам

Это для вас, если

  • Команда каждую неделю тратит часы на чтение, сортировку или переписывание одного и того же.
  • Совет директоров спрашивает про план по ИИ, и вы предпочли бы ответить фактами.
  • У вас есть документы, заявки или записи, которые никому некогда нормально искать.
  • Вы пробовали пилот с чат-ботом, и им тихо перестали пользоваться.

Что входит

  1. Картирование возможностей

    Смотрим, как работа идёт на самом деле, и ранжируем кандидатов по сэкономленным часам против риска и трудозатрат. Большая часть списка отсеивается - намеренно.

  2. Подтверждение ценности

    Одна задача, сделанная как следует и измеренная относительно того, как это делается сегодня. Две-четыре недели и понятное решение в конце.

  3. Стоимость и осуществимость

    Что каждый кандидат требует по данным, интеграциям и постоянным расходам - и какие из них дешевле решит обычная таблица.

  4. Управление и AI Act ЕС

    Куда уходят ваши данные, что логируется, где нужен человек в цикле и каковы ваши обязанности на самом деле.

Что вы получаете

  • Ранжированный список возможностей с оценкой сэкономленных часов
  • Работающее подтверждение ценности на одной задаче
  • Набор для оценки, чтобы измерять качество со временем
  • Описание обработки данных и управления
  • Рекомендация - в том числе о том, где ИИ применять не нужно

С чем работаем

  • Claude · OpenAI · open-weight models
  • RAG & vector search (pgvector, Qdrant)
  • Python · TypeScript
  • MCP · agent tooling
  • Evaluation & tracing
  • Self-hosting for sensitive data
  • EU AI Act readiness
  • GDPR-compliant data flows

Инструменты выбираем под задачу, а не наоборот.

ИИ-стратегия

Вопросы по этой услуге

Будут ли наши данные использованы для обучения чьей-то модели?

Нет, если всё настроить правильно. Мы используем корпоративные договоры, исключающие обучение, а для действительно чувствительных данных можем запускать открытые модели на инфраструктуре, которую контролируете вы.

Как мы поймём, что это действительно работает?

До разработки функции мы собираем набор для оценки из ваших реальных примеров, чтобы «лучше» было числом, а не ощущением.

Это заменит наших людей?

По нашему опыту это убирает ту часть работы, которая людям и так не нравится. Разговор о численности - бизнес-решение, а не техническое. Мы прямо скажем, что ИИ может взять на себя, а что нет.

Часто идёт вместе с

Похоже на вашу ситуацию?

Напишите пару предложений, и мы скажем, можем ли помочь.

Написать намhello@happy360.lv